RabbitMQ-2.SpringAMQP

2.SpringAMQP

将来我们开发业务功能的时候，肯定不会在控制台收发消息，而是应该基于编程的方式。由于RabbitMQ采用了AMQP协议，因此它具备跨语言的特性。任何语言只要遵循AMQP协议收发消息，都可以与RabbitMQ交互。并且RabbitMQ官方也提供了各种不同语言的客户端。
但是，RabbitMQ官方提供的Java客户端编码相对复杂，一般生产环境下我们更多会结合Spring来使用。而Spring的官方刚好基于RabbitMQ提供了这样一套消息收发的模板工具：SpringAMQP。并且还基于SpringBoot对其实现了自动装配，使用起来非常方便。

SpringAmqp的官方地址：
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

这一章我们就一起学习一下，如何利用SpringAMQP实现对RabbitMQ的消息收发。

2.1.创建Demo工程

项目结构如图：

包括三部分：

• mq-demo：父工程，管理项目依赖
• publisher：消息的发送者
• consumer：消息的消费者

在mq-demo这个父工程中，已经配置好了SpringAMQP相关的依赖：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w2.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>cn.itcast.demo</groupId><artifactId>mq-demo</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><modules><module>publisher</module><module>consumer</module></modules><packaging>pom</packaging><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.7.12</version><relativePath/></parent><properties><maven.compiler.source>8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>8</maven.compiler.target></properties><dependencies><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></dependency><!--AMQP依赖，包含RabbitMQ--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId></dependency><!--单元测试--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId></dependency></dependencies>
</project>

2.2.快速入门

在之前的案例中，我们都是经过交换机发送消息到队列，不过有时候为了测试方便，我们也可以直接向队列发送消息，跳过交换机。
在入门案例中，我们就演示这样的简单模型，如图：

也就是：

• publisher直接发送消息到队列
• 消费者监听并处理队列中的消息

注意：这种模式一般测试使用，很少在生产中使用。

为了方便测试，我们现在控制台新建一个队列：simple.queue

添加成功：

接下来，我们就可以利用Java代码收发消息了。

2.1.1.消息发送

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

spring:rabbitmq:host: 192.168.150.101 # 你的虚拟机IPport: 5672 # 端口virtual-host: /hmall # 虚拟主机username: hmall # 用户名password: 123 # 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：

@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Testpublic 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);}
}

打开控制台，可以看到消息已经发送到队列中：

接下来，再来实现消息接收。

2.1.2.消息接收

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

spring:rabbitmq:host: 192.168.150.101 # 你的虚拟机IPport: 5672 # 端口virtual-host: /hmall # 虚拟主机username: hmall # 用户名password: 123 # 密码

然后在consumer服务的listener包中新建一个类SpringRabbitListener，代码如下：

@Component
public class SpringRabbitListener {// 利用RabbitListener来声明要监听的队列信息// 将来一旦监听的队列中有了消息，就会推送给当前服务，调用当前方法，处理消息。// 可以看到方法体中接收的就是消息体的内容@RabbitListener(queues = "simple.queue")public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");}
}

2.1.3.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。最终consumer收到消息：

2.3.WorkQueues模型

Work 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，消息处理的速度就能大大提高了。

接下来，我们就来模拟这样的场景。
首先，我们在控制台创建一个新的队列，命名为work.queue：

2.2.1.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：

/*** 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，每20毫秒发送一次，相当于每秒发送50条消息rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);Thread.sleep(20);}
}

2.2.2.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：

@RabbitListener(queues = "work.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 = "work.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);
}

