RabbitMQ 之 Work Queues 工作队列-CSDN博客

目录

一、轮训分发消息

1、抽取工具类

2、启动两个工作线程

3、生产者代码

4、结果展示

二、消息应答

1、概念

2、自动应答

3、消息应答的方法

4、Multiple 的解释

 5、消息自动重新入队

6、消息手动应答代码

1生产者

2消费者

3结果展示

三、RabbitMQ 持久化

1、概念

2、队列如何实现持久化

 3、消息持久化

4、不公平分发

 5、预取值

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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。

生产者大量发消息发给队列此时造成很多消息停留在队列中无法进行即使的处理此时如果工作线程仅仅是一个线程无法处理大量的消息。

所以这就希望有多个线程同时处理从而达到将大量消息处理完成的目的这里必须遵循一个原则生产者发送的消息只能被处理一次不能被多次处理否则会造成工作内容的重复

一、轮训分发消息

为了保证一个消息只能被处理一次所以采用轮训分发消息轮流分发消息这多个工作线程之间是竞争的关系一旦一个处理了这个消息其它线程就不能对其进行处理

1、抽取工具类

通过之前的代码我们能发现在生产者和消费者中关于创建连接工厂和信道的代码是重复的所以我们可以将它们提取出来抽取成一个专门的工具类

/**
 * 此类为连接工厂创建信道的工具类
 */
public class RabbitMqUtils {
    public static Channel getChannel() throws IOException, TimeoutException {
        // 创建连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("111.229.153.16");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123");
        // 创建连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        // 信道
        Channel channel = connection.createChannel();
        return channel;
    }
}

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2、启动两个工作线程

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3、生产者代码

// 生产者发送大量的消息
public class Task01 {
    // 队列名称
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";
    // 发送大量的消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();

        // 队列的声明
        /*
        1、队列名称
        2、队列里的消息是否持久化磁盘默认存储在内存中
        3、是否进行消费的共享
        4、是否自动删除 最后一个消费者断开连接之后是否自动删除
        5、其它参数
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null);

        // 从控制台中接受信息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()){
            String message = scanner.next();
        /*
        1、发送到哪个交换机
        2、路由的 key 值本次是队列名称
        3、其它参数信息
        4、发送消息的消息体
         */
            channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());
            System.out.println("发送消息完成: " + message);
        }
    }
}

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4、结果展示

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二、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。

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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

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3、消息应答的方法

A.Channel.basicAck(用于肯定确认)RabbitMQ 已知道该消息并且成功的处理消息可以将其丢弃了

B.Channel.basicNack(用于否定确认)

C.Channel.basicReject(用于否定确认)与 Channel.basicNack 相比少一个参数不处理该消息了直接拒绝可以将其丢弃了

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4、Multiple 的解释

手动应答的好处是可以批量应答并且减少网络拥堵

multiple 的 true 和 false 代表不同意思

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 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 

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 5、消息自动重新入队

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。

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6、消息手动应答代码

默认消息采用的是自动应答所以我们要想实现消息消费过程中不丢失需要把自动应答改
为手动应答

1生产者

// 消息在手动应答时是不丢失的放回队列中重新消费
public class Task2 {

    // 队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        
        // 声明队列
        channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME,false,false,false,null);
        
        // 从控制台输入信息
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()){
            String message = scanner.next();
            channel.basicPublish("",TASK_QUEUE_NAME,null,message.getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("生产者发出消息 " + message);
        }
    }
}

2消费者

public class Worker03 {

    // 队列名称
    public static final String TASK_QUEUE_NAME = "ack_queue";

    // 接收消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        System.out.println("C1 等待接收消息处理时间较短");

        DeliverCallback deliverCallback = ( consumerTag,  message) ->{
            SleepUtils.sleep(1);
            System.out.println("接收到的消息 " + new String(message.getBody(),"UTF-8"));
            /*
            手动应答的代码
            1、消息的标记
            2、是否批量应答
             */
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false );
        };

        CancelCallback cancelCallback = consumerTag ->{
            System.out.println(consumerTag + "消费者取消消费接口回调逻辑");
        };

        // 手动应答
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME,autoAck,deliverCallback,cancelCallback);
    }
}

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3结果展示

 

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三、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。

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2、队列如何实现持久化

之前我们创建的队列都是非持久化的rabbitmq 如果重启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

但是需要注意的就是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 

这个时候即使重启 rabbitmq 队列也依然存在

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 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。 

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。

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4、不公平分发

在最开始的时候我们学习到 RabbitMQ 分发消息采用的轮训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训分发的化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);

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 5、预取值

本身消息的发送就是异步发送的所以在任何时候channel 上肯定不止只有一个消息另外来自消费者的手动确认本质上也是异步的。

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 basic.qos 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

例如假设在通道上有未确认的消息 5、6、78并且通道的预取计数设置为 4此时 RabbitMQ 将不会在该通道上再传递任何消息除非至少有一个未应答的消息被 ack。比方说 tag=6 这个消息刚刚被确认 ACKRabbitMQ 将会感知这个情况到并再发送一条消息。消息应答和 QoS 预取值对用户吞吐量有重大影响。

通常增加预取将提高向消费者传递消息的速度。虽然自动应答传输消息速率是最佳的但是在这种情况下已传递但尚未处理的消息的数量也会增加从而增加了消费者的 RAM 消耗(随机存取存储器)应该小心使用具有无限预处理的自动确认模式或手动确认模式消费者消费了大量的消息如果没有确认的话会导致消费者连接节点的内存消耗变大所以找到合适的预取值是一个反复试验的过程不同的负载该值取值也不同 100 到 300 范围内的值通常可提供最佳的吞吐量并且不会给消费者带来太大的风险。

预取值为 1 是最保守的。当然这将使吞吐量变得很低特别是消费者连接延迟很严重的情况下特别是在消费者连接等待时间较长的环境中。对于大多数应用来说稍微高一点的值将是最佳的。