概述
消息中间件(MQ)
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消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用解耦,异步消息,流量削锋等问题,实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。流量削锋 : 削减峰值压力(秒杀,抢购)
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MQ(Message Queue,消息队列)是典型的生产者、消费者模型。生产者不断向消息队列中生产消息,消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的,而且只关心消息的发送和接收,没有业务逻辑的侵入,这样就实现了生产者和消费者的解耦。
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生产者:向消息中间件发送消息的一方
消费者:从中间获取消息使用的一方
broker: 消息中间件
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常见的消息中间件:
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RabbitMQ:基于 AMQP 协议,erlang 语言开发,稳定性好
一款开源的消息管理系统,支持主流的操作系统,Linux、Windows、MacOX 等,支持多种开发语言,Java、Python、Ruby、.NET、PHP、C/C++、node.js 等
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RocketMQ:基于 JMS,阿里巴巴产品,目前交由 Apache 基金会
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ActiveMQ:基于JMS
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kafka:分布式消息系统,高吞吐量
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AMQP 和 JMS 标准
实现 MQ 有两种主流方式:AMQP、JMS。
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AMQP,即 Advanced Message Queuing Protocol,一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计。
基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息,并不受客户端中间件不同产品,不同的开发语言等条件的限制。
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JMS,通常而言提到 JMS(Java MessageService)实际上是指 JMS API。JMS 是由 Sun 公司早期提出的消息标准,旨在为 Java 应用提供统一的消息操作,包括 create、send、receive等。
JMS 已经成为 java Enterprise Edition 的一部分。从使用角度看,JMS 和 JDBC 担任差不多的角色,用户都是根据相应的接口可以和实现了 JMS 的服务进行通信,进行相关的操作。
两者间的区别和联系:
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JMS 是定义了统一的接口,来对消息操作进行统一
AMQP 是通过规定协议来统一数据交互的格式
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JMS 限定了必须使用 Java 语言
AMQP 只是协议,不规定实现方式,因此是跨语言的
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JMS 规定了两种消息模型 点对点、发布订阅
AMQP 的消息模型更加丰富(7种),工作中常用的有 5 种
RabbitMQ 简述
基本概念
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Broker:表示消息队列服务器实体
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Message:消息,消息是不具名的,它由消息头和消息体组成。
消息体是不透明的,而消息头则由一系列的可选属性组成,这些属性包括routing-key(路由键)、priority(相对于其他消息的优先权)、delivery-mode(指出该消息可能需要持久性存储)等。
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Publisher:消息的生产者,也是一个向交换器发布消息的客户端应用程序。
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Virtual Host:虚拟主机,表示一批交换器、消息队列和相关对象。
虚拟主机是共享相同的身份认证和加密环境的独立服务器域。
每个 vhost 本质上就是一个 mini 版的 RabbitMQ 服务器,拥有自己的队列、交换器、绑定和权限机制。
vhost 是 AMQP 概念的基础,必须在连接时指定,RabbitMQ 默认的 vhost 是 /
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Exchange:交换器,用来接收生产者发送的消息并将这些消息路由给服务器中的队列。
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Binding:绑定,用于消息队列和交换器之间的关联。
一个绑定就是基于路由键将交换器和消息队列连接起来的路由规则,所以可以将交换器理解成一个由绑定构成的路由表。
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Queue:消息队列,用来保存消息直到发送给消费者。它是消息的容器,也是消息的终点。
一个消息可投入一个或多个队列。消息一直在队列里面,等待消费者连接到这个队列将其取走。
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Connection:网络连接,比如一个 TCP 连接。
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Channel:信道,多路复用连接中的一条独立的双向数据流通道。
信道是建立在真实的 TCP 连接内地虚拟连接,AMQP 命令都是通过信道发出去的,不管是发布消息、订阅队列还是接收消息,这些动作都是通过信道完成。
因为对于操作系统来说建立和销毁 TCP 都是非常昂贵的开销,所以引入了信道的概念,以复用一条 TCP 连接。
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Consumer:消息的消费者,表示一个从消息队列中取得消息的客户端应用程序。
消息模型
RabbitMQ 提供了 6 种消息模型,但是第 6 种其实是 RPC,并不是MQ。其中 3、4、5 这三种都属于订阅模型,只不过进行路由的方式不同。
基本消息模型(直连)
图示:
- P:生产者,也就是要发送消息的程序
- C:消费者,即消息的接受者,会一直等待消息到来。
- 图中红色部分:queue(消息队列),类似一个邮箱,可以缓存消息;生产者将消息发送到队列,消费者从队列中获取消息,队列是存储消息的缓冲区。队列只受主机的内存和磁盘限制,实质上是一个大的消息缓冲区。
