同步和异步的区别:
① 同步通讯类似于打电话,是一对一的同时发生的通讯,因此它的时效性更好(一步走完才能走下一步);
② 异步通讯类似于发短信,给一个人发的同时还可以给别人发,支持多线操作,但是由于通讯不同步,所以它的时效性差(多步可以同时走)。
微服务间基于 Feign 的调用就属于同步调用,比如支付服务内部一般都会调用订单服务,这个时候它就必须要等待对方的回应才能进行后面的操作,显然这个过程是实时性的,但也存在一定的问题。
同步通讯劣势:
① 耦合度高。每次加入新的需求,都要修改原来的代码;
② 性能下降。调用者需要等待服务提供者的响应,响应时间等于每次调用的时间之和,如果调用链过长会直接导致性能下降;
③ 资源浪费。调用链中的每个服务在等待响应的过程中,不能释放所占用的资源。 A 服务调用 B 服务,在 B 未执行完之前,A 一直干等着,它占用的资源也不会释放;
④ 级联失败。如果服务提供者出现问题,所有的调用方也会跟着出现问题。 A 服务里面同时调用了 B 服务和 C 服务,B 服务出故障导致 A 所占用的资源一直得不到释放,一次、两次、无数次这样的请求最终导致 A 的资源被耗尽,而 A 服务里面还有 C,C 是正常的,但由于 A 的资源已被耗尽了,导致 A 调用 C 的业务时也会出现问题。
异步调用常见的实现就是事件驱动模式。
异步调用引入一个 Broker 事件代理者,当服务消费者接收到前端请求后,就会发布一个事件给 Broker,然后由 Broker 广播,将事件通知给所有的提供者,让这些提供者各自开始行动。
同步通讯中消费者会在代码中依次调用提供者,而异步通讯中的消费者不再负责调用提供者,它只管发布事件到 Broker,由提供者自行订阅事件就可以了。
异步通讯优势:
① 解除了服务与服务之间的耦合。消费者不再负责调用提供者,只管发布事件到 Broker 就可以了, 所以一旦有新的业务出现,直接去订阅事件就可以了;
② 性能提升,吞吐量提高。消费者发布完事件后立马就会响应给客户,至于提供者什么时候运行完我们并不在意, 只要最终能做完就行了,所以业务的总耗时就为消费者的请求时间和事件的发布时间之和;
③ 不存在资源浪费。 什么是资源浪费?就是占着资源却不用。以前消费者会占着资源等待提供者运行完毕,现在服务之间已经彻底解耦了,又怎么会浪费;
④ 解决级联失败问题。服务之间没有强依赖,不必担心级联失败问题, 即使某一个提供者挂掉了,也不会影响消费者;
⑤ 流量削峰。 当大量的用户请求过来的时候,消费者会发布大量的事件给 Broker,因为提供者处理业务的能力有限,所以 Broker 在这里会对事件做一个缓冲,具体的提供者根据自己的能力处理业务,压力全给到 Broker 就可以了,最终对微服务起到一个保护的作用。
异步通讯劣势:
① 依赖于 Broker 的可靠性、安全性和吞吐能力;
② 架构复杂,业务没有明显的流程线,不好追踪管理。
异步通讯只是通知提供者去干,至于什么时候干完谁都不知道。实际上大多数情况下都会使用同步通讯,因为提供者返回的结果消费者立马要用,我们更追求的是时效性,而对并发并没有很高的要求!
MQ 即消息队列,也就是事件驱动架构中的 Broker。
比较:
① RabbitMQ 支持多种协议,这意味着它支持的功能更多,其中 AMQP 可以实现跨语言通讯,而 RocketMQ 和 Kafka是自定义的协议;
② RabbitMQ、RocketMQ 和 Kafka 都支持主从集群,可用性较高;
③ Kafka的吞吐量非常高,但是高吞吐量带来的牺牲就是消息的延迟性和不可靠性,容易出现消息丢失的情况。
Kafka 适用于海量数据的传输,但是对数据的安全要求不高的情况(比如日志信息),RabbitMQ 和 RocketMQ 的稳定性更强,更适合对稳定性要求较高的场景(比如业务通信),如果要做自定义协议,我们可以选择 RocketMQ,因为 RockerMQ 是基于 Java 语言开发的,且支持自定义协议。
RabbitMQ 的整体结构如下:
消息的发布者将来会把消息发送到 exchange 交换机,交换机负责将消息路由到具体的 queue 队列,队列负责暂存消息,消息的接收者就会从队列中拿取并处理消息。每个用户会有自己的虚拟主机,各个虚拟主机之间是相互隔离的,这样可以避免干扰!
