空白诗007

这个屌丝很懒，什么也没留下！

热门标签

RabbitMq消费者和生产者模式_rabbitmq 生产和消费同时出现

作者：空白诗007 | 2024-08-20 10:13:31

踩

rabbitmq 生产和消费同时出现

导入依赖：


<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.rabbitmq</groupId>
            <artifactId>amqp-client</artifactId>
            <version>5.8.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>commons-io</groupId>
            <artifactId>commons-io</artifactId>
            <version>2.6</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>1.7.5</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            <version>1.7.5</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.slf4j/slf4j-nop -->
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-nop</artifactId>
            <version>1.7.5</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.slf4j/slf4j-simple -->
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
            <version>1.7.5</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
 
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/commons-logging/commons-logging -->
        <dependency>
            <groupId>commons-logging</groupId>
            <artifactId>commons-logging</artifactId>
            <version>1.2</version>
        </dependency>
 
    </dependencies>

建生产者类


/*
* 生产者发消息
* */
public class producer {
    //队列名称
    public  static  final  String QUEUE_NAME="hello";
    //创建一个连接工厂
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        //工厂IP，连接Rabbitmq的队列
        factory.setHost("192.168.184.30");
        //用户名和密码
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("admin");
 
 
        //创建连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        //获取信道
        Channel channel = connection.createChannel();
        /*
        * 生成一个队列
        * 1.队列名称
        * 2.队列里面的消息是否持久化，默认消息是存在内存中
        * 3，改队列是否只提供一个消费者进行消费是否进行消息共享，true可以多个消费者消费，false：只能一个消费这个消费
        * 4，是否自动删除  最后一个消费者端开连接以后，该队一句是否自动删除 true：自动删除  false不自动删除
        * 5.其他参数信息
        * */
         channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null);
     //发消息
        String message="Hello Word";
        /*
        * 发送一个消费
        * 1.发送到哪个交换机
        * 2.路由的key值是哪个，本次是队列的名称
        * 3.其他的参数信息
        * */
        channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());
        System.out.println("消息发送完毕");
 
    }
}

消费者类


public class Consumer {
    //队列名称
    public  static  final  String QUEUE_NAME="hello";
    //创建一个连接工厂
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        //工厂IP，连接Rabbitmq的队列
        factory.setHost("192.168.184.30");
        //用户名和密码
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("admin");
 
 
        //创建连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        //获取信道
        Channel channel = connection.createChannel();
 
        //声明接收消息
        DeliverCallback deliverCallback=(consumerTag,message)->{
 
            System.out.println(new String(message.getBody()));
 
        };
 
        //声明取消消息
        CancelCallback callback=mess->{
            System.out.println("消息被中断");
        };
 
    /*
    * 消费者消费消息
    * 1.消费哪个队列
    * 2.消费者成功之后是否要应答 true代表自动应答，false代表树洞应答
    * 3.消费者未成功消费的回调
    * 4.消费者取消消费的回调
    *
    * */
    channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,callback);
    }
}

报错

connection error; protocol method: #method<connection.close>(reply-code=530, reply-text=NOT_ALLOWED - access to vhost '/' refused for user 'admin', class-id=10, method-id=40)

定位发现是连接rabbitmq使用的用户没有赋予访问权限，我创建的是admin用户，给admin用户赋予‘/’目录的访问权限就可以，执行如下命令：

sudo rabbitmqctl  set_permissions -p / admin '.*' '.*' '.*'

工作队列

工作队列(又称任务队列)的主要思想是避免立即执行资源密集型任务，而不得不等待它完成。
相反我们安排任务在之后执行。我们把任务封装为消息并将其发送到队列。在后台运行的工作进
程将弹出任务并最终执行作业。当有多个工作线程时，这些工作线程将一起处理这些任务。

