微服务一旦拆分，必然涉及到服务之间的相互调用，目前我们服务之间调用采用的都是基于OpenFeign的调用。

这种调用中，调用者发起请求后需要等待服务提供者执行业务返回结果后，才能继续执行后面的业务。也就是说调用者在调用过程中处于阻塞状态，因此我们成这种调用方式为同步调用，也可以叫同步通讯。但在很多场景下，我们可能需要采用异步通讯的方式，为什么呢

那什么是同步通讯、什么是异步通讯呢？？？

（就比如说聊天）

• 同步通讯：就如同打视频电话，双方的交互都是实时的。因此同一时刻你只能跟一个人打视频电话。
• 异步通讯：就如同发微信聊天，双方的交互不是实时的，你不需要立刻给对方回应。因此你可以多线操作，同时跟多人聊天。

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。发微信可以同时与多个人收发微信，但是往往响应会有延迟。
​
所以，如果我们的业务需要实时得到服务提供方的响应，则应该选择同步通讯（同步调用）。而如果我们追求更高的效率，并且不需要实时响应，则应该选择异步通讯（异步调用）。

eg:

就是说当使用的是同步通讯，那么只能专一，并且无法分身

异步的话就是可以成为一个渣男，可分身处理。

上图描述的是企业的同步通讯的类型流程（只能按部就班的进行）（步骤繁琐、耗时长、效率低）

加入MQ，并行执行

1. 初识 MQ

1.1 同步调用

余额支付功能为例来分析，首先看下整个流程：

目前我们采用的是基于OpenFeign的同步调用，也就是说业务执行流程是这样的：

• 支付服务需要先调用用户服务完成余额扣减
• 然后支付服务自己要更新支付流水单的状态
• 然后支付服务调用交易服务，更新业务订单状态为已支付

三个步骤依次执行。

这其中就存在3个问题： 第一，拓展性差

我们目前的业务相对简单，但是随着业务规模扩大，产品的功能也在不断完善。
在大多数电商业务中，用户支付成功后都会以短信或者其它方式通知用户，告知支付成功。假如后期产品经理提出这样新的需求，你怎么办？是不是要在上述业务中再加入通知用户的业务？
某些电商项目中，还会有积分或金币的概念。假如产品经理提出需求，用户支付成功后，给用户以积分奖励或者返还金币，你怎么办？是不是要在上述业务中再加入积分业务、返还金币业务？

最终你的支付业务会越来越臃肿

也就是说每次有新的需求，现有支付逻辑都要跟着变化，代码经常变动，不符合开闭原则，拓展性不好。

第二，性能下降

由于我们采用了同步调用，调用者需要等待服务提供者执行完返回结果后，才能继续向下执行，也就是说每次远程调用，调用者都是阻塞等待状态。

（也就是说当存在多个用户时，其中一个用户在用户服务功能中进行支付操作，，因为我们是使用的同步调用，所以其他用户如同排队一样在等，无事可做，但是CPU还是在运行中，所以线程一直在占用，这会导致很卡，用户体验很差 ）

最终整个业务的响应时长就是每次远程调用的执行时长之和：

第三，级联失败 由于我们是基于OpenFeign调用交易服务、通知服务。当交易服务、通知服务出现故障时，整个事务都会回滚，交易失败。 这其实就是同步调用的级联失败问题。

但是大家思考一下，我们假设用户余额充足，扣款已经成功，此时我们应该确保支付流水单更新为已支付，确保交易成功。毕竟收到手里的钱没道理再退回去吧

因此，这里不能因为短信通知、更新订单状态失败而回滚整个事务。

而要解决这些问题，我们就必须用异步调用的方式来代替同步调用。

1.2 异步调用

异步调用方式其实就是基于消息通知的方式，一般包含三个角色：

• 消息发送者：投递消息的人，就是原来的调用方
• 消息代理：管理、暂存、转发消息，你可以把它理解成微信服务器
• 消息接收者：接收和处理消息的人，就是原来的服务提供方

在异步调用中，发送者不再直接同步调用接收者的业务接口，而是发送一条消息投递给消息Broker。然后接收者根据自己的需求从消息Broker那里订阅消息。每当发送方发送消息后，接受者都能获取消息并处理。 这样，发送消息的人和接收消息的人就完全解耦了。

