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目前我们已经完成了商品和搜索系统的开发。我们思考一下，是否存在问题？
商品的原始数据保存在数据库中，增删改查都在数据库中完成。搜索服务数据来源是索引库，如果数据库商品发生变化，索引库数据不能及时更新。如果我们在后台修改了商品的价格，搜索页面依然是旧的价格，这样显然不对。该如何解决？
这里有两种解决方案：
方案1：每当后台对商品做增删改操作，同时要修改索引库数据方案2：搜索服务对外提供操作接口，后台在商品增删改后，调用接口以上两种方式都有同一个严重问题：就是代码耦合，后台服务中需要嵌入搜索和商品页面服务，违背了微服务的独立原则。
所以，我们会通过另外一种方式来解决这个问题：消息队列
消息队列，即MQ，Message Queue。
消息队列是典型的：生产者、消费者模型。生产者不断向消息队列中生产消息，消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的，而且只关心消息的发送和接收，没有业务逻辑的侵入，这样就实现了生产者和消费者的解耦。
结合前面所说的问题：
商品服务对商品增删改以后，无需去操作索引库，只是发送一条消息，也不关心消息被谁接收。搜索服务服务接收消息，去处理索引库。如果以后有其它系统也依赖商品服务的数据，同样监听消息即可，商品服务无需任何代码修改。
MQ是消息通信的模型，并不是具体实现。现在实现MQ的有两种主流方式：AMQP、JMS。
两者间的区别和联系：
JMS是定义了统一的接口，来对消息操作进行统一；AMQP是通过规定协议来统一数据交互的格式JMS限定了必须使用Java语言；AMQP只是协议，不规定实现方式，因此是跨语言的。JMS规定了两种消息模型；而AMQP的消息模型更加丰富RabbitMQ是基于AMQP的一款消息管理系统
官网： http://www.rabbitmq.com/
官方教程：http://www.rabbitmq.com/getstarted.html
官网下载地址：http://www.rabbitmq.com/download.html
下载镜像：docker pull rabbitmq:management
创建实例并启动：
docker run -d --name rabbitmq --publish 5671:5671 \ --publish 5672:5672 --publish 4369:4369 --publish 25672:25672 --publish 15671:15671 --publish 15672:15672 \ rabbitmq:management注： 4369 – erlang发现口 5672 --client端通信口
15672 – 管理界面ui端口 25672 – server间内部通信口
在web浏览器中输入地址：http://虚拟机ip:15672/
输入默认账号: guest : guest
overview：概览
connections：无论生产者还是消费者，都需要与RabbitMQ建立连接后才可以完成消息的生产和消费，在这里可以查看连接情况
channels：通道，建立连接后，会形成通道，消息的投递获取依赖通道。
Exchanges：交换机，用来实现消息的路由
Queues：队列，即消息队列，消息存放在队列中，等待消费，消费后被移除队列。
端口：
5672: rabbitMq的编程语言客户端连接端口
15672：rabbitMq管理界面端口
25672：rabbitMq集群的端口
如果不使用guest，我们也可以自己创建一个用户：
1、 超级管理员(administrator)
可登陆管理控制台，可查看所有的信息，并且可以对用户，策略(policy)进行操作。
2、 监控者(monitoring)
可登陆管理控制台，同时可以查看rabbitmq节点的相关信息(进程数，内存使用情况，磁盘使用情况等)
3、 策略制定者(policymaker)
可登陆管理控制台, 同时可以对policy进行管理。但无法查看节点的相关信息(上图红框标识的部分)。
4、 普通管理者(management)
仅可登陆管理控制台，无法看到节点信息，也无法对策略进行管理。
5、 其他
无法登陆管理控制台，通常就是普通的生产者和消费者。
虚拟主机：类似于mysql中的database。他们都是以“/”开头
RabbitMQ提供了6种消息模型，但是第6种其实是RPC，并不是MQ，因此不予学习。那么也就剩下5种。
但是其实3、4、5这三种都属于订阅模型，只不过进行路由的方式不同。
我们通过一个demo工程来了解下RabbitMQ的工作方式，导入工程：
依赖：
<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.rabbitmq</groupId> <artifactId>itcast-rabbitmq</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.0.2.RELEASE</version> </parent> <properties> <java.version>1.8</java.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-lang3</artifactId> <version>3.3.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> </dependency> </dependencies> </project>我们抽取一个建立RabbitMQ连接的工具类，方便其他程序获取连接：
public class ConnectionUtil { /** * 建立与RabbitMQ的连接 * @return * @throws Exception */ public static Connection getConnection() throws Exception { //定义连接工厂 ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory(); //设置服务地址 factory.setHost("172.16.116.100"); //端口 factory.setPort(5672); //设置账号信息，用户名、密码、vhost factory.setVirtualHost("/fengge"); factory.setUsername("fengge"); factory.setPassword("fengge"); // 通过工程获取连接 Connection connection = factory.newConnection(); return connection; } }官方介绍：
RabbitMQ是一个消息代理：它接受和转发消息。 你可以把它想象成一个邮局：当你把邮件放在邮箱里时，你可以确定邮差先生最终会把邮件发送给你的收件人。 在这个比喻中，RabbitMQ是邮政信箱，邮局和邮递员。
RabbitMQ与邮局的主要区别是它不处理纸张，而是接受，存储和转发数据消息的二进制数据块。
P（producer/ publisher）：生产者，一个发送消息的用户应用程序。
C（consumer）：消费者，消费和接收有类似的意思，消费者是一个主要用来等待接收消息的用户应用程序
队列（红色区域）：rabbitmq内部类似于邮箱的一个概念。虽然消息流经rabbitmq和你的应用程序，但是它们只能存储在队列中。队列只受主机的内存和磁盘限制，实质上是一个大的消息缓冲区。许多生产者可以发送消息到一个队列，许多消费者可以尝试从一个队列接收数据。
