RabbitMQ （二）工做队列

时间 2019-12-04

原文原文链接

转载请标明出处：http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/37620057 java

本系列教程主要来自于官网入门教程的翻译，而后本身进行了部分的修改与实验，内容仅供参考。 web

上一篇博客中咱们写了经过一个命名的队列发送和接收消息，若是你还不了解请点击：RabbitMQ 入门 Helloworld。这篇中咱们将会建立一个工做队列用来在工做者（consumer）间分发耗时任务。学习

工做队列的主要任务是：避免马上执行资源密集型任务，而后必须等待其完成。相反地，咱们进行任务调度：咱们把任务封装为消息发送给队列。工做进行在后台运行并不断的从队列中取出任务而后执行。当你运行了多个工做进程时，任务队列中的任务将会被工做进程共享执行。
这样的概念在web应用中极其有用，当在很短的HTTP请求间须要执行复杂的任务。

一、准备

咱们使用Thread.sleep来模拟耗时的任务。咱们在发送到队列的消息的末尾添加必定数量的点，每一个点表明在工做线程中须要耗时1秒，例如hello…将会须要等待3秒。测试

发送端： fetch

NewTask.java spa

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package com.zhy.rabbit._02_workqueue;
import java.io.IOException;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
public class NewTask
{
//队列名称
private final static String QUEUE_NAME = "workqueue";
public static void main(String[] args) throws IOException
{
//建立链接和频道
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setHost("localhost");
Connection connection = factory.newConnection();
Channel channel = connection.createChannel();
//声明队列
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
//发送10条消息，依次在消息后面附加1-10个点
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
String dots = "";
for (int j = 0; j <= i; j++)
{
dots += ".";
}
String message = "helloworld" + dots+dots.length();
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");
}
//关闭频道和资源
channel.close();
connection.close();
}
}

接收端： .net

Work.java 线程

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package com.zhy.rabbit._02_workqueue;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer;
public class Work
{
//队列名称
private final static String QUEUE_NAME = "workqueue";
public static void main(String[] argv) throws java.io.IOException,
java.lang.InterruptedException
{
//区分不一样工做进程的输出
int hashCode = Work.class.hashCode();
//建立链接和频道
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setHost("localhost");
Connection connection = factory.newConnection();
Channel channel = connection.createChannel();
//声明队列
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
System.out.println(hashCode
+ " [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C");
QueueingConsumer consumer = new QueueingConsumer(channel);
// 指定消费队列
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, consumer);
while (true)
{
QueueingConsumer.Delivery delivery = consumer.nextDelivery();
String message = new String(delivery.getBody());
System.out.println(hashCode + " [x] Received '" + message + "'");
doWork(message);
System.out.println(hashCode + " [x] Done");
}
}
/**
* 每一个点耗时1s
* @param task
* @throws InterruptedException
*/
private static void doWork(String task) throws InterruptedException
{
for (char ch : task.toCharArray())
{
if (ch == '.')
Thread.sleep(1000);
}
}
}

Round-robin 转发
使用任务队列的好处是可以很容易的并行工做。若是咱们积压了不少工做，咱们仅仅经过增长更多的工做者就能够解决问题，使系统的伸缩性更加容易。
下面咱们先运行3个工做者（Work.java）实例，而后运行NewTask.java，3个工做者实例都会获得信息。可是如何分配呢？让咱们来看输出结果：[x] Sent 'helloworld.1'
[x] Sent 'helloworld..2'
[x] Sent 'helloworld...3'
[x] Sent 'helloworld....4'
[x] Sent 'helloworld.....5'
[x] Sent 'helloworld......6'
[x] Sent 'helloworld.......7'
[x] Sent 'helloworld........8'
[x] Sent 'helloworld.........9'
[x] Sent 'helloworld..........10'

工做者1：
605645 [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
605645 [x] Received 'helloworld.1'
605645 [x] Done
605645 [x] Received 'helloworld....4'
605645 [x] Done
605645 [x] Received 'helloworld.......7'
605645 [x] Done
605645 [x] Received 'helloworld..........10'
605645 [x] Done 翻译

工做者2：
18019860 [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
18019860 [x] Received 'helloworld..2'
18019860 [x] Done
18019860 [x] Received 'helloworld.....5'
18019860 [x] Done
18019860 [x] Received 'helloworld........8'
18019860 [x] Done blog

工做者3：
18019860 [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
18019860 [x] Received 'helloworld...3'
18019860 [x] Done
18019860 [x] Received 'helloworld......6'
18019860 [x] Done
18019860 [x] Received 'helloworld.........9'
18019860 [x] Done
能够看到，默认的，RabbitMQ会一个一个的发送信息给下一个消费者(consumer)，而不考虑每一个任务的时长等等，且是一次性分配，并不是一个一个分配。平均的每一个消费者将会得到相等数量的消息。这样分发消息的方式叫作round-robin。

