一. 首先安装rabbitmq-management

这里用的是rabbitmq的docker镜像，我们可以在Docker Hub中搜索rabbitmq, 找到最新的版本安装

sudo docker run -d --hostname my-rabbit --name rabbit -p 15672:15672 -p 5672:5672 rabbitmq:3.7.8-management

安装之后使用

docker ps -a

检查下, rabbitmq的镜像是否启动, 正常启动状态如下:

通过http://192.168.12.12:15672, 访问到rabbitmq的管理端,
默认账户/密码是: guest/guest

二. Spring Cloud Stream与RabbitMQ集成

引入依赖

<!-- Spring Cloud Stream RabbitMQ -->
<dependency>
   <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
   <artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId>
</dependency>

创建消息接受类

@Component
@Slf4j
@EnableBinding(Processor.class)
public class MyMQReciver {

    @StreamListener(Processor.INPUT)
    public void process(String message){
        log.info("hahahah : "+message);
        System.out.println("hahahah : "+message);
    }
}

代码解读两处:
1. @StreamListener(Processor.INPUT)
这里其实是要声明一个订阅的键值, Processor类是一个org.springframework.cloud.stream.messaging jar包中内置的接口，查看其源码可以看到它继承了Source和Sink两个类

package org.springframework.cloud.stream.messaging;

public interface Processor extends Source, Sink {
}

package org.springframework.cloud.stream.messaging;

import org.springframework.cloud.stream.annotation.Output;
import org.springframework.messaging.MessageChannel;

public interface Source {
    String OUTPUT = "output";

    @Output("output")
    MessageChannel output();
}

package org.springframework.cloud.stream.messaging;

import org.springframework.cloud.stream.annotation.Input;
import org.springframework.messaging.SubscribableChannel;

public interface Sink {
    String INPUT = "input";

    @Input("input")
    SubscribableChannel input();
}

结构很简单, 我们也可以仿照去实现自己的Processor
2. @EnableBinding(Processor.class)
这里绑定的就是Processor(或者我们自己实现的Processor)

创建发送消息测试类

@RestController
public class SendController {

    @Autowired
    private Processor pipe;

    @GetMapping("/send")
    public void send(@RequestParam String message){
        pipe.output().send(MessageBuilder.withPayload(message).build());
    }
}

在application.yml中增加配置

spring:
  cloud:
    stream:
      bindings:
        input:
          destination: jeecgCloudExchange #约定交换机通道名
          binder: local_rabbit
          group: jeecgCloudConsumers #指定分组名，解决重复消费问题
        output:
          destination: jeecgCloudExchange #约定交换机通道名
          binder: local_rabbit
      binders:
        local_rabbit:
          type: rabbit
          environment:
            spring:
              rabbitmq:
                host: localhost
                port: 5672
                username: guest
                password: guest
                virtual-host: /

启动SpringCloud项目

首先浏览器进入rabbitmq管理端查看, 发现我们在application.yml中创建的output destination被自动创建出来了

input destination也被自动创建出来了,并且自动添加了绑定

确认rabbitmq这边没有问题后, 我们通过访问消息接口测试， http://localhost:8001/send?message=hello
发现MyMQReciver已经成功接受到了消息

三. 理论知识点

RabbitMQ（十一）RabbitMQ整合Spring Cloud Stream实战！（全）

Spring Cloud Stream核心架构1

两个比较重要的地方：inputs(输入)消息接收端、outputs(输出)消息发送端

一个 Spring Cloud Stream 应用以消息中间件为核心，应用通过Spring Cloud Stream注入的输入/输出通道 channels 与外部进行通信。channels 通过特定的Binder实现与外部消息中间件进行通信。

Spring Cloud Stream核心架构2

黄色：表示RabbitMQ

绿色：插件，消息的输入输出都套了一层插件，插件可以用于各种各样不同的消息，也可以用于消息中间件的替换。

核心概念：

Barista接口：Barista接口是定义来作为后面类的参数，这一接口定义来通道类型和通道名称，通道名称是作为配置用，通道类型则决定了app会使用这一通道进行发送消息还是从中接收消息。

通道接口如何定义：

@Output：输出注解，用于定义发送消息接口

@Input：输入注解，用于定义消息的消费者接口

@StreamListener：用于定义监听方法的注解

使用Spring Cloud Stream 非常简单，只需要使用好这3个注解即可，在实现高性能消息的生产和消费的场景非常合适，但是使用SpringCloudStream框架有一个非常大的问题,就是不能实现可靠性的投递，也就是没法保证消息的100%可靠性，会存在少量消息丢失的问题。目前SpringCloudStream整合了RabbitMQ与Kafka，我们都知道Kafka是无法进行消息可靠性投递的，这个原因是因为SpringCloudStream框架为了和Kafka兼顾所以在实际工作中使用它的目的就是针对高性能的消息通信的！这点就是在当前版本SpringCloudStream的定位。

因此在实际的工作中，可以采用SpringCloudStream，如果需要保证可靠性投递，也可以单独采用RabbitMQ，也是可以的。

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/jeecg/blog/4298564

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RabbIT