总之：
生产者将消息发送到队列，消费者从队列中获取消息，队列是存储消息的缓冲区。
我们将用Java编写两个程序;发送单个消息的生产者，以及接收消息并将其打印出来的消费者。我们将详细介绍Java API中的一些细节，这是一个消息传递的“Hello World”。
我们将调用我们的消息发布者（发送者）Send和我们的消息消费者（接收者）Recv。发布者将连接到RabbitMQ，发送一条消息，然后退出。
控制台：
进入队列页面，可以看到新建了一个队列：simple_queue
点击队列名称，进入详情页，可以查看消息： 在控制台查看消息并不会将消息消费，所以消息还在。
控制台：
这个时候，队列中的消息就没了：
我们发现，消费者已经获取了消息，但是程序没有停止，一直在监听队列中是否有新的消息。一旦有新的消息进入队列，就会立即打印.
面试题：如何避免消息丢失？
消息的丢失，在MQ角度考虑，一般有三种途径：
生产者确认发送到MQ服务器（生产者确认机制）MQ服务器不丢数据（消息持久化）消费者确认消费掉消息（消费者确认机制）生产者/消费者保证消息不丢失有两种实现方式：
开启事务模式消息确认模式开启事务会大幅降低消息发送及接收效率，使用的相对较少，因此我们生产环境一般都采取消息确认模式，我们只是讲解消息确认模式及消息持久化
生产者的ACK机制。有时，业务处理成功，消息也发了，但是我们并不知道消息是否成功到达了rabbitmq，例如：由于网络等原因导致业务成功而消息发送失败，此时可以使用rabbitmq的发送确认功能，要求rabbitmq显式告知我们消息是否已成功发送。消费者的ACK机制。可以防止消费者丢失消息。生产者确认机制有很严重的性能问题，如果每秒钟只有几百的消息量，可以使用。所以，我们主要讲了消费者的消息确认机制。
生产者确认
// 开启消息确认机制 channel.confirmSelect(); // 消息是否正常发送到交换机 channel.addConfirmListener((long deliveryTag, boolean multiple) -> { System.out.println("消息发送成功！"); }, (long deliveryTag, boolean multiple) -> { // 此种情况无法演示 System.out.println("消息发送失败！"); });通过刚才的案例可以看出，消息一旦被消费者接收，队列中的消息就会被删除。
那么问题来了：RabbitMQ怎么知道消息被接收了呢？
如果消费者领取消息后，还没执行操作就挂掉了呢？或者抛出了异常？消息消费失败，但是RabbitMQ无从得知，这样消息就丢失了！
因此，RabbitMQ有一个ACK机制。当消费者获取消息后，会向RabbitMQ发送回执ACK，告知消息已经被接收。不过这种回执ACK分两种情况：
自动ACK：消息一旦被接收，消费者自动发送ACK手动ACK：消息接收后，不会发送ACK，需要手动调用大家觉得哪种更好呢？
这需要看消息的重要性：
如果消息不太重要，丢失也没有影响，那么自动ACK会比较方便如果消息非常重要，不容丢失。那么最好在消费完成后手动ACK，否则接收消息后就自动ACK，RabbitMQ就会把消息从队列中删除。如果此时消费者宕机，那么消息就丢失了。我们之前的测试都是自动ACK的，如果要手动ACK，需要改动我们的代码：
public class Recv2 { private final static String QUEUE_NAME = "simple_queue"; public static void main(String[] argv) throws Exception { // 获取到连接 Connection connection = ConnectionUtil.getConnection(); // 创建通道 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, BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { // body 即消息体 String msg = new String(body); System.out.println(" [x] received : " + msg + "!"); // 手动进行ACK channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false); } }; // 监听队列，第二个参数false，手动进行ACK channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, consumer); } }注意到最后一行代码：
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, consumer);如果第二个参数为true，则会自动进行ACK；如果为false，则需要手动ACK。方法的声明：
修改消费者，添加异常，如下：
生产者不做任何修改，直接运行，消息发送成功：
运行消费者，程序抛出异常。但是消息依然被消费：
管理界面：
修改消费者，把自动改成手动（去掉之前制造的异常）
生产者不变，再次运行：
运行消费者
但是，查看管理界面，发现：
停掉消费者的程序，发现：
这是因为虽然我们设置了手动ACK，但是代码中并没有进行消息确认！所以消息并未被真正消费掉。
当我们关掉这个消费者，消息的状态再次称为Ready
修改代码手动ACK：
执行：
消息消费成功！
工作队列或者竞争消费者模式
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：
P：生产者：任务的发布者 C1：消费者，领取任务并且完成任务，假设完成速度较快 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。
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 + "'"); Thread.sleep(i * 2); } // 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。
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：
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。
刚才的实现有问题吗？
消费者1比消费者2的效率要低，一次任务的耗时较长然而两人最终消费的消息数量是一样的消费者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？
我们可以使用basicQos方法和prefetchCount = 1设置。 这告诉RabbitMQ一次不要向工作人员发送多于一条消息。 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。 相反，它会将其分派给不是仍然忙碌的下一个工作人员。
再次测试：
在之前的模式中，我们创建了一个工作队列。 工作队列背后的假设是：每个任务只被传递给一个工作人员。 在这一部分，我们将做一些完全不同的事情 - 我们将会传递一个信息给多个消费者。 这种模式被称为“发布/订阅”。
订阅模型示意图：
解读：
1、1个生产者，多个消费者
2、每一个消费者都有自己的一个队列
3、生产者没有将消息直接发送到队列，而是发送到了交换机
4、每个队列都要绑定到交换机
5、生产者发送的消息，经过交换机到达队列，实现一个消息被多个消费者获取的目的