① 将本地的压缩文件上传至 Linux,并加载为一个镜像
② 创建并运行 MQ 容器,15672 是 RibbitMQ 控制台的端口,5672 是消息通讯的端口(发消息、收消息)
docker run \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=zxe \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=856724bb \
--name mq \
--hostname mq1 \
-p 15672:15672 \
-p 5672:5672 \
-d \
rabbitmq:3-management
③ 浏览器访问一下 RabbitMQ 的控制台,根据刚才设置的用户名和密码登录
每个模块的含义:
① Overview(总览):主要可以看到 RabbitMQ 的一些节点信息;
② Connections(连接):将来消息的发布者和接收者都应该与 RabbitMQ 建立连接;
③ Channels(通道):是操作 MQ 的工具,建立连接之后必须创建一个 Channel 通道,提供者和消费者才能基于 Channel 完成消息的发送或接收;
④ Exchanges(交换机):消息的路由器,负责将消息路由到对面;
⑤ Queues(队列):用来做消息存储;
⑥ Admin(管理):管理当前用户信息;
⑦ virtual host(虚拟主机):是对 queue、exchange 等资源的逻辑分组。
RabbitMQ 官方文档:rabbitmq.com
查看官方文档可以看到官方给出的很多 Demo 案例,但是只有前五个和消息的接收发送有关。
其中,前两个是基于队列发送的,也就是说消息的发布者和订阅者之间直接通过队列连接,没有交换机。而后三个属于发布订阅模式,有交换机,根据交换机的类型分为广播、路由和主题三种。
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:消息发布者、消息队列和订阅者。
① 发布消息
发布消息基本步骤:创建连接工厂 → 设置连接参数 → 建立连接 → 创建通道 → 创建队列 → 发送消息 → 关闭通道和连接。
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class PublisherTest {
@Test
public void testSendMessage() throws IOException, TimeoutException {
// 1.创建连接工厂
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
// 2.设置连接参数,分别是:主机名、端口号、vhost、用户名、密码
factory.setHost("192.168.149.101");
factory.setPort(5672);
factory.setVirtualHost("/");
factory.setUsername("zxe");
factory.setPassword("123321");
// 3.建立连接
Connection connection = factory.newConnection();
// 4.创建通道Channel
Channel channel = connection.createChannel();
// 5.创建队列
String queueName = "simple.queue";
channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
// 6.发送消息
String message = "hello, rabbitmq!";
channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
System.out.println("发送消息成功:【" + message + "】");
// 7.关闭通道和连接
channel.close();
connection.close();
}
}
② 订阅消息
订阅消息基本步骤:创建连接工厂 → 设置连接参数 → 建立连接 → 创建通道 → 创建队列 → 订阅消息 → 处理消息。
import com.rabbitmq.client.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
public class ConsumerTest {
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
// 1.建立连接
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
// 1.1.设置连接参数,分别是:主机名、端口号、vhost、用户名、密码
factory.setHost("192.168.149.101");
factory.setPort(5672);
factory.setVirtualHost("/");
factory.setUsername("zxe");
factory.setPassword("123321");
// 1.2.建立连接
Connection connection = factory.newConnection();
// 2.创建通道Channel
Channel channel = connection.createChannel();
// 3.创建队列
String queueName = "simple.queue";
channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);
// 4.订阅消息
channel.basicConsume(queueName, true, new DefaultConsumer(channel){
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
// 5.处理消息,队列一有消息函数就会执行,body就是消息体
String message = new String(body);
System.out.println("接收到消息:【" + message + "】");
}
});
System.out.println("等待接收消息。。。。");
}
}
发布者已经创建了队列,订阅者为什么还要创建?这是因为它们的先后执行顺序是不确定的,以防万一订阅者在发布者之前执行,队列不存在的问题,其实最终也不会创建两个队列,而是有则不创建,没有就创建!