注意到这两消费者，都设置了Thead.sleep，模拟任务耗时：

• 消费者1 sleep了20毫秒，相当于每秒钟处理50个消息
• 消费者2 sleep了200毫秒，相当于每秒处理5个消息

2.2.3.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。
最终结果如下：

消费者1接收到消息：【hello, message_0】21:06:00.869555300
消费者2........接收到消息：【hello, message_1】21:06:00.884518
消费者1接收到消息：【hello, message_2】21:06:00.907454400
消费者1接收到消息：【hello, message_4】21:06:00.953332100
消费者1接收到消息：【hello, message_6】21:06:00.997867300
消费者1接收到消息：【hello, message_8】21:06:01.042178700
消费者2........接收到消息：【hello, message_3】21:06:01.086478800
消费者1接收到消息：【hello, message_10】21:06:01.087476600
消费者1接收到消息：【hello, message_12】21:06:01.132578300
消费者1接收到消息：【hello, message_14】21:06:01.175851200
消费者1接收到消息：【hello, message_16】21:06:01.218533400
消费者1接收到消息：【hello, message_18】21:06:01.261322900
消费者2........接收到消息：【hello, message_5】21:06:01.287003700
消费者1接收到消息：【hello, message_20】21:06:01.304412400
消费者1接收到消息：【hello, message_22】21:06:01.349950100
消费者1接收到消息：【hello, message_24】21:06:01.394533900
消费者1接收到消息：【hello, message_26】21:06:01.439876500
消费者1接收到消息：【hello, message_28】21:06:01.482937800
消费者2........接收到消息：【hello, message_7】21:06:01.488977100
消费者1接收到消息：【hello, message_30】21:06:01.526409300
消费者1接收到消息：【hello, message_32】21:06:01.572148
消费者1接收到消息：【hello, message_34】21:06:01.618264800
消费者1接收到消息：【hello, message_36】21:06:01.660780600
消费者2........接收到消息：【hello, message_9】21:06:01.689189300
消费者1接收到消息：【hello, message_38】21:06:01.705261
消费者1接收到消息：【hello, message_40】21:06:01.746927300
消费者1接收到消息：【hello, message_42】21:06:01.789835
消费者1接收到消息：【hello, message_44】21:06:01.834393100
消费者1接收到消息：【hello, message_46】21:06:01.875312100
消费者2........接收到消息：【hello, message_11】21:06:01.889969500
消费者1接收到消息：【hello, message_48】21:06:01.920702500
消费者2........接收到消息：【hello, message_13】21:06:02.090725900
消费者2........接收到消息：【hello, message_15】21:06:02.293060600
消费者2........接收到消息：【hello, message_17】21:06:02.493748
消费者2........接收到消息：【hello, message_19】21:06:02.696635100
消费者2........接收到消息：【hello, message_21】21:06:02.896809700
消费者2........接收到消息：【hello, message_23】21:06:02.099533400
消费者2........接收到消息：【hello, message_25】21:06:02.301446400
消费者2........接收到消息：【hello, message_27】21:06:02.504999100
消费者2........接收到消息：【hello, message_29】21:06:02.705702500
消费者2........接收到消息：【hello, message_31】21:06:02.906601200
消费者2........接收到消息：【hello, message_33】21:06:04.108118500
消费者2........接收到消息：【hello, message_35】21:06:04.308945400
消费者2........接收到消息：【hello, message_37】21:06:04.511547700
消费者2........接收到消息：【hello, message_39】21:06:04.714038400
消费者2........接收到消息：【hello, message_41】21:06:04.916192700
消费者2........接收到消息：【hello, message_43】21:06:05.116286400
消费者2........接收到消息：【hello, message_45】21:06:05.318055100
消费者2........接收到消息：【hello, message_47】21:06:05.520656400
消费者2........接收到消息：【hello, message_49】21:06:05.723106700

可以看到消费者1和消费者2竟然每人消费了25条消息：

• 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。导致1个消费者空闲，另一个消费者忙的不可开交。没有充分利用每一个消费者的能力，最终消息处理的耗时远远超过了1秒。这样显然是有问题的。

