rabbitmq学习(三) —— 工作队列

一世执手 提交于 2020-04-26 19:04:59

工作队列,又称任务队列,主要思想是避免立即执行资源密集型任务,并且必须等待完成。相反地,我们进行任务调度,我们将一个任务封装成一个消息,并将其发送到队列。工作进行在后台运行不断的从队列中取出任务然后执行。当你运行了多个工作进程时,这些任务队列中的任务将会被工作进程共享执行。

这个概念在 Web 应用程序中特别有用,在短时间 HTTP 请求内需要执行复杂的任务。

准备工作

现在,假装我们很忙,我们使用 Thread.sleep 来模拟耗时的任务。

发送端

public class NewTask {
    private final static String QUEUE_NAME = "hello";
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 创建连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 设置 RabbitMQ 的主机名
        factory.setHost("localhost");
        // 创建一个连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        // 创建一个通道
        Channel channel = connection.createChannel();    
        // 指定一个队列
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        // 发送消息
        for (int i = 0; i < 10; i++) {  
            String message = "Liang:" + i;
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());  
            System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");  
        }  
        // 关闭频道和连接  
        channel.close();
        connection.close();
    }
}

接收端

public class Worker {
    private final static String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 创建连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 设置 RabbitMQ 的主机名
        factory.setHost("localhost");
        // 创建一个连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        // 创建一个通道
        Channel channel = connection.createChannel();
        // 指定一个队列
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        // 创建队列消费者
        final Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
                                       AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                String message = new String(body, "UTF-8");

                System.out.println(" [x] Received '" + message + "'");
                try {
                    doWork(message);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        };
        // acknowledgment is covered below
        boolean autoAck = true;
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, autoAck, consumer);
    }

    private static void doWork(String task) throws InterruptedException {
        String[] taskArr = task.split(":");
        TimeUnit.SECONDS.sleep(Long.valueOf(taskArr[1]));
    }
}

轮询调度(Round-robin dispatching)

使用任务队列的优点之一是能够轻松地并行工作。如果我们积压了很多任务,我们可以增加更多的工作进程,这样可以轻松扩展。

首先,我们尝试在同一时间运行两个工作进程实例。他们都会从队列中获取消息,但是究竟如何?让我们来看看。

你需要三个控制台打开。两个将运行工作程序。这些控制台将是我们两个消费者 – C1 和 C2。

Worker1

[x] Received 'Liang:0'
 [x] Received 'Liang:2'
 [x] Received 'Liang:4'
 [x] Received 'Liang:6'
 [x] Received 'Liang:8'

Worker2

[x] Received 'Liang-1'
[x] Received 'Liang-3'
[x] Received 'Liang-5'
[x] Received 'Liang-7'
[x] Received 'Liang-9'

再做一个实验,我们开启三个工作程序。

Worker1

[x] Received 'Liang-0'
[x] Received 'Liang-3'
[x] Received 'Liang-6'
[x] Received 'Liang-9'

Worker2

[x] Received 'Liang-1'
[x] Received 'Liang-4'
[x] Received 'Liang-7'

Worker3

[x] Received 'Liang-2'
[x] Received 'Liang-5'
[x] Received 'Liang-8'

我们发现,通过增加更多的工作程序就可以进行并行工作,并且接受的消息平均分配。注意的是,这种分配过程是一次性分配,并非一个一个分配。

默认情况下,RabbitMQ 将会发送的每一条消息按照顺序给下一个消费者。平均每一个消费者将获得相同数量的消息。这种分发消息的方式叫做轮询调度。

消息应答(Message acknowledgment)

执行一个任务可能需要几秒钟。你可能会想,如果一个消费者开始一个长期的任务,并且只有部分地完成它,会发生什么事情?使用我们当前的代码,一旦 RabbitMQ 向客户发送消息,它立即将其从内存中删除。在这种情况下,如果你杀死正在执行任务的某个工作进程,我们会丢失它正在处理的信息。我们还会丢失所有发送给该特定工作进程但尚未处理的消息。

但是,我们不想失去任何消息。如果某个工作进程被杀死时,我们希望把这个任务交给另一个工作进程。

为了确保消息永远不会丢失,RabbitMQ 支持消息应答。从消费者发送一个确认信息告诉 RabbitMQ 已经收到消息并已经被接收和处理,然后RabbitMQ 可以自由删除它。

如果消费者被杀死而没有发送应答,RabbitMQ 会认为该信息没有被完全的处理,然后将会重新转发给别的消费者。如果同时有其他消费者在线,则会迅速将其重新提供给另一个消费者。这样就可以确保没有消息丢失,即使工作进程偶尔也会死亡。