（broker如同一个大喇叭，只要用户支付完成，它就通知已经支付完成，然后其他功能就调用运行就好了）

除了扣减余额、更新支付流水单状态以外，其它调用逻辑全部取消。而是改为发送一条消息到Broker。而相关的微服务都可以订阅消息通知，一旦消息到达Broker，则会分发给每一个订阅了的微服务，处理各自的业务。

不管后期增加了多少消息订阅者，作为支付服务来讲，执行问扣减余额、更新支付流水状态后，发送消息即可。业务耗时仅仅是这三部分业务耗时，仅仅100ms，大大提高了业务性能。

另外，不管是交易服务、通知服务，还是积分服务，他们的业务与支付关联度低。现在采用了异步调用，解除了耦合，他们即便执行过程中出现了故障，也不会影响到支付服务。

综上，异步调用的优势包括：

• 耦合度更低、拓展性强
• 无需等待、性能更好
• 故障隔离，避免级联失败
• 缓存消息，流量削峰填谷

当然，异步通信也并非完美无缺，它存在下列缺点：

• 完全依赖于Broker的可靠性、安全性和性能
• 架构复杂，后期维护和调试麻烦

1.3.技术选型

消息Broker，目前常见的实现方案就是消息队（MessageQueue），简称为MQ. 目比较常见的MQ实现：

• ActiveMQ
• RabbitMQ
• RocketMQ
• Kafka

几种常见 MQ的对比：

	RabbitMQ	ActiveMQ	RocketMQ	Kafka
公司/社区	Rabbit	Apache	阿里	Apache
开发语言	Erlang	Java	Java	Scala&Java
协议支持	AMQP，XMPP，SMTP，STOMP	OpenWire,STOMP，REST,XMPP,AMQP	自定义协议	自定义协议
可用性	高	一般	高	高
单机吞吐量	一般	差	高	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	高	一般	高	一般

追求可用性：Kafka、 RocketMQ 、RabbitMQ 追求可靠性：RabbitMQ、RocketMQ 追求吞吐能力（并发能力）：RocketMQ、Kafka 追求消息低延迟：RabbitMQ、Kafka

据统计，目前国内消息队列使用最多的还是RabbitMQ，再加上其各方面都比较均衡，稳定性也好，因此我们课堂上选择RabbitMQ来学习。

2. RabbitMQ

RabbitMQ是基于Erlang语言开发的开源消息通信中间件，官网地址： Messaging that just works — RabbitMQ

2.1 安装

我们同样基于Docker来安装RabbitMQ，使用下面的命令即可：

docker run \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=bugsiter \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456 \
 -v mq-plugins:/plugins \
 --name mq \
 --hostname mq \
 -p 15672:15672 \
 -p 5672:5672 \
 -d \
 rabbitmq:3.8-management

如果拉取镜像困难的话，可以使用课前资料给大家准备的镜像，利用docker load命令加载：

可以看到在安装命令中有两个映射的端口：

• 15672：RabbitMQ 提供的管理控制台的端口
• 5672：RabbitMQ 的消息发送处理接口

安装完成后，我们访问 http://192.168.150.101:15672即可看到管理控制台。首次访问需要登录，默认的用户名和密码在配置文件中已经指定了。

登录后即可看到管理控制台总览页面：

RabbitMQ对应的架构如图：

其中包含几个概念：

• **publisher**：生产者，也就是发送消息的一方
• **consumer**：消费者，也就是消费消息的一方
• **queue**：队列，存储消息。生产者投递的消息会暂存在消息队列中，等待消费者处理
• **exchange**：交换机，负责消息路由。生产者发送的消息由交换机决定投递到哪个队列。
• **virtual host**：虚拟主机，起到数据隔离的作用。每个虚拟主机相互独立，有各自的exchange、queue

