同步通讯:实时响应,例如视频电话
异步通讯:不需要马上回复,例如收发短信
同步通讯时效性较强,可以立即得到结果,但是也会有一定问题,如下所示为一个支付服务与其调用的服务,在此项服务中用户发送支付请求,支付服务会依次远程调用订单服务,仓储服务和短息服务,在这个调用过程是一个链式的过程,总用时为500ms。
在这个服务中,每次修改其它服务,就要相应的去修改支付服务的代码,会产生耦合度高的问题;在调用过程中,调用者为了进行实时响应,会一直处在等待状态,等到调用的服务返回数据,会产生性能和吞吐能力下降的问题;同时,调用链的每个服务都要等待其它服务调用完成,在高并发条件下产生额外的资源的浪费;最后,调用链的一个服务失败会导致整个级联的失败,如同多米诺骨牌一样迅速崩塌,导致整个微服务失败。由此产生了异步通讯的解决方案
总结:
同步调用的优点:
时效性较强,可以立即得到结果
同步调用的问题:
耦合度高
性能和吞吐能力下降
有额外的资源消耗
有级联失败问题
异步调用则可以避免上述问题
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,而是有一个中间人(Broker)。发布者发布事件到Broker,不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件,不关心谁发来的消息。
Broker 是一个像数据总线一样的东西,所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上,这个总线就像协议一样,让服务间的通讯变得标准和可控。
好处:
吞吐量提升:无需等待订阅者处理完成,响应更快速
故障隔离:服务没有直接调用,不存在级联失败问题
调用间没有阻塞,不会造成无效的资源占用
耦合度极低,每个服务都可以灵活插拔,可替换
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
缺点:
架构复杂了,业务没有明显的流程线,不好管理
需要依赖于Broker的可靠、安全、性能
好在现在开源软件或云平台上 Broker 的软件是非常成熟的,比较常见的一种就是我们今天要学习的MQ技术。
1、安装docker
2、安装RabbitMQ
方式一:在线拉取
docker pull rabbitmq:3-management
方式二:从本地加载
上传到虚拟机中后,使用命令加载镜像即可:
docker load -i mq.tar
查看是否创建镜像成功
dockers images
3、运行RabbitMQ
如果已经存在则执行docker start dockerid
不存在则创建一个:
docker run \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
--name wmq \
--hostname mq1 \
-p 15672:15672 \
-p 5672:5672 \
-d \
rabbitmq:3-management
注意要放开防火墙
查看是否运行成功
docker ps
4、进入RabbitMQ目录
docker exec -it 991793c8abeb /bin/bash
5、使得网站可以访问
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
6、访问
ip:15672
channel:操作MQ的工具
exchange:路由消息到队列中
queue:缓存消息
virtual host: 虚拟主机,对queue、exchange等资源的逻辑分组
publisher:消息发布者,将消息发布到队列
queue:接收消息并缓存
consumer:订阅队列,处理队列中的消息
package cn.itcast.mq.helloworld;
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.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("101.42.93.208");
factory.setPort(5672);
factory.setVirtualHost("/");
factory.setUsername("itcast");
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.发送消息
String message = "hello, rabbitmq!";
channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
System.out.println("发送消息成功:【" + message + "】");
// 5.关闭通道和连接
channel.close();
connection.close();
}
}
1、引入依赖
在父工程mq-demo中引入依赖
<!--AMQP依赖,包含RabbitMQ-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>
首先配置MQ地址,在publisher服务的application.yml中添加配置:
spring:
rabbitmq:
host: 192.168.150.101 # 主机名
port: 5672 # 端口
virtual-host: / # 虚拟主机
username: itcast # 用户名
password: 123321 # 密码
然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest,并利用RabbitTemplate实现消息发送:
package cn.itcast.mq.spring;
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 testSimpleQueue() {
// 队列名称
String queueName = "simple.queue";
// 消息
String message = "hello, spring amqp!";
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);
}
}
首先配置MQ地址,在consumer服务的application.yml中添加配置:
spring:
rabbitmq:
host: 192.168.150.101 # 主机名
port: 5672 # 端口
virtual-host: / # 虚拟主机
username: itcast # 用户名
password: 123321 # 密码
然后在consumer服务的cn.itcast.mq.listener包中新建一个类SpringRabbitListener,代码如下:
package cn.itcast.mq.listener;
import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class SpringRabbitListener {
@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {
System.out.println("spring 消费者接收到消息:【" + msg + "】");
}
}
Work queues,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,共同消费队列中的消息。
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处理,速度就能大大提高了。
这次我们循环发送,模拟大量消息堆积现象。
在publisher服务中的SpringAmqpTest类中添加一个测试方法:
/**
* workQueue
* 向队列中不停发送消息,模拟消息堆积。
*/
@Test
public void testWorkQueue() throws InterruptedException {
// 队列名称
String queueName = "simple.queue";
// 消息
String message = "hello, message_";
for (int i = 0; i < 50; i++) {
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);
Thread.sleep(20);
}
}
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2个新的方法:
@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 {
System.err.println("消费者2........接收到消息:【" + msg + "】" + LocalTime.now());
Thread.sleep(200);
}
注意到这个消费者sleep了1000秒,模拟任务耗时。
启动ConsumerApplication后,在执行publisher服务中刚刚编写的发送测试方法testWorkQueue。
可以看到消费者1很快完成了自己的25条消息。消费者2却在缓慢的处理自己的25条消息。
也就是说消息是平均分配给每个消费者,并没有考虑到消费者的处理能力。这样显然是有问题的。
实际为一次发送多个消费者都能接收到同样的数据的过程
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,而是发给X(交换机)
