Java 小记 — RabbitMQ 的实践与思考
前言
本篇随笔将汇总一些我对消息队列 RabbitMQ 的认识，顺便谈谈其在高并发和秒杀系统中的具体应用。
1. 预备示例
想了下，还是先抛出一个简单示例，随后再根据其具体应用场景进行扩展，我觉得这样表述条理更清晰些。
RabbitConfig：
@Configuration
public class RabbitConfig {
@Bean
public Queue callQueue() {
return new Queue(MQConstant.CALL);
}
}Client：
@Component
public class Client {
@Autowired
private RabbitTemplate rabbitTemplate;
public void sendCall(String content) {
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
String message = i + "-" + content;
System.out.println(String.format("Sender: %s", message));
rabbitTemplate.convertAndSend(MQConstant.CALL, message);
}
}
}Server：
@Component
public class Server {
@RabbitHandler
@RabbitListener(queues = MQConstant.CALL)
public void callProcess(String message) throws InterruptedException {
Thread.sleep(1000);
System.out.println(String.format("Receiver: reply(\"%s\") Yes, I just saw your message!", message));
}
}Result：
Sender: Hello, are you there!
Receiver: reply("Hello, are you there!") Yes, I just saw your message!以上示例会在 rabbitmq 中创建一条队列 CALL， 消息在其中等待消费：
在此基础上的简单扩展我就不再写案例了，比如领域模块完成了其核心业务规则之后可能需要更新缓存、写个邮件、记个复杂日志、做个统计报表等等，这些不需要及时反馈或者耗时的附属业务都可以通过异步队列分发，以此来提升核心业务的响应速度，同时如此处理能让领域边界更加清晰，代码的可维护性和持续拓展的能力也会有所提升。
2. 削峰
上个示例中我提到的应用场景是解耦和通知，再接着扩展，因其具备良好的缓冲性质，所以还有一个非常适合的应用场景那就是削峰。对于突如其来的极高并发请求，我们可以先瞬速地将其加入队列并回复用户一个友好提示，然后服务器可在其能承受的范围内慢慢处理，以此来防止突发的 CPU 和内存 “爆表”。
改造之后对于发送方来说当然是比较爽的，他只是将请求加入消息队列而已，处理压力都归到了消费端。接着思考，这样处理有没有副作用？如果这个请求刚好是线程阻塞的，那还要加入队列慢慢排队处理，那不是完蛋了，用户要猴年马月才能得到反馈？所以针对此，我觉得应该将消费端的方法改为异步调用（即多线程）以提升吞吐量，在 Spring Boot 中的写法也非常简单：
@Component
public class Server {
@Async
@RabbitHandler
@RabbitListener(queues = MQConstant.CALL)
public void callProcess(String message) throws InterruptedException {
Thread.sleep(100);
System.out.println(String.format("Receiver: reply(\"%s\") Yes, I just saw your message!", message));
}
}参照示例一的方法，我发布了 10000 条消息加入队列，且消费端的调用每次阻塞一秒，那可有意思了，什么时候能处理完？但如果开几百个线程同时处理的话，那几十秒就够了，当然具体多少合适还应根据具体的业务场景和服务器配置酌情考虑。另外，别忘了配线程池：
@Configuration
public class AsyncConfig {
@Bean
public Executor asyncExecutor(){
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(10);
executor.setMaxPoolSize(500);
executor.setQueueCapacity(10);
executor.setThreadNamePrefix("MyExecutor-");
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
executor.initialize();
return executor;
}
}3. Exchange
RabbitMQ 可能为 N 个应用同时提供服务，要是你和你的蓝颜知己突然心有灵犀，在不同的业务上使用了同一个 routingKey，想想就刺激。因此，队列多了自然要进行分组管理，限定好 Exchange 的规则，接下来就可以独自玩耍了。
MQConstant：
public class MQConstant {
public static final String EXCHANGE = "YOUCLK-MESSAGE-EXCHANGE";
public static final String CALL = MQConstant.EXCHANGE + ".CALL";
public static final String ALL = MQConstant.EXCHANGE + ".#";
}RabbitConfig：
@Configuration
public class RabbitConfig {
@Bean
public Queue callQueue() {
return new Queue(MQConstant.CALL);
}
@Bean
TopicExchange exchange() {
return new TopicExchange(MQConstant.EXCHANGE);
}
@Bean
Binding bindingExchangeMessage(Queue queueMessage, TopicExchange exchange) {
return BindingBuilder.bind(queueMessage).to(exchange).with(MQConstant.ALL);
}
}此时我们再去查队列 CALL，可以看到已经绑定了Exchange：
当然 Exchange 的作用远不止如此，以上示例为 Topic 模式，除此之外还有 Direct、Headers 和 Fanout 模式，写法都差不多，感兴趣的童鞋可以去查看 “官方文档” 进行更深入了解。
4. 延时队列
延时任务的场景相信小伙伴们都接触过，特别是抢购的时候，在规定时间内未付款订单就被回收了。微信支付的 API 里面也有一个支付完成后的延时再确认消息推送，实现原理应该都差不多。
利用 RabbitMQ 实现该功能首先要了解他的两个特性，分别是 Time-To-Live Extensions 和 Dead Letter Exchanges，字面意思上就能理解个大概，一个是生存时间，一个是死信。整个过程也很容易理解，TTL 相当于一个缓冲队列，等待其过期之后消息会由 DLX 转发到实际消费队列，如此便实现了他的延时过程。
MQConstant：
public class MQConstant {
public static final String PER_DELAY_EXCHANGE = "PER_DELAY_EXCHANGE";
public static final String DELAY_EXCHANGE = "DELAY_EXCHANGE";
public static final String DELAY_CALL_TTL = "DELAY_CALL_TTL";
public static final String CALL = "CALL";
}ExpirationMessagePostProcessor：
public class ExpirationMessagePostProcessor implements MessagePostProcessor {
private final Long ttl;
public ExpirationMessagePostProcessor(Long ttl) {
this.ttl = ttl;
}
@Override
public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {
message.getMessageProperties()
.setExpiration(ttl.toString());
return message;
}
}Client：
@Component
public class Client {
@Autowired
private RabbitTemplate rabbitTemplate;
public void sendCall(String content) {
for (int i = 1; i <= 3; i++) {
long expiration = i * 5000;
String message = i + "-" + content;
System.out.println(String.format("Sender: %s", message));
rabbitTemplate.convertAndSend(MQConstant.DELAY_CALL_TTL, (Object) message, new ExpirationMessagePostProcessor(expiration));
}
}
}Server：
@Component
public class Server {
@Async
@RabbitHandler
@RabbitListener(queues = MQConstant.CALL)
public void callProcess(String message) throws InterruptedException {
String date = (new SimpleDateFormat("HH:mm:ss")).format(new Date());
System.out.println(String.format("Receiver: reply(\"%s\") Yes, I just saw your message!- %s", message, date));
}
}Result：
Sender: 1-Hello, are you there!
Sender: 2-Hello, are you there!
Sender: 3-Hello, are you there!
Receiver: reply("1-Hello, are you there!") Yes, I just saw your message!- 23:04:12
Receiver: reply("2-Hello, are you there!") Yes, I just saw your message!- 23:04:17
Receiver: reply("3-Hello, are you there!") Yes, I just saw your message!- 23:04:22结果一目了然，分别在队列中延迟了 5秒，10秒，15秒，当然，以上只是我的简单示例，童鞋们可翻阅官方文档（“ ttl ” && “ dlx ”）进一步深入学习。
腾讯云开发者