上述这些东西都可以在RabbitMQ的管理控制台来管理，下一节我们就一起来学习控制台的使用。

2.2.收发消息

2.2.1.交换机

我们打开Exchanges选项卡，可以看到已经存在很多交换机：

我们点击任意交换机，即可进入交换机详情页面。仍然会利用控制台中的publish message 发送一条消息：

这里是由控制台模拟了生产者发送的消息。由于没有消费者存在，最终消息丢失了，这样说明交换机没有存储消息的能力。

2.2.2.队列

我们打开Queues选项卡，新建一个队列：

命名为hello.queue1：

再以相同的方式，创建一个队列，密码为hello.queue2，最终队列列表如下：

此时，我们再次向amq.fanout交换机发送一条消息。会发现消息依然没有到达队列！！ 怎么回事呢？

发送到交换机的消息，只会路由到与其绑定的队列，因此仅仅创建队列是不够的，我们还需要将其与交换机绑定。

2.2.3.绑定关系

点击Exchanges选项卡，点击amq.fanout交换机，进入交换机详情页，然后点击Bindings菜单，在表单中填写要绑定的队列名称：

相同的方式，将hello.queue2也绑定到改交换机。

最终，绑定结果如下：

2.2.4.发送消息

再次回到exchange页面，找到刚刚绑定的amq.fanout，点击进入详情页，再次发送一条消息：

回到Queues页面，可以发现hello.queue中已经有一条消息了：

点击队列名称，进入详情页，查看队列详情，这次我们点击get message：

可以看到消息到达队列了：

这个时候如果有消费者监听了MQ的hello.queue1或hello.queue2队列，自然就能接收到消息了。

2.3.数据隔离

2.3.1. 用户管理

点击Admin选项卡，首先会看到 RabbitMQ 控制台的用户管理界面：

这里的用户都是 RabbitMQ 的管理或运维人员。目前只有安装RabbitMQ 时添加的itheima这个用户。仔细观察用户表格中的字段，如下：

• Name：itheima，也就是用户名
• Tags：administrator，说明itheima用户是超级管理员，拥有所有权限
• Can access virtual host： /，可以访问的virtual host，这里的/是默认的virtual host

对于小型企业而言，出于成本考虑，我们通常只会搭建一套MQ集群，公司内的多个不同项目同时使用。这个时候为了避免互相干扰， 我们会利用virtual host的隔离特性，将不同项目隔离。一般会做两件事情：

• 给每个项目创建独立的运维账号，将管理权限分离。
• 给每个项目创建不同的virtual host，将每个项目的数据隔离。

比如，我们给黑马商城创建一个新的用户，命名为hmall：

你会发现此时 hmall 用户没有任何virtual host的访问权限：

别急，接下来我们就来授权。

2.3.2. virtual host

我们先退出登录：

切换到刚刚创建的 hmall 用户登录，然后点击Virtual Hosts菜单，进入virtual host管理页：

可以看到目前只有一个默认的virtual host，名字为 /。

我们可以给黑马商城项目创建一个单独的virtual host，而不是使用默认的/。

创建完成后如图：

由于我们是登录hmall账户后创建的virtual host，因此回到users菜单，你会发现当前用户已经具备了对/hmall这个virtual host的访问权限了：

此时，点击页面右上角的virtual host下拉菜单，切换virtual host为 /hmall：

然后再次查看queues选项卡，会发现之前的队列已经看不到了：

这就是基于virtual host的隔离效果。

3. SpringAMQP

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](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.简单创建导入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.w3.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>

因此，子工程中就可以直接使用SpringAMQP了。

3.2.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。

3.2.1.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: 192.168.32.161 # 你的虚拟机IP
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: /bugsiter # 虚拟主机
    username: root # 用户名
    password: qjf6995001 # 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：

package com.itheima.publisher.amqp;

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

@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);
    }
}

打开控制台，可以看到消息已经发送到队列中：

接下来，我们再来实现消息接收。

3.2.2.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IP
    port: 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com.itheima.consumer.listener包中新建一个类SpringRabbitListener，代码如下：

package com.itheima.consumer.listener;

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@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 + "】");
    }
}

3.2.3.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：

3.3.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：

3.3.1.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);
    }
}

3.3.2.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

3.3.3.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】21:06:03.099533400
消费者2........接收到消息：【hello, message_25】21:06:03.301446400
消费者2........接收到消息：【hello, message_27】21:06:03.504999100
消费者2........接收到消息：【hello, message_29】21:06:03.705702500
消费者2........接收到消息：【hello, message_31】21:06:03.906601200
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。

3.3.4.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。

3.3.5.总结

3.4.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。

3.5.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

3.5.1.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：

3.5.2.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);
}

3.5.3.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 + "】");
}

3.5.4.总结