MeassageQueue
在此特别感谢黑马程序员提供的课程
初识MQ
同步和异步通讯
- 微服务间通讯有同步和异步两种方式
- 同步通讯:就像打电话,需要实时响应,而且通话期间,不能响应其他的电话,当有其他妹子给你打电话的时候,就容易错失
良机
。时效性强 - 异步通讯:就像发邮件,QQ/微信聊天,不需要马上回复。可以同时给多个妹子发消息,支持多线操作,
时间
管理大师的必备技能。时效性弱
- 同步通讯:就像打电话,需要实时响应,而且通话期间,不能响应其他的电话,当有其他妹子给你打电话的时候,就容易错失
- 两种方式各有优劣,打电话可以立即得到响应,但是却不能与多个人同时通话,发送邮件可以同时与多个人收发邮件,但是往往响应会有延迟
同步通讯
- 我们之前学习的Feign调用就属于同步方式,虽然调用可以实时得到结果,但是存在一些问题。订单服务,仓储服务,短信服务是和我们的支付服务耦合在一起的。
1 | public void PaymentService() { |
- 例如产品经理一拍脑门,让加一个业务,然后你就需要去支付服务中改动代码,让你删除某个服务,也需要去支付服务中改动代码,耦合度太高了
- 同时,性能也是一个问题,例如支付服务需要50ms,另外三个服务各需要150ms,那么一个完整的支付服务就需要恐怖的0.5s,也就是一秒只能完成两个请求,这么低的并发,还玩个锤子。
- 支付服务在等待订单服务完成的时候,也在占用着CPU和内存,却啥也不干,浪费系统资源。
- 假如这时仓储服务还挂掉了,那么请求就会卡在这里,如果积压了很多的请求,支付服务就会将系统资源耗尽,从而整个支付服务都挂掉了
- 综上所述,同步调用存在以下问题
- 耦合度高:每次加入新的请求,都需要修改原来的代码
- 性能下降:调用者需要等待服务提供者响应,如果调用链过长,则响应时间等于每次调用服务的时间之和
- 资源浪费:调用链中的每个服务在等待响应过程中,不能释放请求占用资源,高并发场景下会极度浪费系统资源
- 级联失败:如果服务提供者出现问题,那么调用方都会跟着出现问题,就像多米诺骨牌一样,迅速导致整个微服务故障
异步通讯
-
异步调用可以避免上述问题
- 我们以购买商品为例,用户支付后需要调用订单服务完成订单状态修改,调用物流服务,从仓库分配响应的库存并准备发货
- 在事件模式中,支付服务是事件发布者(publisher),在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件(event),事件中带上订单id,
- 订单服务和物流服务是事件订阅者(Consumer),订阅支付成功的事件,监听到事件后完成自己的业务即可
-
为了解除事件发布者与订阅者之间的耦合,两者并不是直接通信,而是由一个中间人(Broker)来代理。发布者发布事件到Broker,不关心谁来订阅的事件。而订阅者从Broker订阅事件,不关心是谁发布的事件
-
那么此时产品经理让你添加一个新服务时,你只需要让新服务来订阅事件就好了,而取消一个服务,也只需要让其取消订阅事件,并不需要修改订单服务,这样就解除了服务之间的耦合
-
同时也能带来性能上的提升,之前我们完成一个支付服务,需要耗时500ms,而现在支付服务只需要向Broker发布一个支付成功的事件,剩下的就不用它管了,这样只需要60ms就能完成支付服务
-
服务没有强依赖,不用担心级联失败问题。在之前,如果仓储服务挂掉了,那么支付服务无法完成,占用资源。此时更多的请求过来,支付服务就会耗尽系统资源,从而整个支付服务都瘫痪了。但是现在,仓储服务就算挂掉了,也丝毫不会影响到我们的支付服务,同时支付服务也不需要等待存储服务完成,期间也不会占用无意义的系统资源。
-
流量削峰:不管发布事件的流量波动多大,都由Broker接收,订阅者可以按照自己的速度去处理事件。
-
我们发现整个异步通讯过程中,所有东西都是依赖于Broker来实现的,那么如果Broker挂了,整个微服务也完蛋了。
-
异步通讯的优点
- 耦合度低
- 吞吐量提升
- 故障隔离
- 流量削峰
-
异步通讯的缺点
- 依赖于Broker的可靠性、安全性、吞吐能力
- 架构复杂时,业务没有明确的流程线,不好追踪管理(出了bug都不好找)
-
好在现在开源平台上的 Broker 的软件是非常成熟的,比较常见的一种就是我们这里要学习的MQ技术。
技术对比
-
MQ(MessageQueue)中文是消息队列,字面意思就是存放消息的队列,也就是事件驱动中的Broker
-
比较常见的MQ实现
- ActiveMQ
- RabbitMQ
- RockerMQ
- Kafka
-
几种常见的MQ对比
RabbitMQ | ActiveMQ | RocketMQ | Kafka | |
---|---|---|---|---|
公司/社区 | Rabbit | Apache | 阿里 | Apache |
开发语言 | Erlang | Java | Java | Scala&Java |
协议支持 | AMQP,XMPP,SMTP,STOMP | OpenWire,STOMP,REST,XMPP,AMQP | 自定义协议 | 自定义协议 |
可用性 | 高 | 一般 | 高 | 高 |
单机吞吐量 | 一般 | 差 | 高 | 非常高 |
消息延迟 | 微秒级 | 毫秒级 | 毫秒级 | 毫秒以内 |