二、消息应（message acknowledgments）

执行一个任务须要花费几秒钟。你可能会担忧当一个工做者在执行任务时发生中断。咱们上面的代码，一旦RabbItMQ交付了一个信息给消费者，会立刻从内存中移除这个信息。在这种状况下，若是杀死正在执行任务的某个工做者，咱们会丢失它正在处理的信息。咱们也会丢失已经转发给这个工做者且它还未执行的消息。
上面的例子，咱们首先开启两个任务，而后执行发送任务的代码（NewTask.java），而后当即关闭第二个任务，结果为：
工做者2：

31054905 [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
31054905 [x] Received 'helloworld..2'
31054905 [x] Done
31054905 [x] Received 'helloworld....4'

工做者1：
18019860 [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
18019860 [x] Received 'helloworld.1'
18019860 [x] Done
18019860 [x] Received 'helloworld...3'
18019860 [x] Done
18019860 [x] Received 'helloworld.....5'
18019860 [x] Done
18019860 [x] Received 'helloworld.......7'
18019860 [x] Done
18019860 [x] Received 'helloworld.........9'
18019860 [x] Done
能够看到，第二个工做者至少丢失了6，8，10号任务，且4号任务未完成。

可是，咱们不但愿丢失任何任务（信息）。当某个工做者（接收者）被杀死时，咱们但愿将任务传递给另外一个工做者。
为了保证消息永远不会丢失，RabbitMQ支持消息应答（message acknowledgments）。消费者发送应答给RabbitMQ，告诉它信息已经被接收和处理，而后RabbitMQ能够自由的进行信息删除。
若是消费者被杀死而没有发送应答，RabbitMQ会认为该信息没有被彻底的处理，而后将会从新转发给别的消费者。经过这种方式，你能够确认信息不会被丢失，即便消者偶尔被杀死。
这种机制并无超时时间这么一说，RabbitMQ只有在消费者链接断开是从新转发此信息。若是消费者处理一个信息须要耗费特别特别长的时间是容许的。
消息应答默认是打开的。上面的代码中咱们经过显示的设置autoAsk=true关闭了这种机制。下面咱们修改代码（Work.java）：

[java] view plain copy

boolean ack = false ; //打开应答机制
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, ack, consumer);
//另外须要在每次处理完成一个消息后，手动发送一次应答。
channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);

完整修改后的Work.java

[java] view plain copy

package com.zhy.rabbit._02_workqueue.ack;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer;
public class Work
{
//队列名称
private final static String QUEUE_NAME = "workqueue";
public static void main(String[] argv) throws java.io.IOException,
java.lang.InterruptedException
{
//区分不一样工做进程的输出
int hashCode = Work.class.hashCode();
//建立链接和频道
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setHost("localhost");
Connection connection = factory.newConnection();
Channel channel = connection.createChannel();
//声明队列
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
System.out.println(hashCode
+ " [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C");
QueueingConsumer consumer = new QueueingConsumer(channel);
// 指定消费队列
boolean ack = false ; //打开应答机制
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, ack, consumer);
while (true)
{
QueueingConsumer.Delivery delivery = consumer.nextDelivery();
String message = new String(delivery.getBody());
System.out.println(hashCode + " [x] Received '" + message + "'");
doWork(message);
System.out.println(hashCode + " [x] Done");
//发送应答
channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
}
}
}

测试：
咱们把消息数量改成5，而后先打开两个消费者（Work.java），而后发送任务（NewTask.java），当即关闭一个消费者，观察输出：
[x] Sent 'helloworld.1'
[x] Sent 'helloworld..2'
[x] Sent 'helloworld...3'
[x] Sent 'helloworld....4'
[x] Sent 'helloworld.....5'

工做者2
18019860 [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
18019860 [x] Received 'helloworld..2'
18019860 [x] Done
18019860 [x] Received 'helloworld....4'

工做者1
31054905 [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
31054905 [x] Received 'helloworld.1'
31054905 [x] Done
31054905 [x] Received 'helloworld...3'
31054905 [x] Done
31054905 [x] Received 'helloworld.....5'
31054905 [x] Done
31054905 [x] Received 'helloworld....4'
31054905 [x] Done

能够看到工做者2没有完成的任务4，从新转发给工做者1进行完成了。

三、消息持久化（Message durability）

咱们已经学习了即便消费者被杀死，消息也不会被丢失。可是若是此时RabbitMQ服务被中止，咱们的消息仍然会丢失。

当RabbitMQ退出或者异常退出，将会丢失全部的队列和信息，除非你告诉它不要丢失。咱们须要作两件事来确保信息不会被丢失：咱们须要给全部的队列和消息设置持久化的标志。
第一，咱们须要确认RabbitMQ永远不会丢失咱们的队列。为了这样，咱们须要声明它为持久化的。
boolean durable = true;
channel.queueDeclare("task_queue", durable, false, false, null);
注：RabbitMQ不容许使用不一样的参数从新定义一个队列，因此已经存在的队列，咱们没法修改其属性。
第二，咱们须要标识咱们的信息为持久化的。经过设置MessageProperties（implements BasicProperties）值为PERSISTENT_TEXT_PLAIN。
channel.basicPublish("", "task_queue",MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,message.getBytes());
如今你能够执行一个发送消息的程序，而后关闭服务，再从新启动服务，运行消费者程序作下实验。