X（Exchanges）：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。
Exchange类型有以下几种：
Fanout：广播，将消息交给所有绑定到交换机的队列 Direct：定向，把消息交给符合指定routing key 的队列 Topic：通配符，把消息交给符合routing pattern（路由模式） 的队列我们这里先学习
Fanout：即广播模式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！
Fanout，也称为广播。
流程图：
在广播模式下，消息发送流程是这样的：
1） 可以有多个消费者2） 每个消费者有自己的queue（队列）3） 每个队列都要绑定到Exchange（交换机）4） 生产者发送的消息，只能发送到交换机，交换机来决定要发给哪个队列，生产者无法决定。5） 交换机把消息发送给绑定过的所有队列6） 队列的消费者都能拿到消息。实现一条消息被多个消费者消费两个变化：
1） 声明Exchange，不再声明Queue2） 发送消息到Exchange，不再发送到Queue public class Send { private final static String EXCHANGE_NAME = "fanout_exchange_test"; 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exchange，指定类型为fanout channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout"); // 消息内容 String message = "Hello everyone"; // 发布消息到Exchange channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "", null, message.getBytes()); System.out.println(" [生产者] Sent '" + message + "'"); channel.close(); connection.close(); } }要注意代码中：队列需要和交换机绑定
我们运行两个消费者，然后发送1条消息：
有选择性的接收消息
在订阅模式中，生产者发布消息，所有消费者都可以获取所有消息。
在路由模式中，我们将添加一个功能 - 我们将只能订阅一部分消息。 例如，我们只能将重要的错误消息引导到日志文件（以节省磁盘空间），同时仍然能够在控制台上打印所有日志消息。
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routing key。
P：生产者，向Exchange发送消息，发送消息时，会指定一个routing key。
X：Exchange（交换机），接收生产者的消息，然后把消息递交给 与routing key完全匹配的队列
C1：消费者，其所在队列指定了需要routing key 为 error 的消息
C2：消费者，其所在队列指定了需要routing key 为 info、error、warning 的消息
此处我们模拟商品的增删改，发送消息的RoutingKey分别是：insert、update、delete
public class Send { private final static String EXCHANGE_NAME = "direct_exchange_test"; 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exchange，指定类型为direct channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct"); // 消息内容 String message = "商品新增了， id = 1001"; // 发送消息，并且指定routing key 为：insert ,代表新增商品 channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "insert", null, message.getBytes()); System.out.println(" [商品服务：] Sent '" + message + "'"); channel.close(); connection.close(); } }我们此处假设消费者1只接收两种类型的消息：更新商品和删除商品。
public class Recv { private final static String QUEUE_NAME = "direct_exchange_queue_1"; private final static String EXCHANGE_NAME = "direct_exchange_test"; 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); // 绑定队列到交换机，同时指定需要订阅的routing key。假设此处需要update和delete消息 channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "update"); channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "delete"); // 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, 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 + "!"); } }; // 监听队列，自动ACK channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, consumer); } }我们此处假设消费者2接收所有类型的消息：新增商品，更新商品和删除商品。
public class Recv2 { private final static String QUEUE_NAME = "direct_exchange_queue_2"; private final static String EXCHANGE_NAME = "direct_exchange_test"; 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); // 绑定队列到交换机，同时指定需要订阅的routing key。订阅 insert、update、delete channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "insert"); channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "update"); channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "delete"); // 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, 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 + "!"); } }; // 监听队列，自动ACK channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, consumer); } }我们分别发送增、删、改的RoutingKey，发现结果：
