1.初识MQ

1.1.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。

异步通讯:就像发邮件,不需要马上回复。

两种方式各有优劣,打电话可以立即得到响应,但是你却不能跟多个人同时通话。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。

1.1.1.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,但存在下面的问题:

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

1.1.2.异步通讯

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。

1.2.技术对比:

MQ,中文是消息队列(MessageQueue),字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。

比较常见的MQ实现:

  • ActiveMQ
  • RabbitMQ
  • RocketMQ
  • Kafka

几种常见MQ的对比:

RabbitMQActiveMQRocketMQKafka
公司/社区RabbitApache阿里Apache
开发语言ErlangJavaJavaScala&Java
协议支持AMQP,XMPP,SMTP,STOMPOpenWire,STOMP,REST,XMPP,AMQP自定义协议自定义协议
可用性一般
单机吞吐量一般非常高
消息延迟微秒级毫秒级毫秒级毫秒以内
消息可靠性一般一般

追求可用性:Kafka、 RocketMQ 、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

MQ的基本结构:

RabbitMQ中的一些角色:

  • publisher:生产者
  • consumer:消费者
  • exchange个: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

2.RabbitMQ消息模型

RabbitMQ官方提供了5个不同的Demo示例,对应了不同的消息模型:

3.SpringAMQP

SpringAMQP是基于RabbitMQ封装的一套模板,并且还利用SpringBoot对其实现了自动装配,使用起来非常方便。

SpringAmqp的官方地址:https://spring.io/projects/spring-amqp

SpringAMQP提供了三个功能:

  • 自动声明队列、交换机及其绑定关系
  • 基于注解的监听器模式,异步接收消息
  • 封装了RabbitTemplate工具,用于发送消息

3.1.Basic Queue 简单队列模型

在父工程mq-demo中引入依赖

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<!--AMQP依赖,包含RabbitMQ-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

3.1.1.消息发送

首先配置MQ地址,在publisher服务的application.yml中添加配置:

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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:

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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);
}
}

3.1.2.消息接收

首先配置MQ地址,在consumer服务的application.yml中添加配置:

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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:

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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 + "】");
}
}

3.1.3.测试

启动consumer服务,然后在publisher服务中运行测试代码,发送MQ消息

3.2.WorkQueue

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。

3.2.1.消息发送

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:

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/**
* 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);
}
}

3.2.2.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2个新的方法:

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@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。

3.2.3.测试

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。

3.2.4.prefetch和concurrency/max-concurrency

在spring中有一个简单的配置,可以解决这个问题。我们修改consumer服务的application.yml文件,添加配置:

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spring:
rabbitmq:
listener:
simple:
# (默认250),每次能获取2条消息,处理完成才能获取下2条消息
prefetch: 2
# (默认1),消费端最小并发数, 也可以写成1-5, 然后去掉max-concurrency
concurrency: 1
# (默认null),消费端最大并发数
max-concurrency: 5
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根据队列的特性可知,如果阻塞队列中一个消息阻塞了,那么所有消息将会被阻塞,如果使用默认设置,concurrency=1,prefetch=250,那么当消费者队列中有一个消息由于某种原因阻塞了,那么该消息的后续消息同样不能被消费.为了防止这种情况的发生,我们可以增大concurrency的设置,使多个消费者可以并发消费.

而prefetch该如何设置呢?
假设concurrency=2,prefetch采用默认值,rabbitmq容器会初始化两个并发的消费者,每个消费者的阻塞队列大小为250,rabbitmq的机制是将消息投递给consumer1,先为consumer1投递满250个message,再往consumer2投递250个message,如果consumer1的message一直小于250个,consumer2一直处于空闲状态,那么并发消费退化为单消费者.

max-concurrency用于处理在极端情况下,可以实例化的最大的消费者数量,可以对比理解成线程池的核心线程数与最大线程数,在每次消费之初都会判断max-concurrency是否为空,如果非空会判断是否对消费者进行弹性扩容,其中consecutiveMessages与consecutiveIdles变量控制是需要新增/减少消费者的标志位,对应的参考值分别为consecutiveActiveTrigger和consecutiveIdleTrigger,两个变量的默认值为10

```
if (consecutiveMessages++ > SimpleMessageListenerContainer.this.consecutiveActiveTrigger) {
SimpleMessageListenerContainer.this.considerAddingAConsumer();
consecutiveMessages = 0;
}
if (consecutiveIdles++ > SimpleMessageListenerContainer.this.consecutiveIdleTrigger) {
SimpleMessageListenerContainer.this.considerStoppingAConsumer(this.consumer);
consecutiveIdles = 0;
}
```

当单个消费者连续接受的消息数量达到10个的时候,开始调用considerAddingAConsumer,判断时间是否满足要求对并发消费者进行扩容.反之就是减少消费者数量.

