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1、work消息模型

工作队列或者竞争消费者模式
在这里插入图片描述

在第一篇教程中,我们编写了一个程序,从一个命名队列中发送并接受消息。在这里,我们将创建一个工作队列,在多个工作者之间分配耗时任务。
工作队列,又称任务队列。主要思想就是避免执行资源密集型任务时,必须等待它执行完成。相反我们稍后完成任务,我们将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获取任务并最终执行作业。当你运行许多消费者时,任务将在他们之间共享,但是一个消息只能被一个消费者获取。
这个概念在Web应用程序中特别有用,因为在短的HTTP请求窗口中无法处理复杂的任务。
接下来我们来模拟这个流程:

o P:生产者:任务的发布者
o C1:消费者,领取任务并且完成任务,假设完成速度较快
o C2:消费者2:领取任务并完成任务,假设完成速度慢

面试题:避免消息堆积?

1)采用workqueue,多个消费者监听同一队列。
2)接收到消息以后,而是通过线程池,异步消费。

1.1、生产者

生产者与案例1中的几乎一样:

public class Send {
   private final static String QUEUE_NAME = "test_work_queue";
   public static void main(String[] argv) throws Exception {
       // 获取到连接
       Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
       // 获取通道
       Channel channel = connection.createChannel();
       // 声明队列
       channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
       // 循环发布任务
       for (int i = 0; i < 50; i++) {
           // 消息内容
           String message = "task .. " + i;
           channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
           System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");
       }
       // 关闭通道和连接
       channel.close();
       connection.close();
   }
}

不过这里我们是循环发送50条消息。

1.2、消费者1

// 消费者1
public class Recv {
    private final static String QUEUE_NAME = "test_work_queue";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        // 获取到连接
        Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
        // 获取通道
        final Channel channel = connection.createChannel();
        // 声明队列
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        // 定义队列的消费者
        DefaultConsumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
            // 获取消息,并且处理,这个方法类似事件监听,如果有消息的时候,会被自动调用
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties,
                                       byte[] body) throws IOException {
                // body 即消息体
                String msg = new String(body);
                System.out.println(" [消费者1] received : " + msg + "!");
                try {
                    // 模拟完成任务的耗时:1000ms
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                }
                // 手动ACK
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
            }
        };
        // 监听队列。
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, consumer);
    }
}

1.3、消费者2

//消费者2
public class Recv2 {
    private final static String QUEUE_NAME = "test_work_queue";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        // 获取到连接
        Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();
        // 获取通道
        final Channel channel = connection.createChannel();
        // 声明队列
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        // 定义队列的消费者
        DefaultConsumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
            // 获取消息,并且处理,这个方法类似事件监听,如果有消息的时候,会被自动调用
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties,
                                       byte[] body) throws IOException {
                // body 即消息体
                String msg = new String(body);
                System.out.println(" [消费者2] received : " + msg + "!");
                try {
                    // 模拟完成任务的耗时:200ms
                    Thread.sleep(200);
                } catch (InterruptedException e) {
                }
                // 手动ACK
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
            }
        };
        // 监听队列。
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, consumer);
    }
}

与消费者1基本类似,就是没有设置消费耗时时间。
这里是模拟有些消费者快,有些比较慢。
接下来,两个消费者一同启动,然后发送50条消息:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

可以发现,两个消费者各自消费了25条消息,而且各不相同,这就实现了任务的分发。

1.4、能者多劳

• 刚才的实现有问题吗?
o 消费者1比消费者2的效率要低,一次任务的耗时较长
o 然而两人最终消费的消息数量是一样的
o 消费者2大量时间处于空闲状态,消费者1一直忙碌
• 现在的状态属于是把任务平均分配,正确的做法应该是消费越快的人,消费的越多。
• 怎么实现呢?
o 我们可以使用basicQos方法和prefetchCount = 1设置。
o 这告诉RabbitMQ一次不要向工作人员发送多于一条消息。
o 或者换句话说,不要向工作人员发送新消息,直到它处理并确认了前一个消息。
o 相反,它会将其分派给不是仍然忙碌的下一个工作人员。
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再次测试:

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