示例代码
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生产者:
// 连接工具类 public class ConnectionUtil { // 建立与RabbitMQ的连接 public static Connection getConnection() throws Exception { //定义连接工厂 ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory(); //设置服务地址 factory.setHost("127.0.0.1"); //端口 factory.setPort(5672); //设置账号信息,用户名、密码、vhost factory.setVirtualHost("/saas"); factory.setUsername("saas"); factory.setPassword("saas"); // 通过工程获取连接 Connection connection = factory.newConnection(); return connection; } }
生产者发送消息:
public class Send { private final static String QUEUE_NAME = "simple_queue"; public static void main(String[] argv) throws Exception { // 获取到连接 Connection connection = ConnectionUtil.getConnection(); // 从连接中创建通道,使用通道才能完成消息相关的操作 Channel channel = connection.createChannel(); // 声明(创建)队列 channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null); // 消息内容 String message = "Hello World!"; // 向指定的队列中发送消息 channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes()); System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'"); //关闭通道和连接 channel.close(); connection.close(); } }
工作(任务)模型
工作模型,Work queues,也被称为(Task queues,任务模型) 。 当消息处理比较耗时的时候,可能生产消息的速度会远远大于消息的消费速度。长此以往,消息就会堆积越来越多,无法及时处理。此时就可以使用 work 模型:让多个消费者绑定到一个队列,共同消费队列中的消息。队列中的消息一旦消费,就会消失,因此任务是不会被重复执行的。
默认情况下,RabbitMQ将按顺序将每个消息发送给下一个使用者。平均而言,每个消费者都会收到相同数量的消息。这种分发消息的方式称为循环。
缺点:当其中一个消费比较慢,比如一个消费者已经消费完。但是另一个消费者还在一个个的接收。这样会造成消息的积累。
优化方案:
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消费者:要关闭自动确认消息
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当前通道每一次只能消费一个消息
// 每次只能消费一个消息|一次只接收一条未确认的消息 channel.basicQos(1);
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消息确认:手动确认消息
示例代码:
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生产者
public class Provider { private static final String TASK_QUEUE_NAME = "task_queue"; public static void main(String[] argv) throws Exception { // 获取连接对象 Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); // 获取连接中的通道对象 Channel channel = connection.createChannel(); // 通过通道声明队列 channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, true, false, false, null); // 发送10条消息 for (int i = 0; i 20; i++) { channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, null, (i+"你好啊").getBytes()); } } }
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消费者(创建2个,区别是是否带下面这个线程休眠代码)
public class Customer2 { private static final String TASK_QUEUE_NAME = "task_queue"; public static void main(String[] args) throws IOException { // 获取连接对象 Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); // 获取连接中的通道对象 Channel channel = connection.createChannel(); // 每次只能消费一个消息 channel.basicQos(1); // 通道绑定消息队列 channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, true, false, false, null); // 获取消息 参数2:消息自动确认,消费者自动向rabbitmq确认消息消费(只要消息队列有消息,就分配给消费者) channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, false, new DefaultConsumer(channel) { @Override public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { System.out.println("消费者-1:" + new String(body)); try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } // 参数1:确认队列中那个具体消息 参数2:是否开启多个消息同时确认 channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(),false); } }); } }
发布订阅模型
- 1个生产者,多个消费者
- 每一个消费者都有自己的一个队列
- 每个队列都要绑定到交换机
- 生产者没有将消息直接发送到队列,而是发送到了交换机
- 生产者发送的消息,经过交换机到达队列,实现一个消息被多个消费者获取的目的
X(Exchanges):交换机。一方面:接收生产者发送的消息。另一方面:知道如何处理消息,例如递交给某个特别队列、递交给所有队列、或是将消息丢弃。到底如何操作,取决于 Exchange 的类型。Exchange(交换机)只负责转发消息,不具备存储消息的能力,因此如果没有任何队列与 Exchange 绑定,或者没有符合路由规则的队列,那么消息会丢失!