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Routing key 的时候使用通配符！
Routingkey 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：
`audit.#`：能够匹配`audit.irs.corporate` 或者 `audit.irs` `audit.*`：只能匹配`audit.irs`[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ZlEOSchd-1593656985465)(assets/1532766712166.png)]
在这个例子中，我们将发送所有描述动物的消息。消息将使用由三个字（两个点）组成的routing key发送。路由关键字中的第一个单词将描述速度，第二个颜色和第三个种类：“..”。
我们创建了三个绑定：Q1绑定了绑定键“* .orange.”，Q2绑定了“.*.rabbit”和“lazy.＃”。
Q1匹配所有的橙色动物。
Q2匹配关于兔子以及懒惰动物的消息。
练习，生产者发送如下消息，会进入那个队列：
quick.orange.rabbit Q1 Q2
lazy.orange.elephant
quick.orange.fox
lazy.pink.rabbit
quick.brown.fox
quick.orange.male.rabbit
orange
使用topic类型的Exchange，发送消息的routing key有3种： item.isnert、item.update、item.delete：
public class Send { private final static String EXCHANGE_NAME = "topic_exchange_test"; 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exchange，指定类型为topic channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic"); // 消息内容 String message = "新增商品 : id = 1001"; // 发送消息，并且指定routing key 为：insert ,代表新增商品 channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "item.insert", null, message.getBytes()); System.out.println(" [商品服务：] Sent '" + message + "'"); channel.close(); connection.close(); } }我们此处假设消费者1只接收两种类型的消息：更新商品和删除商品
public class Recv { private final static String QUEUE_NAME = "topic_exchange_queue_1"; private final static String EXCHANGE_NAME = "topic_exchange_test"; 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); // 绑定队列到交换机，同时指定需要订阅的routing key。需要 update、delete channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "item.update"); channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "item.delete"); // 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, 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 + "!"); } }; // 监听队列，自动ACK channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, consumer); } }我们此处假设消费者2接收所有类型的消息：新增商品，更新商品和删除商品。
/** * 消费者2 */ public class Recv2 { private final static String QUEUE_NAME = "topic_exchange_queue_2"; private final static String EXCHANGE_NAME = "topic_exchange_test"; 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); // 绑定队列到交换机，同时指定需要订阅的routing key。订阅 insert、update、delete channel.queueBind(QUEUE_NAME, EXCHANGE_NAME, "item.*"); // 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, 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 + "!"); } }; // 监听队列，自动ACK channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, consumer); } }要将消息持久化，前提是：队列、Exchange都持久化
Sprin有很多不同的项目，其中就有对AMQP的支持：
Spring AMQP的页面：http://spring.io/projects/spring-amqp
注意这里一段描述：
Spring-amqp是对AMQP协议的抽象实现，而spring-rabbit 是对协议的具体实现，也是目前的唯一实现。底层使用的就是RabbitMQ。添加AMQP的启动器：
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency>在application.yml中添加RabbitMQ地址：
spring: rabbitmq: host: 192.168.56.101 username: fengge password: fengge virtual-host: /fengge在SpringAmqp中，对消息的消费者进行了封装和抽象，一个普通的JavaBean中的普通方法，只要通过简单的注解，就可以成为一个消费者。
@Component public class Listener { @RabbitListener(bindings = @QueueBinding( value = @Queue(value = "spring.test.queue", durable = "true"), exchange = @Exchange( value = "spring.test.exchange", ignoreDeclarationExceptions = "true", type = ExchangeTypes.TOPIC ), key = {"a.#"})) public void listen(String msg){ System.out.println("接收到消息：" + msg); } } @Componet：类上的注解，注册到Spring容器@RabbitListener：方法上的注解，声明这个方法是一个消费者方法，需要指定下面的属性： bindings：指定绑定关系，可以有多个。值是@QueueBinding的数组。@QueueBinding包含下面属性： value：这个消费者关联的队列。值是@Queue，代表一个队列exchange：队列所绑定的交换机，值是@Exchange类型key：队列和交换机绑定的RoutingKey类似listen这样的方法在一个类中可以写多个，就代表多个消费者。