3.1.轮训分发消息

在这个案例中我们会启动两个工作线程，一个消息发送线程，我们来看看他们两个工作线程
是如何工作的。

创建生产者


public class Producer {
    //队列名称
    public  static  final  String QUEUE_NAME="hello";
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getchanel();
        /*
         * 生成一个队列
         * 1.队列名称
         * 2.队列里面的消息是否持久化，默认消息是存在内存中
         * 3，改队列是否只提供一个消费者进行消费是否进行消息共享，true可以多个消费者消费，false：只能一个消费这个消费
         * 4，是否自动删除  最后一个消费者端开连接以后，该队一句是否自动删除 true：自动删除  false不自动删除
         * 5.其他参数信息
         * */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null);
        //从控制台当中接收消息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()){
            String message = scanner.next();
            channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());
        }
        /*
         * 发送一个消费
         * 1.发送到哪个交换机
         * 2.路由的key值是哪个，本次是队列的名称
         * 3.其他的参数信息
         * */
 
        System.out.println("消息发送完毕");
 
    }

创建两个工作者（消费者）


public class Worker01 {
    //队列名称
    public  static  final  String QUEUE_NAME="hello";
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getchanel();
        //消息的接收
        /*
         * 消费者消费消息
         * 1.消费哪个队列
         * 2.消费者成功之后是否要应答 true代表自动应答，false代表树洞应答
         * 3.消费者未成功消费的回调
         * 4.消费者取消消费的回调
         *
         * */
//消息的接收
        DeliverCallback deliverCallback=(consumerTag,message)->{
            System.out.println(new String(message.getBody()));
        };
        //消息接收被取消时，执行下面的内容
        CancelCallback callback=(consumerTag)->{
            System.out.println("消息被取消掉啊");
        };
        System.out.println("C1等待接收信息......");
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true,deliverCallback,callback);
    }
}

3.1抽取工具类


public class RabbitMqUtils {
    //创建一个连接工厂
    public static Channel getchanel() throws Exception {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        //工厂IP，连接Rabbitmq的队列
        factory.setHost("192.168.184.30");
        //用户名和密码
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("admin");
 
 
        //创建连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        //获取信道
        Channel channel = connection.createChannel();
        return channel;
}}

测试

1.启动启动linux虚拟机如何启动rabbitmq

rabbitmqctl start_app

2.访问rabbitmq的web页面

192.168.184.30:15672

3.下面展示轮训的效果开启生产者输入下面依次回车

4.启动两个消费者，消费者work01接收到的为

消费者work01接收到的为

思考？

如果C1工作时间非常的长，或者直接宕机，导致任务并没有完成，那么C1的消息就丢失了，为了防止消息丢失，才有rabbitmq引入消息应答机制

3.2.1.概念

消费者完成一个任务可能需要一段时间，如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成了部分突然它挂掉了，会发生什么情况。RabbitMQ一旦向消费者传递了一条消息，便立:即将该消息标记为删除。在这种情况下，突然有个消费者挂掉了，我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该消费这的消息，因为它无法接收到。为了保证消息在发送过程中不丢失，rabbitmq引入消息应答机制，消息应答就是:消费者在接收到消息并且处理该消息之后，告诉rabbitmq它已经处理了，rabbitma可以把该消息删除了。（只要不应答，消息就不丢失，也不删除）

3.2.2.自动应答

消息发送后立即被认为已经传送成功，这种模式需要在高吞吐量和数据传输安全性方面做权衡,因为这种模式如果消息在接收到之前，消费者那边出现连接或者channel关闭，那么、消息就丢失了,当然另一方面这种模式消费者那边可以传递过载的消息，没有对传递的消息数量进行限制，当然这样有可能使得消费者这边由于接收太多还来不及处理的消息，导致这些消息的积压，最终使得内存耗尽，最终这些消费者线程被操作系统杀死，所以这种模式仅适用在消费者可以高效并以某种速率能够处理这些消息的情况下使用。

3.2.3.消息应答的方法（手动应答）

A. Channel.basicAck(用于肯定确认)
RabbitMQ已知道该消息并且成功的处理消息，可以将其丢弃了
B. Channel. basicNack(用于否定确认)
C. Channel.basicReject(用于否定确认)
与Channel.basicNack相比少一个参数
不处理该消息了直接拒绝，可以将其丢弃了

