消息队列（MQ）

消息队列（MQ） 什么是消息队列

消息队列，即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。

结合前面所说的问题：

• 商品服务对商品增删改以后，无需去操作索引库或静态页面，只是发送一条消息，也不关心消息被谁接收。
• 搜索服务和静态页面服务接收消息，分别去处理索引库和静态页面。

如果以后有其它系统也依赖商品服务的数据，同样监听消息即可，商品服务无需任何代码修改。

常见MQ产品

RabbitMQ

RabbitMQ是基于AMQP的一款消息管理系统

官网： http://www.rabbitmq.com/

官方教程：http://www.rabbitmq.com/getstarted.html

下载和安装 下载

官网下载地址：http://www.rabbitmq.com/download.html

五种消息模型

RabbitMQ提供了6种消息模型，但是第6种其实是RPC，并不是MQ，因此不予学习。那么也就剩下5种。

但是其实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 说明

官方文档说明：

RabbitMQ是一个消息的代理者（Message Broker）：它接收消息并且传递消息。

你可以认为它是一个邮局：当你投递邮件到一个邮箱，你很肯定邮递员终究会将邮件递交给你的收件人。与此类似，RabbitMQ 可以是一个邮箱、邮局、同时还有邮递员。

不同之处在于：RabbitMQ不是传递纸质邮件，而是二进制的数据

基本消息模型图：

在上图的模型中，有以下概念：

• P：生产者，也就是要发送消息的程序
• C：消费者：消息的接受者，会一直等待消息到来。
• queue：消息队列，图中红色部分。类似一个邮箱，可以缓存消息；生产者向其中投递消息，消费者从其中取出消息。

work消息模型

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。

角色：

• P：生产者：任务的发布者
• C1：消费者，领取任务并且完成任务，假设完成速度较慢
• C2：消费者2：领取任务并完成任务，假设完成速度快

订阅模型-Fanout

Fanout，也称为广播。fanout 类型的Exchange路由规则非常简单，它会把所有发送到该Exchange的消息路由到所有与它绑定的Queue中，不需要做任何判断操作，所以 fanout 类型是所有的交换机类型里面速度最快的。

在广播模式下，消息发送流程是这样的：

• 1） 可以有多个消费者
• 2） 每个消费者有自己的queue（队列）
• 3） 每个队列都要绑定到Exchange（交换机）
• 4） 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。
• 5） 交换机把消息发送给绑定过的所有队列
• 6） 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

订阅模型-Direct

direct 类型的Exchange路由规则也很简单，它会把消息路由到那些 Bindingkey 与 RoutingKey 完全匹配的 Queue 中。

以上图为例，如果发送消息的时候设置路由键为“warning”,那么消息会路由到 Queue1 和 Queue2。如果在发送消息的时候设置路由键为"Info”或者"debug”，消息只会路由到Queue2。如果以其他的路由键发送消息，则消息不会路由到这两个队列中。

direct 类型常用在处理有优先级的任务，根据任务的优先级把消息发送到对应的队列，这样可以指派更多的资源去处理高优先级的队列。

订阅模型-Topic

前面讲到direct类型的交换器路由规则是完全匹配 BindingKey 和 RoutingKey ，但是这种严格的匹配方式在很多情况下不能满足实际业务的需求。topic类型的交换器在匹配规则上进行了扩展，它与 direct 类型的交换器相似，也是将消息路由到 BindingKey 和 RoutingKey 相匹配的队列中，但这里的匹配规则有些不同，它约定：

• RoutingKey 为一个点号“．”分隔的字符串（被点号“．”分隔开的每一段独立的字符串称为一个单词），如 “com.rabbitmq.client”、“java.util.concurrent”、“com.hidden.client”;
• BindingKey 和 RoutingKey 一样也是点号“．”分隔的字符串；
• BindingKey 中可以存在两种特殊字符串“*”和“#”，用于做模糊匹配，其中“*”用于匹配一个单词，“#”用于匹配多个单词(可以是零个)。

持久化

如何避免消息丢失？

1） 消费者的ACK机制。可以防止消费者丢失消息。

2） 但是，如果在消费者消费之前，MQ就宕机了，消息就没了。

要将消息持久化，前提是：队列、Exchange都持久化

交换机持久化

队列持久化

消息持久化

解决消息丢失？

• ack（消费者确认）
• 持久化
• 发送消息前，将消息持久化到数据库，并记录消息状态（可靠消息服务）
• 生产者确认（publisher /confirm/i）

Spring AMQP 简介

Spring AMQP官网：http://projects.spring.io/spring-amqp/

注意这里一段描述：

     Spring-amqp是对AMQP协议的抽象实现，而spring-rabbit 是对协议的具体实现，也是目前的唯一实现。底层使用的就是RabbitMQ。

依赖和配置

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-amqp

在application.yml中添加RabbitMQ地址：

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.56.101
    username: rabbitmq
    password: rabbitmq
    virtual-host: /rabbitmq

监听者

在SpringAmqp中，对消息的消费者进行了封装和抽象，一个普通的JavaBean中的普通方法，只要通过简单的注解，就可以成为一个消费者。

@Component
public class imConsumer {
    @RabbitListener(bindings = {@QueueBinding(value = @Queue(value = "assistant.notice"),
            exchange = @Exchange(value = "assistant_notice",type = "topic"),key = "assistant_notice")},ackMode = "AUTO")
    public void processIMQueueMessage(String msg, @Header(AmqpHeaders.DELIVERY_TAG) long deliveryTag){
        IMMsgSendTaskRequest imMsgSendTaskRequest = JSONUtil.toBean(msg, IMMsgSendTaskRequest.class);
		//TODO
        String content = imMsgSendTaskRequest.getContent();
        JSONObject jsonObject = JSONUtil.parseObj(content);
    }
}

• @Componet：类上的注解，注册到Spring容器
• @RabbitListener：方法上的注解，声明这个方法是一个消费者方法，需要指定下面的属性：
  • bindings：指定绑定关系，可以有多个。值是@QueueBinding的数组。@QueueBinding包含下面属性：
    • value：这个消费者关联的队列。值是@Queue，代表一个队列
    • exchange：队列所绑定的交换机，值是@Exchange类型
    • key：队列和交换机绑定的RoutingKey

的属性：

• bindings：指定绑定关系，可以有多个。值是@QueueBinding的数组。@QueueBinding包含下面属性：
  • value：这个消费者关联的队列。值是@Queue，代表一个队列
  • exchange：队列所绑定的交换机，值是@Exchange类型
  • key：队列和交换机绑定的RoutingKey