参考: https://blog.csdn.net/u014439693/article/details/106898188

总结:

concurrency是设置并发消费者的个数,可以进行初始化-最大值动态调整,并发消费者可以提高消息的消费能力,防止消息的堆积
prefech是每个消费者一次性从broker中取出的消息个数,提高这个参数并不能对消息实现并发消费,仅仅是减少了网络传输的时间

3.2.5.消息堆积/阻塞

消息堆积

  • 消费者的速度大大慢于生产者的速度,速度不匹配引起的堆积
  • 消费者实例IO严重阻塞或者消费者所在服务器宕机
  • 消费者业务处理异常导致的消息堆积

消息阻塞

min = concurrency * prefetch * 节点数量

max = max-concurrency * prefetch * 节点数量

由此可以的出结论

  • unacked_msg_count < min 队列不会阻塞。但需要及时处理unacked的消息。
  • unacked_msg_count >= min 可能会出现堵塞。
  • unacked_msg_count >= max 队列一定阻塞。

3.2.6.总结

Work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

3.3.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。

Exchange(交换机)只负责转发消息,不具备存储消息的能力,因此如果没有任何队列与Exchange绑定,或者没有符合路由规则的队列,那么消息会丢失!

3.4.Fanout

Fanout,英文翻译是扇出,我觉得在MQ中叫广播更合适。

在广播模式下,消息发送流程是这样的:

  • 1) 可以有多个队列
  • 2) 每个队列都要绑定到Exchange(交换机)
  • 3) 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
  • 4) 交换机把消息发送给绑定过的所有队列
  • 5) 订阅队列的消费者都能拿到消息

我们的计划是这样的:

  • 创建一个交换机 itcast.fanout,类型是Fanout
  • 创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2,绑定到交换机itcast.fanout

3.4.1.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:

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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);
}
}

3.4.2.消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法:

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@Test
public void testFanoutExchange() {
// 队列名称
String exchangeName = "itcast.fanout";
// 消息
String message = "hello, everyone!";
rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}

3.4.3.消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加两个方法,作为消费者:

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@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 + "】");
}

3.4.4.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

3.5.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

案例需求如下

  1. 利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey

  2. 在consumer服务中,编写两个消费者方法,分别监听direct.queue1和direct.queue2

  3. 在publisher中编写测试方法,向itcast. direct发送消息

3.5.1.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:

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@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 + "】");
}

3.5.2.消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法:

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@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);
}

3.5.3.总结

描述下Direct交换机与Fanout交换机的差异?

  • Fanout交换机将消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

基于@RabbitListener注解声明队列和交换机有哪些常见注解?

  • @Queue
  • @Exchange

3.6.Topic

3.6.1.说明

Topic类型的ExchangeDirect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

图示:

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:

  1. 并利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey

  2. 在consumer服务中,编写两个消费者方法,分别监听topic.queue1和topic.queue2

  3. 在publisher中编写测试方法,向itcast. topic发送消息

3.6.2.消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法:

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/**
* 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);
}

3.6.3.消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法:

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@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 + "】");
}

3.6.4.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

3.7.消息转换器

之前说过,Spring会把你发送的消息序列化为字节发送给MQ,接收消息的时候,还会把字节反序列化为Java对象。

只不过,默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化。众所周知,JDK序列化存在下列问题:

  • 数据体积过大
  • 有安全漏洞
  • 可读性差

我们来测试一下。

3.7.1.测试默认转换器

我们修改消息发送的代码,发送一个Map对象:

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@Test
public void testSendMap() throws InterruptedException {
// 准备消息
Map<String,Object> msg = new HashMap<>();
msg.put("name", "Jack");
msg.put("age", 21);
// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue","", msg);
}

停止consumer服务

发送消息后查看控制台:

3.7.2.配置JSON转换器

显然,JDK序列化方式并不合适。我们希望消息体的体积更小、可读性更高,因此可以使用JSON方式来做序列化和反序列化。

在publisher和consumer两个服务中都引入依赖:

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<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId>
<artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId>
<version>2.9.10</version>
</dependency>

配置消息转换器。

在启动类中添加一个Bean即可:

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@Bean
public MessageConverter jsonMessageConverter(){
return new Jackson2JsonMessageConverter();
}