3.2.4.Multiple的解释

手动应答的好处是可以批量应答并且减少网络拥堵

multiple的true和 false代表不同意思

true代表批量应答channel上未应答的消息比如说channel上有传送 tag的消息 5,6,7,8 当前 tag是8那么此时5-8的这些还未应答的消息都会被确认收到消息应答

false同上面相比较

只会应答tag=8的消息 5，6，7这三个消息依然不会确认收到消息应答

3.2.5.消息自动重新入队

如果消费者由于某些原因失去连接(其通道已关闭，连接已关闭或TCP连接丢失)，导致消息未发送ACK确认，RabbitMQ将了解到消息未完全处理，并将对其重新排队。如果此时其他消费者可以处理，它将很快将其重新分发给另一个消费者。这样，即使某个消费者偶尔死亡，也可以确保不会丢失任何消息。

下面演示手动应答

1.生产者类


/*
* 消息在手动应答时是不丢失，放回队列中出现消费
* */
public class Task2 {
    //队列名称
    public  static  final String TASK_QUEUE_NAME="ack_queue";
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getchanel();
        /*
         * 生成一个队列
         * 1.队列名称
         * 2.队列里面的消息是否持久化，默认消息是存在内存中
         * 3，改队列是否只提供一个消费者进行消费是否进行消息共享，true可以多个消费者消费，false：只能一个消费这个消费
         * 4，是否自动删除  最后一个消费者端开连接以后，该队一句是否自动删除 true：自动删除  false不自动删除
         * 5.其他参数信息
         * */
        //声明队列
        channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME,false,false,false,null);
        //从控制台输入
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()){
            String message = scanner.next();
            //通过信道把消息发送出去
            channel.basicPublish("",TASK_QUEUE_NAME,null,message.getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("生产者发出消息"+message);
        }
 
    }
}

两个消费者类


/*
* 消费者，消息在手动应答时是不丢失，放回队列中出现消费
* */
public class Worker01 {
    //队列名称
    public  static  final String TASK_QUEUE_NAME="ack_queue";
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getchanel();
        System.out.println("C1等待接收消息处理时间较短");
        //要求沉睡,模拟延时
        Thread.sleep(1000);
 
        //消息回调接口
        DeliverCallback deliverCallback=(consumerTag,message)->{
            System.out.println("接收到的消息："+new String(message.getBody()));
            /*
             * 1.消息的标记
             * 2.是否批量应答  false表示不批量应答信道中的消息，true表示批量应答信道中的消息
             * 3.
             * */
            //手动应答
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
        };
 
        //消息取消消费接口
        CancelCallback callback=(consumerTag)->{
            System.out.println("消息已经被取消");
        };
 
        //采用手动应答
        boolean autoAck=false;
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME,autoAck,deliverCallback,callback);
 
    }
 
}


/*
* 消费者，消息在手动应答时是不丢失，放回队列中出现消费
* */
public class Worker02 {
    //队列名称
    public  static  final String TASK_QUEUE_NAME="ack_queue";
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getchanel();
        System.out.println("C2等待接收消息处理时间较短");
        //要求沉睡,模拟延时
        Thread.sleep(10000);
 
        //消息回调接口
        DeliverCallback deliverCallback=(consumerTag,message)->{
            System.out.println("接收到的消息："+new String(message.getBody()));
            /*
             * 1.消息的标记
             * 2.是否批量应答  false表示不批量应答信道中的消息，true表示批量应答信道中的消息
             * 3.
             * */
            //手动应答
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
        };
 
        //消息取消消费接口
        CancelCallback callback=(consumerTag)->{
            System.out.println("消息已经被取消");
        };
 
        //采用手动应答
        boolean autoAck=false;
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME,autoAck,deliverCallback,callback);
 