Spring最擅长的事情就是封装，把他人的框架进行封装和整合。
Spring为AMQP提供了统一的消息处理模板：AmqpTemplate，非常方便的发送消息，其发送方法：
红框圈起来的是比较常用的3个方法，分别是：
指定交换机、RoutingKey和消息体指定消息指定RoutingKey和消息，会向默认的交换机发送消息运行后查看日志：
内容如下：
/** * @Description 消息发送确认 * <p> * ConfirmCallback 只确认消息是否正确到达 Exchange 中 * ReturnCallback 消息没有正确到达队列时触发回调，如果正确到达队列不执行 * <p> * 1. 如果消息没有到exchange,则confirm回调,ack=false * 2. 如果消息到达exchange,则confirm回调,ack=true * 3. exchange到queue成功,则不回调return * 4. exchange到queue失败,则回调return * @Author qy */ @Configuration @Slf4j public class ProducerAckConfig implements RabbitTemplate.ConfirmCallback, RabbitTemplate.ReturnCallback { @Autowired private RabbitTemplate rabbitTemplate; @PostConstruct public void init() { rabbitTemplate.setConfirmCallback(this); //指定 ConfirmCallback rabbitTemplate.setReturnCallback(this); //指定 ReturnCallback } /** * 确认消息是否正确到达 Exchange 中 * @param correlationData * @param ack * @param cause */ @Override public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) { if (ack) { log.info("消息发送成功：" + JSON.toJSONString(correlationData)); } else { log.info("消息发送失败：{} 数据：{}", cause, JSON.toJSONString(correlationData)); } } /** * 消息没有正确到达队列时触发回调，如果正确到达队列不执行 * @param message * @param replyCode * @param replyText * @param exchange * @param routingKey */ @Override public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) { // 反序列化对象输出 System.out.println("消息主体: " + new String(message.getBody())); System.out.println("应答码: " + replyCode); System.out.println("描述：" + replyText); System.out.println("消息使用的交换器 exchange : " + exchange); System.out.println("消息使用的路由键 routing : " + routingKey); } }测试1：消息正常发送，正常消费
测试2：消息到达交换机，没有达到队列
测试3：消息不能到达交换机
springboot-rabbit提供了三种消息确认模式：
AcknowledgeMode.NONE：不确认模式（不管程序是否异常只要执行了监听方法，消息即被消费。相当于rabbitmq中的自动确认，这种方式不推荐使用）AcknowledgeMode.AUTO：自动确认模式（默认，消费者没有异常会自动确认，有异常则不确认，无限重试，导致程序死循环。不要和rabbit中的自动确认混淆）AcknowledgeMode.MANUAL：手动确认模式（需要手动调用channel.basicAck确认，可以捕获异常控制重试次数，甚至可以控制失败消息的处理方式）配置方法：
spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=manual/none/auto在消费者中制造一个异常：
可以看到mq将无限重试，消费消息：
消息将无法消费：
停掉应用消息回到Ready状态，消息不会丢失！
在application.yml修改确认模式为none：
保留消费者中的int i = 1/0异常，再次运行，程序报错：
消息已经被消费：
确认消息：
// 参数二：是否批量确认 channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);拒绝消息：
// 参数二：是否重新入队，false时消息不再重发，如果配置了死信队列则进入死信队列，没有死信就会被丢弃 channel.basicReject(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false);不确认消息：
// 参数二：是否批量； 参数三：是否重新回到队列，true重新入队 channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, true);改造消费者监听器代码如下：
@Component public class Listener { @RabbitListener(bindings = @QueueBinding( value = @Queue(value = "spring.test.queue", durable = "true"), exchange = @Exchange( value = "spring.test.exchange", ignoreDeclarationExceptions = "true", type = ExchangeTypes.TOPIC ), key = {"a.*"})) public void listen(String msg, Channel channel, Message message) throws IOException { try { System.out.println("接收到消息：" + msg); int i = 1 / 0; // 确认收到消息，false只确认当前consumer一个消息收到，true确认所有consumer获得的消息 channel.basicAck(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false); } catch (Exception e) { if (message.getMessageProperties().getRedelivered()) { System.out.println("消息重试后依然失败，拒绝再次接收"); // 拒绝消息，不再重新入队（如果绑定了死信队列消息会进入死信队列，没有绑定死信队列则消息被丢弃，也可以把失败消息记录到redis或者mysql中），也可以设置为true再重试。 channel.basicReject(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false); } else { System.out.println("消息消费时出现异常，即将再次返回队列处理"); // Nack消息，重新入队（重试一次） channel.basicNack(message.getMessageProperties().getDeliveryTag(), false, true); } e.printStackTrace(); } } }输出日志如下：
