rabbitMQ(四) 远程调用RPC

如果需要远程计算机上运行一个函数，等待结果。这就是一个不同的故事了，这种模式通常被称为远程过程调用或者RPC。

Callback queue

一般做rpc在RabbitMQ是比较容易的，一个客户端发送一个请求信息和一个响应信息的服务器回复，为了得到一个响应，我们需要发送一个回调队列地址请求。

Message属性：

AMQP协议一共预定义了14个属性，但是大多数属性很少使用，下面几个可能用的比较多

deliveryMode：有2个值，一个是持久，另一个表示短暂

contentType：内容类型：用来描述编码的MIME类型。例如，经常使用JSON编码是将此属性设置为一个很好的做法：application/json。

replyTo：经常使用的是回调队列的名字

correlationid：RPC响应请求的相关应用

相关标识

在上面介绍的方法中，我们建议为每个RPC请求创建一个回调队列。这是非常低效的，但幸运的是有一个更好的方法 - 让我们创建一个单一的客户端回调队列。

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这引发了一个新的问题，在该队列中收到回复，不清楚回复属于哪个请求。那是什么时候使用 correlationId属性。我们将把它设置为每个请求的唯一值。稍后，当我们在回调队列中收到一条消息时，我们将查看这个属性，并基于这个属性，我们可以将响应与请求进行匹配。如果我们看到一个未知的 correlationId值，我们可以放心地丢弃这个消息 - 这不属于我们的请求。

您可能会问，为什么我们应该忽略回调队列中的未知消息，而不是失败？这是由于在服务器端的竞争条件的可能性。虽然不太可能，但在发送给我们答案之后，但在发送请求的确认消息之前，RPC服务器可能会死亡。如果发生这种情况，重新启动的RPC服务器将再次处理该请求。这就是为什么在客户端，我们必须优雅地处理重复的响应，理想情况下RPC应该是幂等的。

我们的RPC将会像这样工作：

当客户端启动时，它创建一个匿名排他回调队列。
对于RPC请求，客户端会发送一个消息，其中包含两个属性： replyTo，它被设置为回调队列和correlationId，它被设置为每个请求的唯一值。
该请求被发送到一个rpc_queue队列。
RPC worker（又名：服务器）正在等待该队列上的请求。当一个请求出现时，它执行这个工作，并使用replyTo字段中的队列将结果发送回客户端。
客户端在回调队列中等待数据。出现消息时，将检查correlationId属性。如果它匹配来自请求的值，则返回对应用程序的响应。

RPCServer.java:

import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Consumer;
import com.rabbitmq.client.DefaultConsumer;
import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.Envelope;

import java.io.IOException;

public class RPCServer {

  private static final String RPC_QUEUE_NAME = "rpc_queue";

  private static int fib(int n) {
    if (n ==0) return 0;
    if (n == 1) return 1;
    return fib(n-1) + fib(n-2);
  }

  public static void main(String[] argv) {
    ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
    factory.setHost("localhost");

    Connection connection = null;
    try {
      connection      = factory.newConnection();
      final Channel channel = connection.createChannel();

      channel.queueDeclare(RPC_QUEUE_NAME, false, false, false, null);

      channel.basicQos(1);

      System.out.println(" [x] Awaiting RPC requests");

      Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
        @Override
        public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
          AMQP.BasicProperties replyProps = new AMQP.BasicProperties
                  .Builder()
                  .correlationId(properties.getCorrelationId())
                  .build();

          String response = "";

          try {
            String message = new String(body,"UTF-8");
            int n = Integer.parseInt(message);

            System.out.println(" [.] fib(" + message + ")");
            response += fib(n);
          }
          catch (RuntimeException e){
            System.out.println(" [.] " + e.toString());
          }
          finally {
            channel.basicPublish( "", properties.getReplyTo(), replyProps, response.getBytes("UTF-8"));
            channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
            // RabbitMq consumer worker thread notifies the RPC server owner thread 
            synchronized(this) {
                this.notify();
            }
          }
        }
      };

      channel.basicConsume(RPC_QUEUE_NAME, false, consumer);
      // Wait and be prepared to consume the message from RPC client.
      while (true) {
        synchronized(consumer) {
            try {
                consumer.wait();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();            
            }
        }
      }
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }
    finally {
      if (connection != null)
        try {
          connection.close();
        } catch (IOException _ignore) {}
    }
  }
}

服务器代码非常简单：

像往常一样，我们首先建立连接，通道和声明队列。
我们可能想要运行多个服务器进程。为了在多个服务器上平均分配负载，我们需要在channel.basicQos中设置 prefetchCount设置。
我们使用basicConsume来访问队列，在那里我们提供一个对象形式的回调（DefaultConsumer）来完成这个工作，然后把响应发送回去。

RPCClient.java:

import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DefaultConsumer;
import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.Envelope;

import java.io.IOException;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class RPCClient {

  private Connection connection;
  private Channel channel;
  private String requestQueueName = "rpc_queue";
  private String replyQueueName;

  public RPCClient() throws IOException, TimeoutException {
    ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
    factory.setHost("localhost");

    connection = factory.newConnection();
    channel = connection.createChannel();

    replyQueueName = channel.queueDeclare().getQueue();
  }

  public String call(String message) throws IOException, InterruptedException {
    final String corrId = UUID.randomUUID().toString();

    AMQP.BasicProperties props = new AMQP.BasicProperties
            .Builder()
            .correlationId(corrId)
            .replyTo(replyQueueName)
            .build();

    channel.basicPublish("", requestQueueName, props, message.getBytes("UTF-8"));

    final BlockingQueue<String> response = new ArrayBlockingQueue<String>(1);

    channel.basicConsume(replyQueueName, true, new DefaultConsumer(channel) {
      @Override
      public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
        if (properties.getCorrelationId().equals(corrId)) {
          response.offer(new String(body, "UTF-8"));
        }
      }
    });

    return response.take();
  }

  public void close() throws IOException {
    connection.close();
  }

  public static void main(String[] argv) {
    RPCClient fibonacciRpc = null;
    String response = null;
    try {
      fibonacciRpc = new RPCClient();

      System.out.println(" [x] Requesting fib(30)");
      response = fibonacciRpc.call("30");
      System.out.println(" [.] Got '" + response + "'");
    }
    catch  (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }
    finally {
      if (fibonacciRpc!= null) {
        try {
          fibonacciRpc.close();
        }
        catch (IOException _ignore) {}
      }
    }
  }
}

运行结果：