    }
 
}

自己演示手动应答的效果

3.3.RabbitMQ持久化

3.3.1.概念

刚刚我们已经看到了如何处理任务不丢失的情况，但是如何保障当RabbitMQ服务停掉以后消息生产者发送过来的消息不丢失。默认情况下RabbitMQ退出或由于某种原因崩溃时，它忽视队列和消息，除非告知它不要这样做。确保消息不会丢失需要做两件事:我们需要将队列和消息都标记为持久化。

3.3.2.队列如何实现持久化

之前我们创建的队列都是非持久化的，rabbitmq如果重启的化，该队列就会被删除掉，如果要队列实现持久化需要在声明队列的时候把durable参数设置为持久化
但是需要注意的就是如果之前声明的队列不是持久化的，需要把原先队列先删除，或者重新创建一个持久化的队列，不然就会出现错误

设置持久化会报错

#method<channel.close>(reply-code=406, reply-text=PRECONDITION_FAILED - inequivalent arg 'durable' for queue 'ack_queue' in vhost '/': received 'true' but current is 'false', class-id=50, method-id=10)

重新启动生产者暖和和消费者，下面就是持久化的队列

3.3.3.消息实现持久化

要想让消息实现持久化需要在消息生产者修改代MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN
添加这个属性。
将消息标记为持久化并不能完全保证不会丢失消息。尽管它告诉RabbitMQ将消息保存到磁盘，但是这里依然存在当消息刚准备存储在磁盘的时候但是还没有存储完，消息还在缓存的一个间隔点。此时并有真正写入磁盘。持久性保证并不强，但是对于我们的简单任务队列而言，这已经绰绰有余了。如果需要更强有力的持久化策略，参考后边课件发布确认章节。

t添加下面属性表示持久化到磁盘上

MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN

3.3.4.不公平分发（能者多劳）

在最开始的时候我们学习到RabbitMQ分发消息采用的轮训分发，但是在某种场景下这种策略并不是很好，比方说有两个消费者在处理任务，其中有个消费者1处理任务的速度非常快，而另外一个消费者2处理速度却很慢，这个时候我们还是采用轮训分发的化就会到这处理速度快的这个消费者很大一部分时间处于空闲状态，而处理慢的那个消费者一直在干活，这种分配方式在这种情况下其实就不太好，但是RabbitMQ并不知道这种情况它依然很公平的进行分发。
为了避免这种情况，我们可以设置参数channel.basicQos(1);

在消费者端设置不公平分发


 //设置不公平分发
        channel.basicQos(1);//默认为0是轮训分发，改为1是不公平分发，能者多劳

3.3.5.预取值
本身消息的发送就是异步发送的，所以在任何时候，channel上肯定不止只有一个消息另外来自消费者的手动确认本质上也是异步的。因此这里就存在一个未确认的消息缓冲区，因此希望开发人员能限制此缓冲区的大小，以避免缓冲区里面无限制的未确认消息问题。这个时候就可以通过使用basic.g10s.方法设置“预取计数”值来完成的。该值定义通道上允许的未确认消息的最大数量。一旦数量达到配置的数量，RabbitMQ.将停止在通道上传递更多消息，除非至少有一个未处理的消息被确认，例如，假设在通道上有未确认的消息5、6、7，8，并且通道的预取计数设置为4，此时 RabbitMQ将不会在该通道上再传递任何消息，除非至少有一个未应答的消息被ack。比方说tag=6这个消息刚刚被确ACK，RabbitMQp.将会感知这个情况到并再发送一条消息。消息应答和QoS,预取值对用户吞吐量有重大影响。通常，增加预取将提高向消费者传递消息的速度。虽然自动应答传输消息速率是最佳的，但是，在这种情况下已传递但尚未处理的消息的数量也会增加，从而增加了消费者的RAM消耗(随机存取存储器)应该小心使用具有无限预处理的自动确认模式或手动确认模式，消费者消费了大量的消息如果没有确认的话，会导致消费者连接节点的内存消耗变大，所以找到合适的预取值是一个反复试验的过程，不同的负载该值取值也不同100到300范围内的值通常可提供最佳的吞吐量，并且不会给消费者带来太大的风险。预取值为1是最保守的。当然这将使吞吐量变得很低，特别是消费者连接延迟很严重的情况下，特别是在消费者连接等待时间