接收到消息：hello, Spring boot amqp 消息消费时出现异常，即将再次返回队列处理 java.lang.ArithmeticException: / by zero at com.atuigu.rabbitmq.spring.Listener.listen(Listener.java:31) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ........................ 2020-03-29 16:56:20.432 INFO 23432 --- [16.116.100:5672] c.a.rabbitmq.spring.ProducerAckConfig : 消息发送成功：null 接收到消息：hello, Spring boot amqp 消息重试后依然失败，拒绝再次接收 java.lang.ArithmeticException: / by zero at com.atuigu.rabbitmq.spring.Listener.listen(Listener.java:31) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) .........................死信，在官网中对应的单词为“Dead Letter”，可以看出翻译确实非常的简单粗暴。那么死信是个什么东西呢？
“死信”是RabbitMQ中的一种消息机制，当你在消费消息时，如果队列里的消息出现以下情况：
消息被否定确认，使用 channel.basicNack 或 channel.basicReject ，并且此时requeue 属性被设置为false。消息在队列的存活时间超过设置的TTL时间。消息队列的消息数量已经超过最大队列长度。那么该消息将成为“死信”。
“死信”消息会被RabbitMQ进行特殊处理，如果配置了死信队列信息，那么该消息将会被丢进死信队列中，如果没有配置，则该消息将会被丢弃。
死信的队列的使用，大概可以分为以下步骤：
配置业务队列，绑定到业务交换机上为业务队列配置死信交换机（DLX）和路由key为死信交换机配置死信队列（DLQ）在配置类中增加配置：
内容如下：
/** * 声明业务交换机 * * @return */ @Bean public TopicExchange topicExchange() { return new TopicExchange("spring.test.exchange", true, false); } /** * 声明业务队列 * 并把死信交换机绑定到业务队列 * @return */ @Bean public Queue queue() { Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(); // x-dead-letter-exchange 这里声明当前队列绑定的死信交换机 arguments.put("x-dead-letter-exchange", "dead-exchange"); // x-dead-letter-routing-key 这里声明当前队列的死信路由key arguments.put("x-dead-letter-routing-key", "msg.dead"); return new Queue("spring.test.queue", true, false, false, arguments); } /** * 业务队列绑定到业务交换机 * * @return */ @Bean public Binding binding() { return new Binding("spring.test.queue", Binding.DestinationType.QUEUE, "spring.test.exchange", "a.b", null); } /** * 声明死信交换机 * @return */ @Bean public TopicExchange deadExchange(){ return new TopicExchange("dead-exchange", true, false); } /** * 声明死信队列 * @return */ @Bean public Queue deadQueue(){ return new Queue("dead-queue", true, false, false); } /** * 把死信队列绑定到死信交换机 * @return */ @Bean public Binding deadBinding() { return new Binding("dead-queue", Binding.DestinationType.QUEUE, "dead-exchange", "msg.dead", null); }改造消费者监听器：
注意：测试前，需要把项目停掉，并在rabbitmq浏览器控制台删除之前声明好的交换机及队列
运行测试后：
可以看到spring.test.queue有了绑定死信交换机，死信消息已经进入死信队列。
延时队列，最重要的特性就体现在它的延时属性上，跟普通的队列不一样的是，普通队列中的元素总是等着希望被早点取出处理，而延时队列中的元素则是希望被在指定时间得到取出和处理，所以延时队列中的元素是都是带时间属性的，通常来说是需要被处理的消息或者任务。
简单来说，延时队列就是用来存放需要在指定时间被处理的元素的队列。
那么什么时候需要用延时队列呢？考虑一下以下场景：
订单在十分钟之内未支付则自动取消。新创建的店铺，如果在十天内都没有上传过商品，则自动发送消息提醒。账单在一周内未支付，则自动结算。用户注册成功后，如果三天内没有登陆则进行短信提醒。用户发起退款，如果三天内没有得到处理则通知相关运营人员。预定会议后，需要在预定的时间点前十分钟通知各个与会人员参加会议。这些任务看起来似乎可以使用定时任务，一直轮询数据，每秒查一次，取出需要被处理的数据，然后处理不就完事了吗？如果数据量比较少，确实可以这样做，比如：对于“如果账单一周内未支付则进行自动结算”这样的需求，如果对于时间不是严格限制，而是宽松意义上的一周，那么每天晚上跑个定时任务检查一下所有未支付的账单，确实也是一个可行的方案。但对于数据量比较大，并且时效性较强的场景，如：“订单十分钟内未支付则关闭“，短期内未支付的订单数据可能会有很多，活动期间甚至会达到百万甚至千万级别，对这么庞大的数据量仍旧使用轮询的方式显然是不可取的，很可能在一秒内无法完成所有订单的检查，同时会给数据库带来很大压力，无法满足业务要求而且性能低下。