从 MQ 上接收消息也需要时间,所以函数外的代码先执行,函数内的代码后执行,这就是异步。
消息一旦被接收,就会立马从队列中消失。
上面案例中发布消息和订阅消息的步骤十分繁琐吧?接下来的 SpringAMQP 就是用来简化这些步骤的,它是一种模板协议,与语言和平台无关,利用 SpringAMQP 提供好的模板工具直接可以发送和接收消息,其实底层封装的还是 Rabbit 的客户端。
① 父工程中引入 AMQP 依赖
<!--AMQP依赖,包含RabbitMQ-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>
② 编写 publisher 和 consumer 的 application.yml,添加连接信息
spring:
rabbitmq:
host: 192.168.150.101 #主机名
port: 5672 #端口
virtual-host: / #虚拟主机
username: zxe #用户名
password: 123321 #密码
③ SpringAMQP 方式并不会主动创建队列,需要我们提前去控制台创建 simple.queue 队列
④ 在 publisher 中编写测试方法,向 simple.queue 队列发送消息
主机名、端口等信息都写在配置文件里面了,代码中只需要传入队列名和所需发送的消息即可。
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {
@Autowired
private RabbitTemplate rabbitTemplate;
@Test
public void testSendMessage2SimpleQueue() {
String queueName = "simple.queue";
String message = "hello, spring amqp!";
//发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);
}
}
⑤ 发布一个消息,去 RabbitMQ 控制台看一下
⑥ 在 consumer 服务中新建一个类,用于编写消费逻辑
主机名、端口等信息都写在配置文件里面了,代码中只需要指定监听的队列名和接下来的行为方法就可以了,Spring 会自动将监听到的消息以参数的形式传递给行为方法。
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class SpringRabbitListener {
@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenSimpleQueue(String msg) {
System.out.println("消息者已接收到simple.queue的消息:【" + msg + "】");
}
}
⑦ 运行 Consumer 的启动类,同时去看一个 RabbitMQ 控制台,发现队列中的消息条数变成了 0,说明消息已经被成功消费了
以前我们发布者发送过来的消息都由一个消费者去处理,但是当发布者发送的消息很多时,一个消费者就可能处理不过来了,处理不过来的消息全部堆积在队列中,长期下去,队列肯定会爆满,最终造成数据丢失。
解决办法就是我们可以安排多个消费者,让它们共同处理队列中的消息。
消费者之间是一种合作的关系,一条消息如果被某一消费者接收了,它就会立马从队列中消失,所以不会出现重复消费的问题。
Work Queue(工作队列),可以提高消息的处理速度,避免队列消息堆积。
模拟 WorkQueue,基本思路如下:
① 在 publisher 服务中定义测试方法,每秒产生 50 条消息,发送到 simple.queue;
② 在 consumer 服务中定义两个消息监听者,都监听 simple.queue 队列;
③ 消费者 1 每秒处理 50 条消息,消费者 2 每秒处理 10 条消息。
① 编写 publish 代码,for 循环模拟发送 50 条消息,每发送一次我们让线程休眠 20 毫秒,这样发完 50 条消息就是 1 秒
@Test
public void testSendMessage2WorkQueue() throws InterruptedException {
String queueName = "simple.queue";
String message = "hello, message_";
for (int i = 1; i <= 50; i++) {
rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);
Thread.sleep(20);
}
}
② 编写 consumer 代码,两个方法模拟两个消费者,同样设置休眠时间模拟消费者的处理速度
@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue1(String msg) throws InterruptedException {
System.out.println("消费者1接收到消息:【" + msg + "】" + LocalTime.now());
Thread.sleep(20);
}
@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {
//err打印出红色字体,比较容易区分
System.err.println("消费者2接收到消息:【" + msg + "】" + LocalTime.now());
Thread.sleep(200);
}
③ 运行之后我们发现,消费者并没有在一秒内将消息处理完,且消费者1 只处理偶数消息,消费者2 只处理奇数消息,且消费者1 提前就处理完了,消费者2 晚了好久才把消息处理完
这是因为我们 RabbitMQ 的预取机制所导致的。当消息进入队列之后,我们的消费者并不是立马去消费这些消息,而是先根据轮询的方式把消息平均分配给所有的消费者,这就是预取。
它不管每个消费者的消费能力如何,一律平均分配,这就出现了消费者1 处理完毕,消费者2 还在继续的问题。
④ 所以接下来,可以去配置文件里设置消费预取限制,设置 preFetch 值可以控制预期消息的上限
spring:
rabbitmq:
host: 192.168.149.100 #主机名
port: 5672 #端口
virtual-host: / #虚拟主机
username: zxe #用户名
password: 856724bb #密码
listener:
simple:
prefetch: 1 #每次只能获取一条消息,处理完成后才能获取下一个消息
⑤ 配置完之后重启服务,果然在一秒内完成消费
发布订阅模式与之前案例的区别就是,它允许将同一消息发送给多个消费者(这里的多个消费者指的是多个不同的服务),实现方式是加入了 exchange 交换机。
发布者将消息发送给交换机,交换机负责将消息路由到不同的队列,即一个消息同时被多个消费者消费。
注意交换机只负责消息的路由,而不是存储,如果路由失败则消息丢失!