消息可靠性 | 高 | 一般 | 高 | 一般 |
- 追求可用性:Kafka、RockerMQ、RabbitMQ
- 追求可靠性:RabbitMQ、RocketMQ
- 追求吞吐能力:RocketMQ、Kafka
- 追求消息低延迟:RabbitMQ、Kafka
快速入门
安装RabbitMQ
- 这里是在CentOS 7虚拟机中使用Docker安装的
- 拉取镜像
1 | docker pull rabbitmq:3-management |
- 使用docker images查看是否已经成功拉取,之后启动一个RabbitMQ容器
1 | docker run \ |
-
其中:两个环境变量分别配置登录用户和密码,15672是rabbitMQ的管理平台的端口,5672是将来做消息通信的端口
-
容器启动成功之后,我们输入
虚拟机ip:15672
访问RabbitMQ的管理平台
-
RabbitMQ中的一些角色:
- publisher:生产者
- consumer:消费者
- exchange:交换机,负责消息路由
- queue:队列,存储消息
- virtualHost:虚拟主机,隔离不同租户的exchange、queue、消息的隔离
RabbitMQ消息类型
- RabbitMQ官方提供了5个不同的Demo实例,对应了不同的消息模型
- 基本消息类型(BasicQueue)
- 工作消息队列(WorkQueue)
- 其中发布订阅(Publish、Subscribe),又根据交换机类型不同,分为三种
- 广播(Fanout Exchange)
- 路由(Direct Exchange)
- 主题(Topic Exchange)
导入Demo工程
- 包括三部分:
- mq-demo:父工程,管理项目依赖
- publisher:消息的发送者
- consumer:消息的消费者
入门案例
RabbitMQ 是一个消息代理:它接受和转发消息。您可以把它想象成一个邮局:当您将要投寄的邮件放入邮箱时,您可以确定邮递员最终会将邮件投递给您的收件人。在这个类比中,RabbitMQ 是一个邮箱、一个邮局和一个邮递员。
RabbitMQ 和邮局之间的主要区别在于它不处理纸张,而是接受、存储和转发二进制
数据块——消息。
- 官方的HelloWorld是基于最基础的消息队列模型来实现的,只包括三个角色:
- publisher:消息发布者,将消息发送到队列queue
- queue:消息队列,负责接受并缓存消息
- consumer:订阅队列,处理队列中的消息
publisher实现
- 建立连接
- 创建Channel
- 声明队列
- 发送消息
- 关闭连接和Channel
1 | import com.rabbitmq.client.Channel; |
consumer实现
- 建立连接
- 创建Channel
- 声明队列
- 订阅消息
1 | import com.rabbitmq.client.Channel; |
- 但是这种写法,看着就很麻烦,其中设置连接参数时,和我们之前学JDBC一样,手动在代码中设置连接四要素,但是后来我们数据库的连接参数都是写在yml文件中来简化代码的,这里同理,所以我们继续往下学SpringAMQP
总结
- 基本消息队列的消息发送流程
- 建立connection
- 创建channel
- 使用channel声明队列
- 使用channel向队列发送消息
- 基本消息队列的消息接收流程
- 建立connection
- 创建channel
- 使用channel声明队列
- 定义consumer的消费行为handleDelivery(),也就是接收到消息后要执行的业务逻辑
- 利用channel将消费者与队列绑定
SpringAMQP
-
SpringAMQP官方地址:https://spring.io/projects/spring-amqp, 它是基于RabbitMQ封装的一套模板,提供了模板来发送和接收消息。包含两部分,其中spring-amqp是基础抽象,spring-rabbit是底层的默认实现,并且利用SpringBoot对其实现了自动装配,使用起来十分方便
-
AMQP(Advanced Message Queuing Portocol),是用于在应用程序指甲你传递业务消息的开放标准。该协议与语言和平台无关,更符合微服务中独立性的要求
-
SpringAMQP提供了三个功能
- 自动声明队列、交换机及其绑定关系
- 基于注解的监听模式,异步接收消息
- 封装了RabbitTemplate工具,用于发送消息(之前在Redis中我们也接触过RedisTemplate)
Basic Queue
- 在父工程mq-demo中引入依赖
1 | <!--AMQP依赖,包含RabbitMQ--> |
消息发送
- 首先配置MQ地址,在publisher服务的application.yml中添加配置
1 | spring: |
- 然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest,并利用RabbitTemplate实现消息发送,如果没有创建simple.queue,可以在RabbitMQ管理平台
1 | import org.junit.Test; |
消息接收
- 刚刚我们已经完成了消息的发送,那么现在我们来完成消息的监听