2.2.4.能者多劳

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：

spring:rabbitmq:listener:simple:prefetch: 1 # 每次只能获取一条消息，处理完成才能获取下一个消息

再次测试，发现结果如下：

消费者1接收到消息：【hello, message_0】21:12:51.659664200
消费者2........接收到消息：【hello, message_1】21:12:51.680610
消费者1接收到消息：【hello, message_2】21:12:51.703625
消费者1接收到消息：【hello, message_3】21:12:51.724330100
消费者1接收到消息：【hello, message_4】21:12:51.746651100
消费者1接收到消息：【hello, message_5】21:12:51.768401400
消费者1接收到消息：【hello, message_6】21:12:51.790511400
消费者1接收到消息：【hello, message_7】21:12:51.812559800
消费者1接收到消息：【hello, message_8】21:12:51.834500600
消费者1接收到消息：【hello, message_9】21:12:51.857438800
消费者1接收到消息：【hello, message_10】21:12:51.880379600
消费者2........接收到消息：【hello, message_11】21:12:51.899327100
消费者1接收到消息：【hello, message_12】21:12:51.922828400
消费者1接收到消息：【hello, message_13】21:12:51.945617400
消费者1接收到消息：【hello, message_14】21:12:51.968942500
消费者1接收到消息：【hello, message_15】21:12:51.992215400
消费者1接收到消息：【hello, message_16】21:12:52.013325600
消费者1接收到消息：【hello, message_17】21:12:52.035687100
消费者1接收到消息：【hello, message_18】21:12:52.058188
消费者1接收到消息：【hello, message_19】21:12:52.081208400
消费者2........接收到消息：【hello, message_20】21:12:52.103406200
消费者1接收到消息：【hello, message_21】21:12:52.123827300
消费者1接收到消息：【hello, message_22】21:12:52.146165100
消费者1接收到消息：【hello, message_23】21:12:52.168828300
消费者1接收到消息：【hello, message_24】21:12:52.191769500
消费者1接收到消息：【hello, message_25】21:12:52.214839100
消费者1接收到消息：【hello, message_26】21:12:52.238998700
消费者1接收到消息：【hello, message_27】21:12:52.259772600
消费者1接收到消息：【hello, message_28】21:12:52.284131800
消费者2........接收到消息：【hello, message_29】21:12:52.306190600
消费者1接收到消息：【hello, message_30】21:12:52.325315800
消费者1接收到消息：【hello, message_31】21:12:52.347012500
消费者1接收到消息：【hello, message_32】21:12:52.368508600
消费者1接收到消息：【hello, message_33】21:12:52.391785100
消费者1接收到消息：【hello, message_34】21:12:52.416383800
消费者1接收到消息：【hello, message_35】21:12:52.439019
消费者1接收到消息：【hello, message_36】21:12:52.461733900
消费者1接收到消息：【hello, message_37】21:12:52.485990
消费者1接收到消息：【hello, message_38】21:12:52.509219900
消费者2........接收到消息：【hello, message_39】21:12:52.523683400
消费者1接收到消息：【hello, message_40】21:12:52.547412100
消费者1接收到消息：【hello, message_41】21:12:52.571191800
消费者1接收到消息：【hello, message_42】21:12:52.593024600
消费者1接收到消息：【hello, message_43】21:12:52.616731800
消费者1接收到消息：【hello, message_44】21:12:52.640317
消费者1接收到消息：【hello, message_45】21:12:52.663111100
消费者1接收到消息：【hello, message_46】21:12:52.686727
消费者1接收到消息：【hello, message_47】21:12:52.709266500
消费者2........接收到消息：【hello, message_48】21:12:52.725884900
消费者1接收到消息：【hello, message_49】21:12:52.746299900

可以发现，由于消费者1处理速度较快，所以处理了更多的消息；消费者2处理速度较慢，只处理了6条消息。而最终总的执行耗时也在1秒左右，大大提升。
正所谓能者多劳，这样充分利用了每一个消费者的处理能力，可以有效避免消息积压问题。

2.2.5.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

2.4.交换机类型

在之前的两个测试案例中，都没有交换机，生产者直接发送消息到队列。而一旦引入交换机，消息发送的模式会有很大变化：

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，不再发送消息到队列中，而是发给交换机
• Exchange：交换机，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。
• Queue：消息队列也与以前一样，接收消息、缓存消息。不过队列一定要与交换机绑定。
• Consumer：消费者，与以前一样，订阅队列，没有变化

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！

交换机的类型有四种：

• Fanout：广播，将消息交给所有绑定到交换机的队列。我们最早在控制台使用的正是Fanout交换机
• Direct：订阅，基于RoutingKey（路由key）发送给订阅了消息的队列
• Topic：通配符订阅，与Direct类似，只不过RoutingKey可以使用通配符
• Headers：头匹配，基于MQ的消息头匹配，用的较少。

课堂中，我们讲解前面的三种交换机模式。

2.5.Fanout交换机

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
• 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：

• 创建一个名为 hmall.fanout的交换机，类型是Fanout
• 创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2，绑定到交换机hmall.fanout

2.5.1.声明队列和交换机

在控制台创建队列fanout.queue1:

在创建一个队列fanout.queue2：

然后再创建一个交换机：

然后绑定两个队列到交换机：

2.5.2.消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testFanoutExchange() {// 交换机名称String exchangeName = "hmall.fanout";// 消息String message = "hello, everyone!";rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}

2.5.3.消息接收

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 + "】");
}

2.5.4.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

2.6.Direct交换机

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

案例需求如图：

1. 声明一个名为hmall.direct的交换机
2. 声明队列direct.queue1，绑定hmall.direct，bindingKey为blud和red
3. 声明队列direct.queue2，绑定hmall.direct，bindingKey为yellow和red
4. 在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听direct.queue1和direct.queue2
5. 在publisher中编写测试方法，向hmall.direct发送消息

2.6.1.声明队列和交换机

首先在控制台声明两个队列direct.queue1和direct.queue2，这里不再展示过程：

然后声明一个direct类型的交换机，命名为hmall.direct:

然后使用red和blue作为key，绑定direct.queue1到hmall.direct：

同理，使用red和yellow作为key，绑定direct.queue2到hmall.direct，步骤略，最终结果：

2.6.2.消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法：

@RabbitListener(queues = "direct.queue1")
public void listenDirectQueue1(String msg) {System.out.println("消费者1接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}@RabbitListener(queues = "direct.queue2")
public void listenDirectQueue2(String msg) {System.out.println("消费者2接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

2.6.3.消息发送

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 = "hmall.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);
}

由于使用的red这个key，所以两个消费者都收到了消息：

我们再切换为blue这个key：

@Test
public void testSendDirectExchange() {// 交换机名称String exchangeName = "hmall.direct";// 消息String message = "最新报道，哥斯拉是居民自治巨型气球，虚惊一场！";// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "blue", message);
}

你会发现，只有消费者1收到了消息：

2.6.4.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

2.7.Topic交换机

2.7.1.说明

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BindingKey 的时候使用通配符！

BindingKey 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：

假如此时publisher发送的消息使用的RoutingKey共有四种：

• china.news 代表有中国的新闻消息；
• china.weather 代表中国的天气消息；
• japan.news 则代表日本新闻
• japan.weather 代表日本的天气消息；

解释：

• topic.queue1：绑定的是china.# ，凡是以 china.开头的routing key 都会被匹配到，包括：
  • china.news
  • china.weather
• topic.queue2：绑定的是#.news ，凡是以 .news结尾的 routing key 都会被匹配。包括:
  • china.news
  • japan.news

接下来，我们就按照上图所示，来演示一下Topic交换机的用法。
首先，在控制台按照图示例子创建队列、交换机，并利用通配符绑定队列和交换机。此处步骤略。最终结果如下：

2.7.2.消息发送

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 = "hmall.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);
}

2.7.3.消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法：

@RabbitListener(queues = "topic.queue1")
public void listenTopicQueue1(String msg){System.out.println("消费者1接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
}@RabbitListener(queues = "topic.queue2")
public void listenTopicQueue2(String msg){System.out.println("消费者2接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

2.7.4.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

2.8.声明队列和交换机

在之前我们都是基于RabbitMQ控制台来创建队列、交换机。但是在实际开发时，队列和交换机是程序员定义的，将来项目上线，又要交给运维去创建。那么程序员就需要把程序中运行的所有队列和交换机都写下来，交给运维。在这个过程中是很容易出现错误的。
因此推荐的做法是由程序启动时检查队列和交换机是否存在，如果不存在自动创建。

2.8.1.基本API

SpringAMQP提供了一个Queue类，用来创建队列：

SpringAMQP还提供了一个Exchange接口，来表示所有不同类型的交换机：

我们可以自己创建队列和交换机，不过SpringAMQP还提供了ExchangeBuilder来简化这个过程：

而在绑定队列和交换机时，则需要使用BindingBuilder来创建Binding对象：

2.8.2.fanout示例

在consumer中创建一个类，声明队列和交换机：

@Configuration
public class FanoutConfig {/*** 声明交换机* @return Fanout类型交换机*/@Beanpublic FanoutExchange fanoutExchange(){return new FanoutExchange("amqp.fanout");}/*** 第1个队列*/@Beanpublic Queue fanoutQueue1(){return new Queue("fanout.queue1");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);}/*** 第2个队列*/@Beanpublic Queue fanoutQueue2(){return new Queue("fanout.queue2");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);}
}

