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RabbitMQ工作队列模式

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会洗碗的CV工程师
发布2024-04-26 16:47:33
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发布2024-04-26 16:47:33
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文章被收录于专栏:消息中间件

一、概念

与简单模式相比,工作队列模式(Work Queue)多了一些消费者,该模式也使用direct交换机,应用于处理消息较多的情况。特点如下:

  1. 一个队列对应多个消费者。
  2. 一条消息只会被一个消费者消费。
  3. 消息队列默认采用轮询的方式将消息平均发送给消费者。

RabbitMQ的工作队列模式(Work Queues)也被称为任务队列模式,是一种用于处理分布式任务的工作模式。在这种模式下,多个消费者可以监听同一个队列,但每个消息只能被一个消费者处理。这种模式适用于分布式任务处理场景,多个消费者共享处理一组任务,从而提高系统的并发性能和吞吐量。

工作队列模式的特点如下:

  1. 多个消费者监听同一队列:多个消费者可以同时连接到同一个队列,并等待接收消息。
  2. 消息的唯一处理:尽管多个消费者监听同一队列,但每个消息只能被一个消费者处理。RabbitMQ通过内部机制确保消息的唯一性,避免重复处理。
  3. 动态负载均衡:RabbitMQ会根据消费者的处理能力动态分配消息。如果某个消费者处理速度较快,它会接收到更多的消息;如果某个消费者处理速度较慢或处于空闲状态,它会接收到较少的消息。这种动态负载均衡机制有助于优化资源利用和提高系统性能。

工作队列模式适用于以下场景:

  • 分布式任务处理:当需要将一组任务分配给多个消费者并行处理时,可以使用工作队列模式。例如,在一个大型Web应用中,可能需要将用户上传的图片进行压缩、水印处理等任务分配给多个工作节点并行执行。
  • 高并发场景:在需要处理大量并发请求的场景中,可以使用工作队列模式来提高系统的吞吐量和响应速度。通过将请求分发到多个消费者进行处理,可以充分利用系统资源并减少单个消费者的处理压力。

实现工作队列模式的基本步骤如下:

  1. 创建队列:在生产者端,首先需要创建一个队列用于存储待处理的任务消息。
  2. 发送消息:生产者将任务消息发送到该队列中。
  3. 消费者监听:在消费者端,多个消费者可以同时连接到该队列,并等待接收消息。
  4. 消息处理:当消费者接收到消息时,它会执行相应的任务处理逻辑。处理完成后,消费者可以向RabbitMQ发送确认消息,表示该消息已被成功处理。
  5. 动态分配:RabbitMQ会根据消费者的处理能力和当前负载情况,动态地将消息分配给各个消费者进行处理。

通过工作队列模式,RabbitMQ可以有效地实现分布式任务处理和负载均衡,提高系统的性能和可靠性。

二、编写生产者

和普通模式一样:

代码语言:javascript
复制
public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 1.创建链接工厂
        ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        connectionFactory.setHost("192.168.66.100");
        connectionFactory.setPort(5672);
        connectionFactory.setUsername("guest");
        connectionFactory.setPassword("guest");
        connectionFactory.setVirtualHost("/");
        // 2.建立连接
        Connection connection = connectionFactory.newConnection();
        // 3.建立信道
        Channel channel = connection.createChannel();
        /**
         * 4.创建队列,如果队列已存在,则使用该队列
         * 参数1:队列名
         * 参数2:是否持久化,true表示MQ重启后队列还在。
         * 参数3:是否私有化,false表示所有消费者都可以访问,true表示只有第一次拥有它的消费者才能访问
         * 参数4:是否自动删除,true表示不再使用队列时自动删除队列
         * 参数5:其他额外参数
         */
        channel.queueDeclare("work_queue",true,false,false,null);
        // 5.发送大量消息
        for (int i=1; i<=100; i++){
            /**
             * 参数1:交换机名,""表示默认交换机
             * 参数2:路由键,简单模式就是队列名
             * 参数3:表示该消息为持久化消息,即除了保存到内存还会保存到磁盘中
             * 参数4:要传递的消息字节数组
             */
            channel.basicPublish("","work_queue", MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,("你好这是第"+i+"消息").getBytes());
        }

        // 6.关闭信道和连接
        channel.close();
        connection.close();
        System.out.println("--- 发送成功 ---");
    }
}

运行成功如下图:

三、编写消费者

这里我们可以编写三个消费者,查看他们获取的消息

代码语言:javascript
复制
public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 1.创建链接工厂
        ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
        connectionFactory.setHost("192.168.66.100");
        connectionFactory.setPort(5672);
        connectionFactory.setUsername("guest");
        connectionFactory.setPassword("guest");
        connectionFactory.setVirtualHost("/");
        // 2.建立连接
        Connection connection = connectionFactory.newConnection();
        // 3.建立信道
        Channel channel = connection.createChannel();
        /**
         * 4.创建队列,如果队列已存在,则使用该队列
         * 参数1:队列名
         * 参数2:是否持久化,true表示MQ重启后队列还在。
         * 参数3:是否私有化,false表示所有消费者都可以访问,true表示只有第一次拥有它的消费者才能访问
         * 参数4:是否自动删除,true表示不再使用队列时自动删除队列
         * 参数5:其他额外参数
         */
        channel.queueDeclare("work_queue",true,false,false,null);
        // 5.发送大量消息
        for (int i=1; i<=100; i++){
            /**
             * 参数1:交换机名,""表示默认交换机
             * 参数2:路由键,简单模式就是队列名
             * 参数3:表示该消息为持久化消息,即除了保存到内存还会保存到磁盘中
             * 参数4:要传递的消息字节数组
             */
            channel.basicPublish("","work_queue", MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,("你好这是第"+i+"消息").getBytes());
        }

        // 6.关闭信道和连接
        channel.close();
        connection.close();
        System.out.println("--- 发送成功 ---");
    }
}

运行后如下图:

消费者1如下图:

消费者2如下图:

消费者3如下图:

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原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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