4.发布确认

4.1.发布确认原理

生产者将信道设置成confirm模式，一旦信道进入confirm模式，所有在该信道上面发布的
消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始)，一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，broker
就会发送一个确认给生产者(包含消息的唯一ID)，这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队
列了，如果消息和队列是可持久化的，那么确认消息会在将消息写入磁盘之后发出，broker回传
给生产者的确认消息中delivery-tag域包含了确认消息的序列号，此外 broker也可以设置
basic.ack.的multiple 域表示到这个序列号之前的所有消息都已经得到了处理。
confirm模式最大的好处在于他是异步的，一旦发布一条消息，生产者应用程序就可以在等信
道返回确认的同时继续发送下一条消息，当消息最终得到确认之后，生产者应用便可以通过回调
方法来处理该确认消息，如果RabbitMQ因为自身内部错误导致消息丢失，就会发送一条nack.消
息，生产者应用程序同样可以在回调方法中处理该nack消息。

4.2.发布确认的策略

4.2.1.开启发布确认的方法

发布确认默认是没有开启的，如果要开启需要调用方法 confirmSelect，每当你要想使用发
布确认，都需要在channel 上调用该方法


  //开启发布确认
        channel.confirmSelect();

4.2.2.单个确认发布

这是一种简单的确认方式，它是一种同步确认发布的方式，也就是发布一个消息之后只有它被确认发布，后续的消息才能继续发布,waitForConfirmsOrDie(long)这个方法只有在消息被确
的时候才返回，如果在指定时间范围内这个消息没有被确认那么它将抛出异常。
这种确认方式有一个最大的缺点就是:发布速度特别的慢，因为如果没有确认发布的消息就会阻塞所有后续消息的发布，这种方式最多提供每秒不超过数百条发布消息的吞吐量。当然对于某
些应用程序来说这可能已经足够了。


 //单个确认
    public static void publishMessageSingle() throws Exception {
        //获取信道
        Channel channel = RabbitMqUtils.getchanel();
        //声明队列
        String queuename = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queuename, true, false, false, null);
        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
 
        //开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();
 
        //批量发消息
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message = i + "";
            channel.basicPublish("", queuename, null, message.getBytes());
            //单个消息马上进行发布确认
            boolean b = channel.waitForConfirms();
            if (b) {
                System.out.println("消息发送成功");
            }
 
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布用时" + (end - begin));
 
    }

4.2.3.批量确认发布

上面那种方式非常慢，与单个等待确认消息相比，先发布-批消息然后一起确认可以极大地
提高吞吐量，当然这种方式的缺点就是:当发生故障导致发布出现问题时，不知道是哪个消息出现
问题了，我们必须将整个批处理保存在内存中，以记录重要的信息而后重新发布消息。当然这种
方案仍然是同步的，也一样阻塞消息的发布。


//批量发布
    public  static  void publishMessageBatch() throws Exception {
        //获取信道
        Channel channel = RabbitMqUtils.getchanel();
        //声明队列
        String queuename = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queuename, true, false, false, null);
        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
 
        //开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();
 
        //批量确认消息大小
        int batchSize=100;
 
        //批量发消息
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message = i + "";
            channel.basicPublish("", queuename, null, message.getBytes());
            //判断达到100条消息的时候，批量确认一次
 
            if(i%100==0){
                channel.waitForConfirms();
            }
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布用时" + (end - begin));
 
    }

4.2.4.异步确认发布

异步确认虽然编程逻辑比上两个要复杂，但是性价比最高，无论是可靠性还是效率都没得说，
他是利用回调函数来达到消息可靠性传递的，这个中间件也是通过函数回调来保证是否投递成功，
下面就让我们来详细讲解异步确认是怎么实现的。