Exchange 类型有以下几种:
- Fanout:广播,将消息交给所有绑定到交换机的队列
- Direct:定向,把消息交给符合指定 routing key 的队列
- Topic:通配符,把消息交给符合 routing pattern(路由模式)的队列
订阅模型-Fanout(广播)类型
广播模式的消息发送流程:
- 可以有多个消费者
- 每个消费者有自己的 queue(队列)
- 每个队列都要绑定到 Exchange(交换机)
- 生产者发送的消息,只能发送到交换机,交换机来决定要发给哪个队列,生产者无法决定
- 交换机把消息发送给绑定过的所有队列
- 队列的消费者都能拿到消息。实现一条消息被多个消费者消费
示例代码:
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生产者
public class Provider { public static void main(String[] args) throws IOException { // 获取连接对象 Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); // 获取连接中的通道对象 Channel channel = connection.createChannel(); // 将通道声明指定交换机 参数1:交换机名称 参数2:交换机类型,fanout是广播类型 channel.exchangeDeclare("logs","fanout"); // 发送消息 channel.basicPublish("logs","",null,"fanout type message".getBytes()); } }
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消费者
public class Customer1 { public static void main(String[] args) throws IOException { Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); //通道绑定交换机 channel.exchangeDeclare("logs","fanout"); // 创建临时队列 String queue = channel.queueDeclare().getQueue(); // 绑定交换机和队列 channel.queueBind(queue,"logs",""); // 消费消息 channel.basicConsume(queue,true,new DefaultConsumer(channel){ @Override public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { System.out.println("消费者1"+new String(body)); } }); } }
public class Customer2 { public static void main(String[] args) throws IOException { Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); //通道绑定交换机 channel.exchangeDeclare("logs","fanout"); // 创建临时队列 String queue = channel.queueDeclare().getQueue(); // 绑定交换机和队列 channel.queueBind(queue,"logs",""); // 消费消息 channel.basicConsume(queue,true,new DefaultConsumer(channel){ @Override public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { System.out.println("消费者2"+new String(body)); } }); } }
订阅模型-Direct 类型(routing)
在 Fanout 模式中,一条消息,会被所有订阅的队列都消费。但是,在某些场景下,可能希望不同的消息被不同的队列消费。这时就要用到 Direct 类型的 Exchange。
在 Direct 模型下:
- 队列与交换机的绑定,不能是任意绑定了,而是要指定一个RoutingKey(路由 key)
- 消息的发送方在向 Exchange 发送消息时,也必须指定消息的 RoutingKey
- Exchange 不再把消息交给每一个绑定的队列,而是根据消息的 Routing Key 进行判断,只有队列的 Routingkey 与消息的 Routing key 完全一致,才会接收到消息
场景举例:出现 error 时,既需要在控制台打印,又需要在日志中持久化
- P:生产者,向 Exchange 发送消息, 发送消息时,会指定一 个 routing key
- x:Exchange(交换机),接收生产者的消息,然后把消息递交给与 routing key 完全匹配的队列
- C1:消费者,其所在队列指定了需要 routing key 为 error 的消息
- C2:消费者,其所在队列指定了需要 routing key 为 info、 error、 warning 的消息
示例代码:
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生产者:
public class Provider { public static void main(String[] args) throws IOException { // 创建connection Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); // 创建channel Channel channel = connection.createChannel(); String exchangeName = "logs_direct"; // 通道声明指定交换机 参数1:交换机名称 参数2:交换机类型,direct是路由模式 channel.exchangeDeclare(exchangeName,"direct"); // 发送消息 channel.basicPublish(exchangeName,"error",null,("这是direct模型发布的基于route" + " kye: ["+"info"+"]发送的消息").getBytes()); } }
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消费者:
public class Customer1 { public static void main(String[] args) throws IOException { // 1.建立连接 Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); // 建立channel Channel channel = connection.createChannel(); String exchangeName = "logs_direct"; // 绑定交换机和通道 channel.exchangeDeclare(exchangeName,"direct"); // 创建队列 String queue = channel.queueDeclare().getQueue(); // 基于路由key ,绑定队列和交换机 channel.queueBind(queue,exchangeName,"error"); // 消费 channel.basicConsume(queue,true,new DefaultConsumer(channel) { @Override public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { System.out.println("消费者1:"+ new String(body)); } }); } }
public class Customer2 { public static void main(String[] args) throws IOException { // 1.建立连接 Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); // 建立channel Channel channel = connection.createChannel(); String exchangeName = "logs_direct"; // 绑定交换机和通道 channel.exchangeDeclare(exchangeName,"direct"); // 创建队列 String queue = channel.queueDeclare().getQueue(); // 基于路由key ,绑定队列和交换机 channel.queueBind(queue,exchangeName,"info"); channel.queueBind(queue,exchangeName,"error"); channel.queueBind(queue,exchangeName,"warning"); // 消费 channel.basicConsume(queue,true,new DefaultConsumer(channel) { @Override public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { System.out.println("消费者2:"+ new String(body)); } }); } }
订阅模型-Topic 类型
Topic 类型的 Exchange 与 Direct 相比,都是可以根据 RoutingKey 把消息路由到不同的队列。只不过 Topic 类型 Exchange 可以让队列在绑定 Routing key 的时候使用通配符。
这种模型 Routingkey 一般都是由一个或多个单词组成,多个单词之间以”.”分割,例如: item.insert
通配符:
* 匹配不多不少恰好1个词
# 匹配0个,1个或多个词
如:
audit.# 匹配 audit.irs.corporate 或者 audit.irs 等
audit.* 只能匹配 audit.irs
示例代码:
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生产者
public class Provider { public static void main(String[] args) throws IOException { // 建立连接工厂 Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); // 建立channel Channel channel = connection.createChannel(); String exchangeName = "topics"; // 交换机 channel.exchangeDeclare(exchangeName,"topic"); // 发消息 String routekey = "user.save"; channel.basicPublish(exchangeName,routekey,null,("这是topic动态路由模型发布的基于route" + " key :["+routekey+"]").getBytes()); } }
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消费者
public class Customer1 { public static void main(String[] args) throws IOException { Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); //通道绑定交换机 channel.exchangeDeclare("topics","topic"); // 创建临时队列 String queue = channel.queueDeclare().getQueue(); // 绑定交换机和队列 channel.queueBind(queue,"topics","user.*"); // 消费消息 channel.basicConsume(queue,true,new DefaultConsumer(channel){ @Override public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { System.out.println("消费者1"+new String(body)); } }); } }
public class Customer2 { public static void main(String[] args) throws IOException { Connection connection = RabbitMQUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); //通道绑定交换机 channel.exchangeDeclare("topics","topic"); // 创建临时队列 String queue = channel.queueDeclare().getQueue(); // 绑定交换机和队列 channel.queueBind(queue,"topics","user.#"); // 消费消息 channel.basicConsume(queue,true,new DefaultConsumer(channel){ @Override public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { System.out.println("消费者2"+new String(body)); } }); } }
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