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。
1、轮询分发消息
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。
1）抽取工具类
/**
* @desc
* @auth llp
* @date 2022年07月27日 23:29
*/
public class RabbitMQUtil {
/** 队列名称 */
public static final String QUEUE_NAME = "hello";
// 得到一个连接的信道
public static Channel getChannel() throws IOException, TimeoutException {
// 创建一个连接工厂
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setHost("192.168.40.25");
// 端口默认 factory.setPort(5672);
factory.setUsername("mianbao");
factory.setPassword("admin");
Connection connection = factory.newConnection();
return connection.createChannel();
}
}
2）编写工作线程代码
/**
* @desc 这是一个工作线程（相当于消费者）
* @auth llp
* @date 2022年07月27日 23:32
*/
public class Worker01 {
public static void main(String[] args) {
// 工作线程一
new Thread(Worker01::consumer, "Worker01").start();
// 工作线程二
new Thread(Worker01::consumer, "Worker02").start();
// 工作线程三
new Thread(Worker01::consumer, "Worker03").start();
}
/**
* @desc 工作线程代码
* @auth llp
* @date 2022/7/27 23:41
*/
public static void consumer(){
// 工作线程名
String threadName = Thread.currentThread().getName();
Channel channel = null;
try {
channel = RabbitMQUtil.getChannel();
} catch (IOException | TimeoutException e) {
System.out.println("获取信道异常" + e.getMessage());
}
// 接收消息
// 消费成功的回调 consumerTag：与消费者关联的消费者标签
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) ->
System.out.println(new String(message.getBody()) + "的工作线程为：" + threadName);
// 消息消费失败的回调
CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> System.out.println(consumerTag+" 消息消费中断...");
System.out.println(threadName + " 等待接收消息....");
try {
channel.basicConsume(RabbitMQUtil.QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);
} catch (IOException e) {
System.out.println("获取消息异常" + e.getMessage());
}
}
}
3）编写生产者代码
/**
* @desc 生产者
* @auth llp
* @date 2022年07月27日 23:47
*/
public class Task01 {
// 发送大量的消息
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException, InterruptedException {
Channel channel = RabbitMQUtil.getChannel();
// 声明一个队列
channel.queueDeclare(RabbitMQUtil.QUEUE_NAME, false, false, false,null);
// 发送消息
String message = "";
for (int i = 0; i < 9; i++) {
message = "第" + (i+1) + "个msg";
channel.basicPublish("", RabbitMQUtil.QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
System.out.println(message);
// 睡眠 2秒
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
}
}
}
4）测试
运行工作线程，再运行生产者，查看结果：
这里使用的是轮询算法(Round-Robin)，轮询算法是最简单的一种负载均衡算法。 它的原理是把来自用户的请求轮流分配给工作线程：从工作线程1开始，直到工作线程N，然后重新开始循环。算法的优点是其简洁性，它无需记录当前所有连接的状态，所以它是一种无状态调度。
2、消息应答
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，RabbitMQ 可以把该消息删除了。
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。
自动应答: 只要将消息发送给消费者就删除队列中的消息，不管你有没有处理。
手动应答: 将消息发送给消费者，并且等待消费者处理完之后告诉队列才会删除队列中的消息。（一般使用手动应答）。
3）消息手动应答的方法
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| Channel.basicAck(long deliveryTag, boolean multiple) | 用于肯定确认消息已被接收处理成功。RabbitMQ 已知道该消息被接收并且成功的处理消息，可以将其丢弃了。 |
| Channel.basicNack(long deliveryTag, boolean multiple, boolean requeue) | 用于不确认消息已被接收处理成功。不处理该消息了直接拒绝，可以将其丢弃了。 |
| Channel.basicReject(long deliveryTag, boolean requeue) | 与 basicNack() 作用相同。与 basicNack() 相比少一个参数。 |
手动应答的好处就是可以批量应答并且减少网络拥堵。
multiple 参数 : 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 代表不批量应答。 同上面相比
只会应答 tag=8 的消息 5,6,7 这三个消息依然不会被确认收到消息应答。
一般不批量应答，只应答最新的消息。处理一个应答一个，确保 消息不丢失
4）消息自动重新入列
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。
5）消息手动应答代码实现
生产者代码：
/**
* @desc 消息手动应答前是不丢失的。异常时返放回队列重新消费。
* @auth llp
* @date 2022年07月28日 23:01
*/
public class Task02 {
// 队列的名称
private static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = RabbitMQUtil.getChannel();
// 声明一个队列
channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, false, false, false, null);
// 从控制台输入消息
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
while (scanner.hasNext()){
String message = scanner.nextLine();
channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, null, message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
System.out.println("生产者发出消息 ==> " + message);
}
}
}
消费者代码
/**
* @desc 消费者
* @auth llp
* @date 2022年07月28日 23:07
*/
public class Worker02 {
// 队列的名称
private static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";
public static void main(String[] args) {
new Thread(()-> worker(1), "Worker01").start();
}
private static void worker(int sleepTime){
// 工作线程名
String threadName = Thread.currentThread().getName();
try {
Channel channel = RabbitMQUtil.getChannel();
// 消费成功的回调
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message)-> {
// 睡眠 sleepTime 秒