 //异步发布确认
    public static void publishMessageAsync() throws Exception {
        //获取信道
        Channel channel = RabbitMqUtils.getchanel();
        //声明队列
        String queuename = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queuename, true, false, false, null);
        channel.confirmSelect();
 
        //开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();
 
 
        ConfirmCallback success=(long var1, boolean var3)->{
            System.out.println("确认的消息："+var1);
        };//消息确认回调
       ConfirmCallback error=(long var1, boolean var3)->{
           System.out.println("未确认的消息："+var1);
        };//消息确认回调
/*、
* 准备消息的监听器，监听哪些成功，哪些失败
* 1.监听哪些消息成功
* 2.监听哪些失败
* */
        channel.addConfirmListener(success,error );//异步通知
 
 
        //批量发送消息
        for (int i=0;i<MESSAGE_COUNT;i++){
           String message="消息"+i;
           channel.basicPublish("",queuename,null,message.getBytes());
        }

以上三种发布策略代码


/*
* 发布确认模式
* 1.单个确认
* 2.批量确认
* 3.异步批量确认
* */
public class ConfirmMessage {
    //批量发消息的个数
    public static final int MESSAGE_COUNT = 1000;
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //ConfirmMessage.publishMessageSingle();//单个发布用时894
        ConfirmMessage.publishMessageBatch();//批量发布发布用时118
 
        //异步确认
       // ConfirmMessage.publishMessageAsync();//发布10000个异步消息用时55
 
 
    }
 
    //单个确认
    public static void publishMessageSingle() throws Exception {
        //获取信道
        Channel channel = RabbitMqUtils.getchanel();
        //声明队列
        String queuename = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queuename, true, false, false, null);
        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
 
        //开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();
 
        //批量发消息
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message = i + "";
            channel.basicPublish("", queuename, null, message.getBytes());
            //单个消息马上进行发布确认
            boolean b = channel.waitForConfirms();
            if (b) {
                System.out.println("消息发送成功");
            }
 
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布用时" + (end - begin));
 
    }
//批量发布
    public  static  void publishMessageBatch() throws Exception {
        //获取信道
        Channel channel = RabbitMqUtils.getchanel();
        //声明队列
        String queuename = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queuename, true, false, false, null);
        //开启发布确认
        channel.confirmSelect();
 
        //开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();
 
        //批量确认消息大小
        int batchSize=100;
 
        //批量发消息
        for (int i = 0; i < MESSAGE_COUNT; i++) {
            String message = i + "";
            channel.basicPublish("", queuename, null, message.getBytes());
            //判断达到100条消息的时候，批量确认一次
 
            if(i%100==0){
                channel.waitForConfirms();
            }
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布用时" + (end - begin));
 
    }
 
 
    //异步发布确认
    public static void publishMessageAsync() throws Exception {
        //获取信道
        Channel channel = RabbitMqUtils.getchanel();
        //声明队列
        String queuename = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queuename, true, false, false, null);
        channel.confirmSelect();
 
        //开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();
 
 
        ConfirmCallback success=(long var1, boolean var3)->{
            System.out.println("确认的消息："+var1);
        };//消息确认回调
       ConfirmCallback error=(long var1, boolean var3)->{
           System.out.println("未确认的消息："+var1);
        };//消息确认回调
/*、
* 准备消息的监听器，监听哪些成功，哪些失败
* 1.监听哪些消息成功
* 2.监听哪些失败
* */
        channel.addConfirmListener(success,error );//异步通知
 
 
        //批量发送消息
        for (int i=0;i<MESSAGE_COUNT;i++){
           String message="消息"+i;
           channel.basicPublish("",queuename,null,message.getBytes());
        }
 
 
        //结束时间
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布10000个异步消息用时" + (end - begin));
 
 
    }
}

4.2.5.如何处理异步未确认消息

最好的解决的解决方案就是把未确认的消息放到一个基于内存的能被发布线程访问的队列,
比如说用ConcurrentLinkedQueue这个队列在conf irm callbacks 与发布线程之间进行消息的传
递。