Fanout Exchange 会将接收到的消息路由到每一个跟其绑定的 queue,因此称为广播模式。
一次发布,多个消费者都能接受。
① 声明队列、交换机,并将队列绑定到交换机上
import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.FanoutExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class FanoutConfig {
//声明交换机
@Bean
public FanoutExchange fanoutExchange() {
return new FanoutExchange("zxe.fanout");
}
//声明队列
@Bean
public Queue fanoutQueue1() {
return new Queue("fanout.queue1");
}
@Bean
public Queue fanoutQueue2() {
return new Queue("fanout.queue2");
}
//将队列绑定到交换机,参数为上面声明的方法名
@Bean
public Binding fanoutBinding1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange) {
return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);
}
@Bean
public Binding fanoutBinding2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange) {
return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);
}
}
② 运行项目,测试以下
② 编写消费者监听代码,分别监听两个队列的消息
@RabbitListener(queues = "fanout.queue1")
public void listenFanoutQueue1(String msg) {
System.out.println("消费者已接收到fanout.queue1的消息:【" + msg + "】");
}
@RabbitListener(queues = "fanout.queue2")
public void listenFanoutQueue(String msg) {
System.out.println("消费者已接收到fanout.queue2的消息:【" + msg + "】");
}
③ 编写发布者代码,将消息直接发送到交换机
@Test
public void testSendFanoutExchange() {
//交换机名称
String exchangeName = "zxe.fanout";
//消息
String message = "hello, every one!";
//发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}
④ 启动项目,发布消息,并消费
步骤总结:
① 首先声明交换机和队列,并将队列绑定到交换机;
② 对于发布者,需要指定交换机名称和所要发布的消息;
③ 对于消费者,直接指定想要监听的队列名和行为方法即可。
Direct Exchange 会将接收到的消息根据规则路由到指定的 queue,因此称为路由模式。
原理:
① 每一个队列都会设置一个 BindingKey;
② 发布者发送消息时,会指定消息的 RoutingKey;
③ 交换机负责将消息路由到 BindingKey 和 RoutingKey 一致的队列。
BindingKey 和 RoutingKey 相当于对暗号,暗号相同则路由。
一个队列可以指定多个 BindingKey,如果多个队列的 BindingKey 都可以与 RoutingKey 匹配,那交换机就会将消息发送给多个队列。
① 用 RabbitListener 注解声明交换机、队列和 BindingKey
//用RabbitListener注解声明交换机、队列和 BindingKey
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "direct.queue1"),
exchange = @Exchange("zxe.direct"),
key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg) {
System.out.println("消费者已接收到direct.queue1的消息:【" + msg + "】");
}
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "direct.queue2"),
exchange = @Exchange("zxe.direct"),
key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg) {
System.out.println("消费者已接收到direct.queue2的消息:【" + msg + "】");
}
② 编写发布者代码,指定交换机名,要发布的消息,以及 RoutingKey
③ 启动项目,可以看到队列1 接收到消息,因为它里面包含 blue
Topic Exchange 与 Direct Exchange 类似,区别在于 Topic Exchange 的 routingKey 必须是由多个单词组成的列表,并以 . 分隔,比如 china.news,china.weather,所以它又称为话题模式。
Queue 与 Exchange 指定 BindingKey 时可以使用通配符。
#
:代指 0 个或多个单词
*
:代指一个单词
比如中国相关的一切,可以这样表示:china.*
所有的新闻,可以这样表示:#.news
以前 bindingKey 需要绑定 news、weather、food 等多个 key,现在只需要一个 china.* 就搞定了,只要是 china 的我都要!
① 用 @RabbitListener 声明队列、交换机和 BindingKey,这里使用通配符来指定 key
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "topic.queue1"),
exchange = @Exchange(name = "zxe.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
key = "china.*"
))
public void listenTopicQueue1(String msg) {
System.out.println("消费者已接收到topic.queue1的消息:【" + msg + "】");
}
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "topic.queue2"),
exchange = @Exchange(name = "zxe.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg) {
System.out.println("消费者已接收到topic.queue2的消息:【" + msg + "】");
}
② 编写发布者代码,指定 RoutingKey
@Test
public void testSendTopicExchange() {
String exchangeName = "zxe.topic";
String message = "hello, china!";
rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.weather", message);
}
③ 运行一下