更重要的一点是，不！优！雅！
延时队列需要配置TTL，那么什么时TTL呢？
消息的TTL（Time To Live）就是消息的存活时间，单位是毫秒。我们可以对队列或者消息设置TTL，消息如果在TTL设置的时间内没有被消费，则会成为“死信”。如果同时配置了队列的TTL和消息的TTL，那么较小的那个值将会被使用。
队列设置TTL：
Map<String, Object> args = new HashMap<String, Object>(); args.put("x-message-ttl", 6000); channel.queueDeclare(queueName, durable, exclusive, autoDelete, args);消息设置TTL：
AMQP.BasicProperties.Builder builder = new AMQP.BasicProperties.Builder(); builder.expiration("6000"); AMQP.BasicProperties properties = builder.build(); channel.basicPublish(exchangeName, routingKey, mandatory, properties, "msg body".getBytes());这样这条消息的过期时间也被设置成了6s。
但这两种方式是有区别的，如果设置了队列的TTL属性，那么一旦消息过期，就会被队列丢弃，而第二种方式，消息即使过期，也不一定会被马上丢弃，因为消息是否过期是在即将投递到消费者之前判定的，如果当前队列有严重的消息积压情况，则已过期的消息也许还能存活较长时间。
另外，还需要注意的一点是，如果不设置TTL，表示消息永远不会过期，如果将TTL设置为0，则表示除非此时可以直接投递该消息到消费者，否则该消息将会被丢弃。
实现如下：
配置延时队列及死信队列：
@Configuration public class TTLQueueConfig { /** * 交换机 * @return */ @Bean public Exchange exchange(){ return new TopicExchange("ORDER-EXCHANGE", true, false, null); } /** * 延时队列 * @return */ @Bean("ORDER-TTL-QUEUE") public Queue ttlQueue(){ Map<String, Object> arguments = new HashMap<>(); arguments.put("x-dead-letter-exchange", "ORDER-EXCHANGE"); arguments.put("x-dead-letter-routing-key", "order.close"); arguments.put("x-message-ttl", 120000); // 仅仅用于测试，实际根据需求，通常30分钟或者15分钟 return new Queue("ORDER-TTL-QUEUE", true, false, false, arguments); } /** * 延时队列绑定到交换机 * rountingKey：order.create * @return */ @Bean("ORDER-TTL-BINDING") public Binding ttlBinding(){ return new Binding("ORDER-TTL-QUEUE", Binding.DestinationType.QUEUE, "ORDER-EXCHANGE", "order.create", null); } /** * 死信队列 * @return */ @Bean("ORDER-CLOSE-QUEUE") public Queue queue(){ return new Queue("ORDER-CLOSE-QUEUE", true, false, false, null); } /** * 死信队列绑定到交换机 * routingKey：order.close * @return */ @Bean("ORDER-CLOSE-BINDING") public Binding closeBinding(){ return new Binding("ORDER-CLOSE-QUEUE", Binding.DestinationType.QUEUE, "ORDER-EXCHANGE", "order.close", null); } }在MqDemo测试类中添加发送消息的测试用例：
@Test public void testTTL() throws IOException { this.rabbitTemplate.convertAndSend("ORDER-EXCHANGE", "order.create", "hello world!"); System.in.read(); }添加消费者，消费死信消息：
@Component public class DeadListener { @RabbitListener(queues = "ORDER-CLOSE-QUEUE") public void testDead(String msg){ System.out.println(msg); } }接下来，我们就改造项目，实现搜索服务的数据同步。
发送方：商品微服务
什么时候发？
当商品服务对商品进行写操作：增、删、改的时候，需要发送一条消息，通知其它服务。
发送什么内容？
对商品的增删改时其它服务可能需要新的商品数据，但是如果消息内容中包含全部商品信息，数据量太大，而且并不是每个服务都需要全部的信息。因此我们只发送商品id，其它服务可以根据id查询自己需要的信息。
接收方：搜索微服务
接收消息后如何处理？
搜索微服务： 增/改：添加新的数据到索引库删：删除索引库数据我们先在商品微服务gmall-pms中实现发送消息。
我们在application.yml中添加一些有关RabbitMQ的配置：
spring: rabbitmq: host: 172.16.116.100 username: fengge password: fengge virtual-host: /fengge template: exchange: gmall.item.exchange publisher-confirms: true template：有关AmqpTemplate的配置 exchange：缺省的交换机名称，此处配置后，发送消息如果不指定交换机就会使用这个 publisher-confirms：生产者确认机制，确保消息会正确发送，如果发送失败会有错误回执，从而触发重试在SpuInfoServiceImpl中封装一个发送消息到mq的方法：（需要注入AmqpTemplate模板）
@Autowired private AmqpTemplate amqpTemplate; private void sendMessage(Long id, String type){ // 发送消息 try { this.amqpTemplate.convertAndSend("item." + type, id); } catch (Exception e) { logger.error("{}商品消息发送异常，商品id：{}", type, id, e); } }这里没有指定交换机，因此默认发送到了配置中的：gmall.item.exchange
注意：这里要把所有异常都try起来，不能让消息的发送影响到正常的业务逻辑
