一、同步与异步调用：

一）同步调用：

二）异步调用：

三）使用建议：

四）MQ种类

二、SpringAMQP

1、导入依赖：

2、启动相关服务：

3、配置序列化：

三、Rabbit五种关系模式：

一、简单模式编辑

二、工作模式：

三、发布、订阅模型：

一）Fantout模式：

二）路由模式：

三）Topic模式:

一、同步与异步调用：

一）同步调用：

支付服务调用订单服务时，只有当订单服务执行完成之后，才会接着调用仓储服务，以此类推，直到支付服务需要的全部服务都执行完毕之后才会给用户返回执行成功指令，所需时间较长。

存在问题：

1、耦合度高。给系统添加新功能时，必须修改原来的代码，例订单服务调用成功之后要给用户发一个短信，此时就必须去修改订单服务的代码。

2、性能下降。调用者的等待时间=每个子系统调用的时间之和。

3、资源浪费。每个服务在调用完成后等待响应的过程中不能释放请求所占用的资源，并发强度下及其浪费系统资源。

4、级联失败。当仓储服务出现故障之后，之后的短信服务就无法调用了，因为存在阻塞，只有仓储服务完成之后才会调用短信服务。

二）异步调用：

同样调用者调用支付服务之后，系统会立即通知Broker，之后Broker就会通知依赖于支付服务的所有服务，这些服务同时执行，不存在互相等待。只要支付服务将消息推送给Broker此次程序就相当于执行完毕。

优点：

1、服务解耦。仓储服务执行之后不想再调用短信服务了，不用修改代码，直接将短信服务删除即可。

2、吸能提升。之前的同步调用500ms，异步调用只需60ms

3、没有级联失败问题。仓储服务损坏不影响其他服务的执行。

4、流量削峰。下图中假设订单服务能同时处理2两个，仓储服务能同时处理1个，此时一下子来了3个支付服务，则broker会将两个订单服务分配过去，剩下的那一个在队列等待，将一个仓储服务分配过去两外两个在队列等待。起到了数据缓冲的作用。

将高并发转化为低并发：

缺点：

1、对Broker的可靠性，安全性，吞吐能力有很高的要求。

2、依赖于Broker，一旦Borker崩溃整个微服务都崩溃了。

3、架构复杂，业务没有明显流程线，不易追踪管理。

三）使用建议：

1、想立刻得到结果，就必须使用同步调用。因为异步只是通知系统让系统要办这件事，但是什么时候办完用户并不知道，而同步不一样，同步是等待执行完之后才算调用完毕。

2、对吞吐量、并发、低耦合关系，则使用异步调用。

四）MQ种类

在上面异步调用时，我们讲到了Broker，MQ实际就是异步调用的Broker。下图显示了常见MQ的消息队列的对比。

二、SpringAMQP

SpringAMQP是一个简化Spring框架操作RabbitMQ的一个依赖，弥补了使用原生RabbitMQ书写代码时的不便。

1、导入依赖：

<!--        AMPQ依赖，包含RabbitMQ--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId></dependency>

2、启动相关服务：

如果服务器的MQ没有启动要先启动。我使用的是docker容器，所以先启动了docker在启动mq

1、启动docker：

systemctl start docker

2、查看自己的mq容器名称：

docker ps -a

3、启动容器： docker start 容器名

docker start mq

3、配置项目的yml文件：

spring:rabbitmq:host: 192.168.77.135 # rabbit的主机地址port: 5672 #端口username: itcast # 用户名password: 123321 # 密码virtual-host: /   # 虚拟主机

3、配置序列化：

SpringBoot向MQ发送和接收默认以字节为基本类型，所以现在我们要发送Map对象的JSON类型就需要进行序列化配置。

一、发送端：

1、配置MAVEN：

<dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId><artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId><version>2.9.10</version>
</dependency>

2、在启动类添加一个Bean配置：(用JSON方式替换默认的JDK方式)

@Bean
public MessageConverter jsonMessageConverter(){return new Jackson2JsonMessageConverter();
}

3、发送消息：

@Test
public void testSendMap() throws InterruptedException {// 准备消息Map<String,Object> msg = new HashMap<>();msg.put("name", "Jack");msg.put("age", 21);// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue","", msg);
}

二、接收端：

1，2步相同，添加依赖，覆盖原有配置。

3、接收端，只是将方法参数的String类型转化为Map类型即可：

@RabbitListener(queues = "fanout.queue2")
public void listenQueue(Map<String,Object> msg) {System.out.println("接收到消息：【" + msg + "】");
}