    //异步发布确认
    public static void publishMessageAsync() throws Exception {
        //获取信道
        Channel channel = RabbitMqUtils.getchanel();
        //声明队列
        String queuename = UUID.randomUUID().toString();
        channel.queueDeclare(queuename, true, false, false, null);
        channel.confirmSelect();
 
        /*
        * 线程安全有序的一个哈希表 适用于高并发的情况下
        * 1.轻松的将序号与消息进行关联
        * 2.轻松删除条目，只要给到序号
        * 3.支持高并发
        * */
 
        ConcurrentSkipListMap<Long, String> listMap = new ConcurrentSkipListMap<>();
 
 
        //开始时间
        long begin = System.currentTimeMillis();
 
       //消息确认成功回调函数
        ConfirmCallback ackCallback=(long var1, boolean var3)->{
            //判断一下是否是批量，然后在删除
           if(var3){
               //2.删除掉已经确认的消息，剩下的就是为确认的消息
               ConcurrentNavigableMap<Long, String> map = listMap.headMap(var1);
               map.clear();
           }else {
               listMap.remove(var1);
           }
 
 
            System.out.println("确认的消息："+var1);
        };//消息确认回调
       ConfirmCallback nackCallback=(long var1, boolean var3)->{
           //3.打印一下未确认的消息
           String message = listMap.get(var1);
           System.out.println("未确认的消息："+message);
        };//消息确认回调
/*、
* 准备消息的监听器，监听哪些成功，哪些失败
* 1.监听哪些消息成功
* 2.监听哪些失败
* */
        channel.addConfirmListener(ackCallback,nackCallback );//异步通知
 
 
        //批量发送消息
        for (int i=0;i<MESSAGE_COUNT;i++){
           String message="消息"+i;
           channel.basicPublish("",queuename,null,message.getBytes());
 
           //1.此处记录下所有要发送的消息
 
            listMap.put(channel.getNextPublishSeqNo(),message);
        }
 
 
        //结束时间
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("发布10000个异步消息用时" + (end - begin));
 
 
    }

4.2.6.以上3种发布确认速度对比

单独发布消息
同步等待确认，简单，但吞吐量非常有限。
批量发布消息
批量同步等待确认，简单，合理的吞吐量，一旦出现问题但很难推断出是那条
消息出现了问题。
异步处理:

5.交换机

在上一节中，我们创建了一个工作队列。我们假设的是工作队列背后，每个任务都恰好交付给一个消费者(工作进程)。在这一部分中 ,我们将做一-些完全不同的事情我们将消息传达给多个消费者。这种模式称为"发布/订阅”.为了说明这种模式，我们将构建一个简单的日志系统。它将由两个程序组成:第一个程序将发出日志消息,第二个程序是消费者。其中我们会启动两个消费者,其中一个消费者接收到消息后把日志存储在磁盘,另外- -个消费者接收到消息后把消息打印在屏幕上,实上第一个程序发出的日志消息将广播给所有消费者

5.1. Exchanges

5.1.1. Exchanges概念

RabbitMQ消息传递模型的核心思想是:生产者生产的消息从不会直接发送到队列。实际上,通常生产者甚至都不知道这些消息传递传递到了相反，生产者只能将消息发送到交换机(exchange),交换机工作的内容非常简单, -方面它接收来自生产者的消息，另一方面将它们推入队列。交换机必须确切知道如何处理收到的消息。是应该把这些消息放到特定队列还是说把他们到许多队列中还是说应该丢弃它们。这就的由交换机的类型来决定。费者(工作进程)。在这一部分中 ,我们将做一-些完全不同的事情我们将消息传达给多个消费者。这种模式称为"发布/订阅”.
为了说明这种模式，我们将构建一个简单的日志系统。它将由两个程序组成:第一个程序将发出日志消息,第二个程序是消费者。其中我们会启动两个消费者,其中一个消费者接收到消息后日志存储在磁盘,另外- -个消费者接收到消息后把消息打印在屏幕上,实上第一个程序发出的日志消息将广播给所有消费者

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/空白诗007/article/detail/1006552