- 首先配置MQ地址,在consumer服务的application.yml中添加配置
1 | spring: |
- 消费者要做的事情是监听消息,Spring已经帮我们跟MQ建立了连接,所以消费者只需要关心要监听哪个队列,以及监听到队列了,要干什么事儿
- 在consumer服务新建一个类,编写消费逻辑,其中
@Component
注解是将该类声明为一个Bean,这样Spring才能找到它,然后使用@RabbitListener
注解声明要监听的队列,msg参数就是接收到的消息,我们可以在方法体内编写对消息的处理逻辑,但这里只是简单的输出了一下
1 |
|
- 启动consumer服务,控制台可以看到接收到的消息,并且如果多次使用publisher服务发送消息,consumer服务也会接收多次消息,表现为控制台也输出多次语句
1 | Spring 消费者接收到消息:【Hello, SpringAMQP! 】 |
小结
- SpringAMQP如何接收消息?
- 引入amqp的starter依赖
- 配置RabbitMQ地址
- 定义类,添加@Component注解
- 类中声明方法,添加
@RabbitListener
注解,方法参数就时消息
Wrok Queue
Work Queue
,也被称为(Task queues),任务模型。简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列,共同消费队列中的信息。
- 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,消息就会堆积的越来越多,无法及时处理。
- 此时就可以使用
Work模型
,多个消费者共同处理消息,那么处理速度就能大大提高了
消息发送
- 这次我们循环发送消息,模拟大量消息堆积的场景
- 在publisher服务中的SpringAmqpTest类中新增测试方法
1 |
|
消息接收
- 要模拟多个消费者绑定同一个队列,我们在
consumer
服务的SpringRabbitListener
中添加两个方法
1 |
|
测试
- 启动
consumer
服务后,执行publisher
服务中刚编写的测试方法,发送50条消息,查看控制台输出
1 | 消费者2........接收到消息:【Hello, SpringAMQP! __ 1】2022-12-23T13:16:41.407 |
- 可以看到消费者1很快就完成了自己的25条消息,消费者2却在缓慢的处理自己的25条消息
- 也就是说当前的处理方式是平均分配给每个消费者,并没有按照我们设定的处理能力来处理消息,这样显然是有问题的,消费者2很大概率会出现消息积压的风险
能者多劳
- 在spring中有一个简单的配置,可以解决这个问题。我们修改
consumer
服务中的application.yml
文件,添加如下配置
1 | spring: |
- 重启服务,查看控制台输出
1 | 消费者2........接收到消息:【Hello, SpringAMQP! __ 1】2022-12-23T13:37:15.252 |
- 这次处理消息的比例差不多就是10:1了,能者多劳
总结
- Wrok模型的使用:
- 多个消费者绑定到一个队列,同一条消息只会被一个消费者处理
- 通过设置
prefetch
来控制消费者预取的消息数量
发布订阅
-
发布订阅的模型如图
-
可以看到,在订阅模型中,多了一个exchange角色,而且过程略有变化
- Publisher:生产者,也就是要发送消息的程序,但是不再发送到队列中,而是发送给exchange(交换机)
- Exchange: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、或者是将消息对其。到底如何操作,取决于Exchange的类型。Exchange有以下三种类型
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
- Consumer:消费者,与以前一样,订阅队列,没有变化
- Queue:消息队列也与之前一样,接收消息,缓存消息
Fanout
- Fanout直译是扇出,但是在MQ中叫
广播
更合适
- 在广播模式下,消息发送流程是这样的
- 可以存在多个队列
- 每个队列都要绑定到Exchange(交换机)
- 生产者发送消息,只能发送到交换机,交换机来决定要发给哪个队列,而不是生产者来决定
- 交换机把消息发送给绑定过的所有队列
- 订阅队列的消费者都能拿到消息
声明队列和交换机
-
Spring提供了一个接口Exchange,来表示所有不同类型的交换机
-
在consumer中创建一个类,声明队列和交换机
1 | import org.springframework.amqp.core.Binding; |
消息发送
- 在
publisher
服务的SpringAmqpTest
类中添加测试方法
1 |
|
消息接收
- 在
consumer
服务的SpringRabbitListener
中添加两个方法作为消费者
1 |
|
- 重启
consumer
服务,运行publisher
中新编写的测试方法,控制台输出如下
1 | 消费者1收到广播消息:【Hello Everyone~】 |
总结
- 交换机的作用是什么?