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(sleepTime);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
System.out.println(threadName + "接收到消息 ==> " + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
// 手动应答
// 参数1：消息的标记 tag 参数2：是否批量应答通道中的消息
channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
};
// 消息消费失败的回调
CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> System.out.println("消费者取消消费接口回调逻辑");
// 采用手动应答
boolean autoAck = false;
channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);
} catch (IOException | TimeoutException e) {
System.out.println("获取信道异常" + e.getMessage());
}
}
}
/**
* @desc
* @auth llp
* @date 2022年07月28日 23:34
*/
public class Worker03 {
public static void main(String[] args) {
new Thread(()-> Worker02.worker(10), "Worker02").start();
}
}
测试
启动生产者，可以在 web 管理界面看到生成的队列：
发送消息测试能接收到消息后，因为使用轮询机制，当发送第4个消息时，将 Woker02 停止，查看消息是否能被 Woker01 处理。
3、RabbitMQ 持久化
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，它会忽视队列和消息，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。
2）队列持久化
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
boolean durable = true; // 持久化参数
channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, durable, false, false, null); // 声明一个队列
注意：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。
控制台持久化队列的 UI 展示：
这时候即使重启 RabbitMQ 之后队列依然存在。
3）消息持久化
要想让消息实现持久化需要在消息生产者修改代码：MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN 添加这个属性作为参数。
channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME,
MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,
message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
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。此时并没有真正写入磁盘。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，后边会学到。
4）不公平分发
在最开始的时候我们学习到 RabbitMQ 分发消息采用的轮询分发，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询分发的话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);
这个是设置信道容量的大小，采用轮询的方式往信道放消息，信道满了就跳过！
// prefetchCount 必须介于 0 和 65535 之间
void basicQos(int prefetchCount) throws IOException;
// 参数：prefetchCount – 服务器将传递的最大消息数，如果无限制，则为 0.
// 建议 prefetchCount设置在 100~300
在消费者端设置：
不设置 basicQos 的话是一次性平均分发给所有的消费者，设置之后限制了一次分发消息的数量，再设置手动确认机制，这样在你没有提交已经处理好的消息的时候是不会给你分发消息的。实现的不公平分发。
5）预取值
RabbitMQ 的信道上肯定不止只有一个消息，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 channel.basicQos() 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。
预取值：信道可以一次性获取队列中 n 条信息。当为 1 时，只能获取一条，处理完获取下一条；当为 0 时不限制，所以队列中的消息可以轮询着一次性发完。
// prefetchSize – RabbitMQ 将提供的最大内容量（以八位字节为单位），如果无限制则为“0”
// prefetchCount - RabbitMQ 将传递的最大消息数，如果无限制则为“0”
// global - 如果设置会应用于整个通道而不是每个消费者，则为“true”
void basicQos(int prefetchSize, int prefetchCount, boolean global) throws IOException;
void basicQos(int prefetchCount, boolean global) throws IOException;
void basicQos(int prefetchCount) throws IOException;
测试
生产者代码：
/**
* @desc 消息手动应答前是不丢失的。异常时返放回队列重新消费。
* @auth llp
* @date 2022年07月28日 23:01
*/
public class Task02 {
// 队列的名称
private static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
Channel channel = RabbitMQUtil.getChannel();
// 声明一个队列
boolean durable = true; // 持久化参数
channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, durable, false, false, null);
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
String msg = "第" + i + "条msg";
channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, msg.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
}
}
}
消费者代码：
/**
* @desc 消费者
* @auth llp
* @date 2022年07月28日 23:07
*/
public class Worker02 {
// 队列的名称
private static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";
public static void main(String[] args) {
new Thread(()-> worker(2, 2), "Worker01").start();
new Thread(()-> worker(5, 5), "Worker02").start();
}
public static void worker(int sleepTime, int prefetchCount){
// 工作线程名
String threadName = Thread.currentThread().getName();
try {
Channel channel = RabbitMQUtil.getChannel();
// 设置信道容量
channel.basicQos(prefetchCount);
// 消费成功的回调
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message)-> {
// 睡眠 sleepTime 秒
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(sleepTime);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
System.out.println(threadName + "接收到消息 ==> " + new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8));
// 手动应答
// 参数1：消息的标记 tag 参数2：是否批量应答通道中的消息
channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
};
// 消息消费失败的回调
CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> System.out.println("消费者取消消费接口回调逻辑");
// 采用手动应答
boolean autoAck = false;
channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, cancelCallback);
} catch (IOException | TimeoutException e) {
System.out.println("获取信道异常" + e.getMessage());
}
}
}
运行结果