三、Rabbit五种关系模式：

一、简单模式

1、发送消息

1、写队列名称。

2、写要发送的内容

3、发送

@SpringBootTest
public class AMQPTest {@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Testpublic void testSimpleQueue(){String queueName = "simple.queue";  //发送的队列名称String message = "hello amqp!"; //要发送的消息rabbitTemplate.convertAndSend(queueName,message); //发送}
}

二、接收消息：

1、书写一个单独的类，打上注解。

2、在方法上打上监听注解，参数是队列的名称

3、方法的参数与发送的参数保持一致。

@Component //注入到SpringBoot中
public class SpringListener {@RabbitListener(queues = "simple.queue") //队列的名称public void listenSimpleQueue(String msg){  //发送消息是什么类型的，这里参数就写什么类型System.out.println("我监听到了【"+msg+"】消息！");}
}

二、工作模式：

假设只有一个消费者，他最多消费20条消息，队列保存数据的上线为30条，现在发送端发来了70条消息，则前20条给消费者，21-50存在队列中，51-70则丢失，因为队列无法存放更多的消息，所以此时引入了多消费者来缓解消息丢失问题。

案例需求：

首先我们在消费者的yml文件中配置一下listener属性

spring:rabbitmq:host: 192.168.77.135 # rabbit的主机地址port: 5672 #端口username: itcast # 用户名password: 123321 # 密码virtual-host: /   # 虚拟主机listener:simple:prefetch: 1 # 每次只处理一个消息，处理完成之后在给你下一个消息

1、发送代码：

    @Testpublic void testWorkQueue() throws InterruptedException {String queueName = "simple.queue";  //发送的队列名称String message = "work queue"; //要发送的消息for (int i = 0; i < 50; i++) {rabbitTemplate.convertAndSend(queueName,message); //发送Thread.sleep(20);}}

2、接收端代码：

    @RabbitListener(queues = "simple.queue")public void listenWorkQueue1(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("一监听到了【"+msg+"】消息！");Thread.sleep(20);}@RabbitListener(queues = "simple.queue")public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {System.err.println("二监听到了----【"+msg+"】消息！");Thread.sleep(200);}

三、发布、订阅模型：

在上面的简单和工作模式中，一个消息只能被一个用户消费。

针对订单系统，一条下单消息要发送给多个服务即多个消费者消费，所以此时引入了发布、订阅模式。

一）Fantout模式：

Fantout交换机会将消息路由到每一个跟其绑定的队列。

案例：

1、在消费者中创建一个类，声明队列和交换机：

package cn.itcast.mq.config;import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.FanoutExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class FanoutConfig {/*** 声明交换机* @return Fanout类型交换机*/@Beanpublic FanoutExchange fanoutExchange(){return new FanoutExchange("itcast.fanout");}/*** 第1个队列*/@Beanpublic Queue fanoutQueue1(){return new Queue("fanout.queue1");}/*** 绑定队列和交换机*/@Bean                        //此处的函数名一定要与上面书写的一致public Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);}/*** 第2个队列*/@Beanpublic Queue fanoutQueue2(){return new Queue("fanout.queue2");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);}
}

接收部分：

@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 + "】");
}

2、消息的发送端：

@Test
public void testFanoutExchange() {// 队列名称String exchangeName = "itcast.fanout";// 消息String message = "hello, everyone!";rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);//发送的第二个参数写空
}

二）路由模式：

每一个队列都有对应的bindingKey(可有多个)，交换机只会将消息发送给key相同的队列。

案例代码：

1、接收端：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "direct.queue1"),exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){System.out.println("消费者接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "direct.queue2"),exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){System.out.println("消费者接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

2、发送端：

@Test
public void testSendDirectExchange() {// 交换机名称String exchangeName = "itcast.direct";// 消息String message = "红色警报！日本乱排核废水，导致海洋生物变异，惊现哥斯拉！";// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "red", message);
}

三）Topic模式:

相比于路由模式，Topic模式进行了升级，简化了key的书写方式，让接收部分变得更简单。

代码案例：

1、接收端：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "topic.queue1"),exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),key = "china.#"
))
public void listenTopicQueue1(String msg){System.out.println("消费者接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
}@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "topic.queue2"),exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg){System.out.println("消费者接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

2、发送端：

/*** topicExchange*/
@Test
public void testSendTopicExchange() {// 交换机名称String exchangeName = "itcast.topic";// 消息String message = "喜报！孙悟空大战哥斯拉，胜!";// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.news", message);
}

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2、启动相关服务：

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一、简单模式

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二）路由模式：

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