然后在新增的时候调用：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-w7NkBubK-1593656985566)(assets/1570343973179.png)]
搜索服务接收到消息后要做的事情：
增：添加新的数据到索引库删：删除索引库数据改：修改索引库数据这里只是接收消息而不发送，所以不用配置template相关内容。
代码：
@Component public class SpuInfoListener { @Autowired private SearchService searchService; /** * 处理insert的消息 * * @param id * @throws Exception */ @RabbitListener(bindings = @QueueBinding( value = @Queue(value = "gmall.item.create.queue", durable = "true"), exchange = @Exchange( value = "gmall.item.exchange", ignoreDeclarationExceptions = "true", type = ExchangeTypes.TOPIC), key = {"item.insert"})) public void listenCreate(Long id) throws Exception { if (id == null) { return; } // 创建索引 this.searchService.createIndex(id); } }这里因为要创建和删除索引，我们需要在SearchService中拓展创建索引：
@Override public void createIndex(Long id) { Resp<List<SkuInfoEntity>> skuInfoResp = this.gmallPmsFeign.querySkuBySpuId(id); List<SkuInfoEntity> skuInfoEntities = skuInfoResp.getData(); if (!CollectionUtils.isEmpty(skuInfoEntities)) { skuInfoEntities.forEach(skuInfoEntity -> { GoodsVO goodsVO = new GoodsVO(); goodsVO.setId(skuInfoEntity.getSkuId()); goodsVO.setName(skuInfoEntity.getSkuName()); goodsVO.setPic(skuInfoEntity.getSkuDefaultImg()); goodsVO.setPrice(skuInfoEntity.getPrice()); goodsVO.setSale(0); // 销量，数据库暂没设计 goodsVO.setSort(0); // 设置库存 Resp<List<WareSkuEntity>> wareSkuResp = this.gmallWmsFeign.queryWareSkuBySkuId(skuInfoEntity.getSkuId()); List<WareSkuEntity> wareSkuEntities = wareSkuResp.getData(); if (!CollectionUtils.isEmpty(wareSkuEntities)) { long sum = wareSkuEntities.stream().mapToLong(WareSkuEntity::getSkuId).sum(); goodsVO.setStock(sum); } // 设置品牌 goodsVO.setBrandId(skuInfoEntity.getBrandId()); if (skuInfoEntity.getBrandId() != null) { Resp<BrandEntity> brandEntityResp = this.gmallPmsFeign.info(skuInfoEntity.getBrandId()); if (brandEntityResp.getData() != null) { goodsVO.setBrandName(brandEntityResp.getData().getName()); } } // 设置分类 goodsVO.setProductCategoryId(skuInfoEntity.getCatalogId()); if (skuInfoEntity.getCatalogId() != null) { Resp<CategoryEntity> categoryEntityResp = this.gmallPmsFeign.catInfo(skuInfoEntity.getCatalogId()); if (categoryEntityResp.getData() != null) { goodsVO.setProductCategoryName(categoryEntityResp.getData().getName()); } } // 设置搜索的规格属性 Resp<List<ProductAttrValueEntity>> listResp = this.gmallPmsFeign.querySearchAttrValue(id); if (!CollectionUtils.isEmpty(listResp.getData())) { List<SpuAttributeValueVO> spuAttributeValueVOS = listResp.getData().stream().map(productAttrValueEntity -> { SpuAttributeValueVO spuAttributeValueVO = new SpuAttributeValueVO(); spuAttributeValueVO.setId(productAttrValueEntity.getId()); spuAttributeValueVO.setName(productAttrValueEntity.getAttrName()); spuAttributeValueVO.setValue(productAttrValueEntity.getAttrValue()); spuAttributeValueVO.setProductAttributeId(productAttrValueEntity.getAttrId()); spuAttributeValueVO.setSpuId(productAttrValueEntity.getSpuId()); return spuAttributeValueVO; }).collect(Collectors.toList()); goodsVO.setAttrValueList(spuAttributeValueVOS); } Index action = new Index.Builder(goodsVO).index("goods").type("info").id(skuInfoEntity.getSkuId().toString()).build(); try { jestClient.execute(action); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } }); } }创建索引的方法可以从之前导入数据的测试类中拷贝和改造。
在后台修改商品数据的价格，分别在搜索及商品详情页查看是否统一。