Exchange:交换机,图中的X。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、或是将消息丢弃。到底如何操作,取决于Exchange的类型。Exchange有以下3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:消息队列也与以前一样,接收消息、缓存消息。
声明交换机和消息队列,并将交换机和消息队列进行绑定
package cn.itcast.mq.config;
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
* @return Fanout类型交换机
*/
@Bean
public FanoutExchange fanoutExchange(){
return new FanoutExchange("itcast.fanout");
}
/**
* 第1个队列
*/
@Bean
public Queue fanoutQueue1(){
return new Queue("fanout.queue1");
}
/**
* 绑定队列和交换机
*/
@Bean
public Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){
return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);
}
/**
* 第2个队列
*/
@Bean
public Queue fanoutQueue2(){
return new Queue("fanout.queue2");
}
/**
* 绑定队列和交换机
*/
@Bean
public Binding bindingQueue2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange){
return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);
}
}
配置完成后,可以发现名为itcast.fanout的交换机绑定了两个队列,分别为fanout.queue1和fanout.queue2的两个队列。,关闭项目后依然存在。
在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法:
@Test
public void testFanoutExchange() {
// 队列名称
String exchangeName = "itcast.fanout";
// 消息
String message = "hello, everyone!";
rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}
在consumer服务的SpringRabbitListener中添加两个方法,作为消费者:
@RabbitListener(queues = "fanout.queue1")
public void listenFanoutQueue1(String msg) {
System.out.println("消费者1接收到Fanout消息:【" + msg + "】");
}
@RabbitListener(queues = "fanout.queue2")
public void listenFanoutQueue2(String msg) {
System.out.println("消费者2接收到Fanout消息:【" + msg + "】");
}
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的会将消息路由到每个绑定的队列
声明队列、交换机、绑定关系的Bean是什么?
Queue
FanoutExchange
Binding
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:
队列与交换机的绑定,不能是任意绑定了,而是要指定一个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Routing Key进行判断,只有队列的Routingkey与消息的 Routing key完全一致,才会接收到消息
基于注解声明队列和交换机
基于@Bean的方式声明队列和交换机比较麻烦,Spring还提供了基于注解方式来声明。
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:
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "direct.queue1"),
exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){
System.out.println("消费者接收到direct.queue1的消息:【" + msg + "】");
}
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "direct.queue2"),
exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){
System.out.println("消费者接收到direct.queue2的消息:【" + msg + "】");
}
在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法:
@Test
public void testSendDirectExchange() {
// 交换机名称
String exchangeName = "itcast.direct";
// 消息
String message = "红色警报!日本乱排核废水,导致海洋生物变异,惊现哥斯拉!";
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "red", message);
}
对于消息发送来说,会向绑定itcast.direct的路由器的所有消息队列发数据,但最终消费者只能从key为red的消息队列获取数据
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Exchange可以让队列在绑定Routing key 的时候使用通配符!
Routingkey 一般都是有一个或多个单词组成,多个单词之间以”.”分割,例如: item.insert
通配符规则:
#:匹配一个或多个词
:匹配不多不少恰好1个词
举例:
item.#:能够匹配item.spu.insert 或者 item.spu
item.:只能匹配item.spu
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 key 都会被匹配。包括china.news和japan.news
案例需求:
实现思路如下:
并利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
在consumer服务中,编写两个消费者方法,分别监听topic.queue1和topic.queue2
在publisher中编写测试方法,向itcast. topic发送消息
在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法:
/**
* topicExchange
*/
@Test
public void testSendTopicExchange() {
// 交换机名称
String exchangeName = "itcast.topic";
// 消息
String message = "喜报!孙悟空大战哥斯拉,胜!";
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.news", message);
}
在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法:
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "topic.queue1"),
exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
key = "china.#"
))
public void listenTopicQueue1(String msg){
System.out.println("消费者接收到topic.queue1的消息:【" + msg + "】");
}
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = "topic.queue2"),
exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg){
System.out.println("消费者接收到topic.queue2的消息:【" + msg + "】");
}
总结
描述下Direct交换机与Topic交换机的差异?
Topic交换机接收的消息RoutingKey必须是多个单词,以 . 分割
Topic交换机与队列绑定时的bindingKey可以指定通配符
#:代表0个或多个词
*:代表1个词