四、公平转发（Fair dispatch）

或许会发现，目前的消息转发机制（Round-robin）并不是是咱们想要的。例如，这样一种状况，对于两个消费者，有一系列的任务，奇数任务特别耗时，而偶数任务却很轻松，这样形成一个消费者一直繁忙，另外一个消费者却很快执行完任务后等待。
形成这样的缘由是由于RabbitMQ仅仅是当消息到达队列进行转发消息。并不在意有多少任务消费者并未传递一个应答给RabbitMQ。仅仅盲目转发全部的奇数给一个消费者，偶数给另外一个消费者。
为了解决这样的问题，咱们可使用basicQos方法，传递参数为prefetchCount = 1。这样告诉RabbitMQ不要在同一时间给一个消费者超过一条消息。换句话说，只有在消费者空闲的时候会发送下一条信息。

[java] view plain copy

int prefetchCount = 1;
channel.basicQos(prefetchCount);

注：若是全部的工做者都处于繁忙状态，你的队列有可能被填充满。你可能会观察队列的使用状况，而后增长工做者，或者使用别的什么策略。
测试：改变发送消息的代码，将消息末尾点数改成6-2个，而后首先开启两个工做者，接着发送消息：

[x] Sent 'helloworld......6'
[x] Sent 'helloworld.....5'
[x] Sent 'helloworld....4'
[x] Sent 'helloworld...3'
[x] Sent 'helloworld..2'

工做者1：
18019860 [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
18019860 [x] Received 'helloworld......6'
18019860 [x] Done
18019860 [x] Received 'helloworld...3'
18019860 [x] Done

工做者2：
31054905 [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
31054905 [x] Received 'helloworld.....5'
31054905 [x] Done
31054905 [x] Received 'helloworld....4'
31054905 [x] Done
31054905 [x] Received 'helloworld..2'
31054905 [x] Done

能够看出此时并无照以前的Round-robin机制进行转发消息，而是当消费者不忙时进行转发。且这种模式下支持动态增长消费者，由于消息并无发送出去，动态增长了消费者立刻投入工做。而默认的转发机制会形成，即便动态增长了消费者，此时的消息已经分配完毕，没法当即加入工做，即便有不少未完成的任务。

五、完整的代码

NewTask.java

[java] view plain copy

package com.zhy.rabbit._02_workqueue.ackandpersistence;
import java.io.IOException;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.MessageProperties;
public class NewTask
{
// 队列名称
private final static String QUEUE_NAME = "workqueue_persistence";
public static void main(String[] args) throws IOException
{
// 建立链接和频道
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setHost("localhost");
Connection connection = factory.newConnection();
Channel channel = connection.createChannel();
// 声明队列
boolean durable = true;// 一、设置队列持久化
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, durable, false, false, null);
// 发送10条消息，依次在消息后面附加1-10个点
for (int i = 5; i > 0; i--)
{
String dots = "";
for (int j = 0; j <= i; j++)
{
dots += ".";
}
String message = "helloworld" + dots + dots.length();
// MessageProperties 二、设置消息持久化
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME,
MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes());
System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");
}
// 关闭频道和资源
channel.close();
connection.close();
}
}

Work.java

[java] view plain copy

package com.zhy.rabbit._02_workqueue.ackandpersistence;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer;
public class Work
{
// 队列名称
private final static String QUEUE_NAME = "workqueue_persistence";
public static void main(String[] argv) throws java.io.IOException,
java.lang.InterruptedException
{
// 区分不一样工做进程的输出
int hashCode = Work.class.hashCode();
// 建立链接和频道
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setHost("localhost");
Connection connection = factory.newConnection();
Channel channel = connection.createChannel();
// 声明队列
boolean durable = true;
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, durable, false, false, null);
System.out.println(hashCode
+ " [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C");
//设置最大服务转发消息数量
int prefetchCount = 1;
channel.basicQos(prefetchCount);
QueueingConsumer consumer = new QueueingConsumer(channel);
// 指定消费队列
boolean ack = false; // 打开应答机制
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, ack, consumer);
while (true)
{
QueueingConsumer.Delivery delivery = consumer.nextDelivery();
String message = new String(delivery.getBody());
System.out.println(hashCode + " [x] Received '" + message + "'");
doWork(message);
System.out.println(hashCode + " [x] Done");
//channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
}
}
/**
* 每一个点耗时1s
*
* @param task
* @throws InterruptedException
*/
private static void doWork(String task) throws InterruptedException
{
for (char ch : task.toCharArray())
{
if (ch == '.')
Thread.sleep(1000);
}
}
}

RabbitMQ （二）工做队列

一、 准备

二、 消息应（message acknowledgments）

三、 消息持久化（Message durability）

四、公平转发（Fair dispatch）

五、完整的代码

一、准备

二、消息应（message acknowledgments）

三、消息持久化（Message durability）