- 接收
publisher
发送的消息 - 将消息按照规则路由到与之绑定的队列
- 不能缓存消息,路由失败,消息丢失
- FanoutExchange会将消息路由到每个绑定的队列
- 接收
- 声明队列、交换机、绑定关系的Bean是什么?
Queue
FanoutExchange
Binding
Direct
- 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,我们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- 队列与虚拟机绑定,不能是任意绑定了,而是需要指定一个
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
RoutingKey
进行判断,只有队列的RoutingKey与消息的RoutingKey完全一致
,才会收到消息
- 队列与虚拟机绑定,不能是任意绑定了,而是需要指定一个
基于注解声明队列和交换机
- 基于Bean的方式声明队列与交换机比较麻烦,所以Spring还提供了
基于注解方式
来声明(Spring 永远滴神) - 在
consumer
的SpringRabbitListener
中添加两个消费者,同时基于注解来声明队列和交换机
1 |
|
消息发送
- 在
publisher
服务的SpringAmqpTest类
中添加测试方法
1 |
|
1 |
|
1 |
|
- 运行以上三个测试方法,控制台输出如下
1 | 消费者收到direct.queue2的消息:【打派派,上号】 |
总结
Direct
交换机与Fanout
交换机的差异?Fanout
交换机将信息路由给每一个与之绑定的队列Direct
交换机根据RoutingKey判断路由给哪个队列- 如果多个队列具有相同的
RoutingKey
,则与Fanout
功能类似,路由给每一个路由匹配的队列
- 基于
@RabbitListener
注解声明队列和交换机有哪些常见的注解?@QueueBinding
@Queue
@Exchange
Topic
说明
- 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类型的Exchange可以rag队列绑定Routing Key的时候使用通配符
- Routing Key一般都是由一个或多个单词组成,多个单词间以
.
分割,例如item.insert
- 通配符规则
#
:匹配一个或多个词*
:仅匹配一个词
- 解释
- Queue1绑定的是
china.#
,因此凡是以china.
开头的Routing Key都会被匹配到,包括china.news
和china.weather
- Queue2绑定的是
#.news
,因此凡是以.news
结尾的Routing Kye都会被匹配到,包括china.news
和japan.news
- Queue1绑定的是
消息发送
- 在
publisher
服务的SpringAmqpTest
类中添加测试方法
1 |
|
消息接收
- 在
consumer
服务的SpringRabbitListener
中添加方法,一个队列通配符为china.#
,一个队列通配符为#.news
1 |
|
- 重启
consumer
服务,运行publisher
服务中编写的测试方法,控制台输出如下
1 | 消费者接收到topic.queue2的消息:【如何看待马化腾称「短视频会侵蚀游戏时间」,「腾讯游戏要聚焦精品」?】 |
- 修改测试方法,并运行
1 |
|
- 控制台输出如下
1 | 消费者接收到topic.queue1的消息:【今 天 也 是 个 emo 的 好 天 气】 |
- 修改测试方法,并运行
1 |
|
- 控制台输出如下
1 | 消费者接收到topic.queue2的消息:【自由美利坚,枪击每一天】 |
总结
Direct
交换机与Topic
交换机的差异?Topic
交换机接收的消息Routing Key
必须是多个单词,以.
分隔Topic
交换机与队列绑定时的binding key
可以指定通配符#
:表示0个或多个单词*
:仅表示1个单词
消息转换器
- 之前说过,Spring会把发送的消息序列化为字节发送给MQ,接收消息的时候,会将字节反序列化为Java对象
- 但是默认情况下,Spring采用的序列化方式是
JDK序列化
,众所周知,JDK序列化存在以下问题- 数据体积过大
- 有安全漏洞
- 可读性差
测试默认转换器
- 停止
consumer
服务,修改测试方法,发送一个Map对象
1 |
|
- 在RabbitMQ的管理平台来看看我们发送的东西被序列化成什么了,啥也看不懂啊,我老头环呢
配置JSON转换器
- 显然,JDK序列化方式并不合适,我们希望消息的体积更小、可读性更高,因此可以使用JSON方式来做序列化和反序列化
- 那么这就需要我们在
publisher
和consumer
两个服务中引入依赖(或者直接在父工程mq-demo中引入依赖,我就这么干的)
1 | <dependency> |
- 然后在
publisher
和consumer
的启动类中都添加一个Bean
即可
1 |
|
- 然后再次执行测试方法,这次就能正常显示老头环了
- 修改consumer服务的SpringRabbitListener,添加方法,并重启服务
1 |
|
- 控制台也正常输出
1 | 消费者接收到消息:【{名称=艾尔登法环, 价格=299}】 |