2.8.3.direct示例

direct模式由于要绑定多个KEY，会非常麻烦，每一个Key都要编写一个binding：

@Configuration
public class DirectConfig {/*** 声明交换机* @return Direct类型交换机*/@Beanpublic DirectExchange directExchange(){return ExchangeBuilder.directExchange("hmall.direct").build();}/*** 第1个队列*/@Beanpublic Queue directQueue1(){return new Queue("direct.queue1");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue1WithRed(Queue directQueue1, DirectExchange directExchange){return BindingBuilder.bind(directQueue1).to(directExchange).with("red");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue1WithBlue(Queue directQueue1, DirectExchange directExchange){return BindingBuilder.bind(directQueue1).to(directExchange).with("blue");}/*** 第2个队列*/@Beanpublic Queue directQueue2(){return new Queue("direct.queue2");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue2WithRed(Queue directQueue2, DirectExchange directExchange){return BindingBuilder.bind(directQueue2).to(directExchange).with("red");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue2WithYellow(Queue directQueue2, DirectExchange directExchange){return BindingBuilder.bind(directQueue2).to(directExchange).with("yellow");}
}

2.8.4.基于注解声明

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。

例如，我们同样声明Direct模式的交换机和队列：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "direct.queue1", durable = "true"),exchange = @Exchange(name = "amqp.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg) throws InterruptedException {log.info("Direct消费者1 收到了消息：{}", msg);
}@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "direct.queue2", durable = "true"),exchange = @Exchange(name = "amqp.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg) throws InterruptedException {log.info("Direct消费者2 收到了消息：{}", msg);
}

是不是简单多了。
再试试Topic模式：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "topic.queue1"),exchange = @Exchange(name = "hmall.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),key = "china.#"
))
public void listenTopicQueue1(String msg){System.out.println("消费者1接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
}@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "topic.queue2"),exchange = @Exchange(name = "hmall.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg){System.out.println("消费者2接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

2.9.消息转换器

Spring的消息发送代码接收的消息体是一个Object：

而在数据传输时，它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。

2.9.1.测试默认转换器

1）创建测试队列
首先，我们在consumer服务中声明一个新的配置类：

利用@Bean的方式创建一个队列 具体代码：

@Configuration
public class MessageConfig {@Beanpublic Queue objectQueue() {return new Queue("object.queue");}
}

注意，这里我们先不要给这个队列添加消费者，我们要查看消息体的格式。

重启consumer服务以后，该队列就会被自动创建出来了：

2）发送消息
我们在publisher模块的SpringAmqpTest中新增一个消息发送的代码，发送一个Map对象：

@Test
public void testSendMap() throws InterruptedException {// 准备消息Map<String,Object> msg = new HashMap<>();msg.put("name", "张三");msg.put("age", 21);// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend("object.queue", msg);
}

发送消息后查看控制台：

可以看到消息格式非常不友好。

2.9.2.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：

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

注意，如果项目中引入了spring-boot-starter-web依赖，则无需再次引入Jackson依赖。

配置消息转换器，在publisher和consumer两个服务的启动类中添加一个Bean即可：

@Bean
public MessageConverter messageConverter(){// 1.定义消息转换器Jackson2JsonMessageConverter jackson2JsonMessageConverter = new Jackson2JsonMessageConverter();// 2.配置自动创建消息id，用于识别不同消息，也可以在业务中基于ID判断是否是重复消息jackson2JsonMessageConverter.setCreateMessageIds(true);return jackson2JsonMessageConverter;
}

消息转换器中添加的messageId可以便于我们将来做幂等性判断。

此时，我们到MQ控制台删除object.queue中的旧的消息。然后再次执行刚才的消息发送的代码，到MQ的控制台查看消息结构：

2.9.2.消费者接收Object

我们在consumer服务中定义一个新的消费者，publisher是用Map发送，那么消费者也一定要用Map接收，格式如下：

@RabbitListener(queues = "object.queue")
public void listenSimpleQueueMessage(Map<String, Object> msg) throws InterruptedException {System.out.println("消费者接收到object.queue消息：【" + msg + "】");
}