默认情况下,消息应答是开启的。在前面的例子中,我们通过 autoAck = true 标志明确地将它们关闭。现在是一旦完成任务,将此标志设置为false ,并向工作进程发送正确的确认。

发送端

public class AckNewTask {
    private final static String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 创建连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 设置 RabbitMQ 的主机名
        factory.setHost("localhost");
        // 创建一个连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        // 创建一个通道
        Channel channel = connection.createChannel();    
        // 指定一个队列
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        // 发送消息
        for (int i = 0; i < 10; i++) {  
            String message = "Liang:" + i;  
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());  
            System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");  
        }  
        // 关闭频道和连接  
        channel.close();
        connection.close();
    }
}

接收端

public class AckWorker {
    private final static String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 创建连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 设置 RabbitMQ 的主机名
        factory.setHost("localhost");
        // 创建一个连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        // 创建一个通道
        final Channel channel = connection.createChannel();
        // 指定一个队列
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        // 创建队列消费者
        final Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties,
                    byte[] body) throws IOException {
                String message = new String(body, "UTF-8");

                System.out.println(" [x] Received '" + message + "'");
                try {
                    doWork(message);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally{
                    // 每次处理完成一个消息后,手动发送一次应答。  
                    channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
                }
            }
        };
        boolean autoAck = false;
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, autoAck, consumer);
    }

    private static void doWork(String task) throws InterruptedException {
        String[] taskArr = task.split(":");
        TimeUnit.SECONDS.sleep(Long.valueOf(taskArr[1]));
    }
}]));

其中,首先关闭自动应答机制。

boolean ack = false ;  
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, ack, consumer); 

然后,每次处理完成一个消息后,手动发送一次应答。

// 代表消费者确认收到当前消息,第二个参数表示一次是否 ack 多条消息
channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);

此时,我们开启三个工作进程,然后,随机关闭一个工作进程,观察输出结果。

消息持久化(Message durability)

我们已经学会了如何确保即使消费者死了,任务也不会丢失。但是如果 RabbitMQ 服务器停止,我们的任务仍然会丢失。

当 RabbitMQ 退出或崩溃时,将会丢失所有的队列和信息,除非你告诉它不要丢失。需要两件事来确保消息不丢失:我们需要分别将队列和消息标记为持久化。

首先,我们需要确保 RabbitMQ 永远不会失去我们的队列。为了这样做,我们需要将其声明为持久化的。

boolean durable = true;
channel.queueDeclare("hello_dirable", durable, false, false, null);

其次,我们需要标识我们的信息为持久化的。通过设置 MessageProperties 值为 PERSISTENT_TEXT_PLAIN。

channel.basicPublish("", "hello_dirable", MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.getBytes());

注意的是,在RabbitMQ 中,已经存在的队列,我们无法修改其属性。

此时,我们开启一个发送者发送消息,然后,关闭 RabbitMQ 服务,再重新开启,观察输出结果。

公平转发(Fair dispatch)

您可能已经注意到,调度仍然无法正常工作。例如在两个工作线程的情况下,一个工作线程将不断忙碌,另一个工作人员几乎不会做任何工作。那么,RabbitMQ 不知道什么情况,还会平均分配消息。

这是因为当消息进入队列时,RabbitMQ 只会分派消息。它不看消费者的未确认消息的数量。它只是盲目地向第 n 个消费者发送每个第 n 个消息。

为了解决这样的问题,我们可以使用 basicQos 方法,并将传递参数为 prefetchCount = 1。

这样告诉 RabbitMQ 不要一次给一个工作线程多个消息。换句话说,在处理并确认前一个消息之前,不要向工作线程发送新消息。相反,它将发送到下一个还不忙的工作线程。

public class FairNewTask {
    private final static String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 创建连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 设置 RabbitMQ 的主机名
        factory.setHost("localhost");
        // 创建一个连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        // 创建一个通道
        Channel channel = connection.createChannel();    
        // 指定一个队列
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        // 公平转发
        int prefetchCount = 1;  
        channel.basicQos(prefetchCount);  
        // 发送消息
        for (int i = 10; i >0; i--) {  
            String message = "Liang:" + i;
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());  
            System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");  
        }  
        // 关闭频道和连接  
        channel.close();
        connection.close();
    }
}

其中,使用 basicQos 方法,并将传递参数为 prefetchCount = 1。

int prefetchCount = 1;
channel.basicQos(prefetchCount) ;

源代码

相关示例完整代码: https://github.com/lianggzone/rabbitmq-action

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