上一篇文章中，簡(jiǎn)單的介紹了一下RabbitMQ，以及安裝和hello world。

有的小伙伴留言說(shuō)看不懂其中的方法參數(shù)，這里先解釋一下幾個(gè)基本的方法參數(shù)。

// 聲明隊(duì)列方法
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
/**
 * param1：queue 隊(duì)列的名字
 * param2：durable 是否持久化；比如現(xiàn)在發(fā)送到隊(duì)列里面的消息，如果沒(méi)有持久化，重啟這個(gè)隊(duì)列后數(shù) 據(jù)會(huì)丟失(false) true：重啟之后數(shù)據(jù)依然在
 * param3：exclusive 是否排外(是否是當(dāng)前連接的專屬隊(duì)列)，排外的意思是：
 *            1：連接關(guān)閉之后 這個(gè)隊(duì)列是否自動(dòng)刪除（false：不自動(dòng)刪除）
 *            2：是否允許其他通道來(lái)進(jìn)行訪問(wèn)這個(gè)數(shù)據(jù)（false：不允許） 
 * param4：autoDelete 是否自動(dòng)刪除
 *            就是當(dāng)最后一個(gè)連接斷開(kāi)的時(shí)候，是否自動(dòng)刪除這個(gè)隊(duì)列（false：不刪除）
 * param5：arguments(map) 聲明隊(duì)列的時(shí)候，附帶的一些參數(shù)
 */

// 發(fā)送數(shù)據(jù)到隊(duì)列
channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, "第一個(gè)隊(duì)列消息...".getBytes());
/**
 * param1：exchange  交換機(jī)  沒(méi)有就設(shè)置為 "" 值就可以了
 * param2：routingKey 路由的key  現(xiàn)在沒(méi)有設(shè)置key，直接使用隊(duì)列的名字
 * param3：BasicProperties 發(fā)送數(shù)據(jù)到隊(duì)列的時(shí)候，是否要帶一些參數(shù)。
 *      MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN表示沒(méi)有帶任何參數(shù)
 * param4：body 向隊(duì)列中發(fā)送的消息數(shù)據(jù)
 */

Work模型

work模型稱為工作隊(duì)列或者競(jìng)爭(zhēng)消費(fèi)者模式，多個(gè)消費(fèi)者消費(fèi)的數(shù)據(jù)之和才是原來(lái)隊(duì)列中的所有數(shù)據(jù)，適用于流量的削峰。

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演示

寫(xiě)個(gè)簡(jiǎn)單的測(cè)試：

1. 生產(chǎn)者

   public class Producer {
       private static final String QUEUE_NAME = "queue_work_1";
   
       public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
           Connection connection = ConnectionUtils.getConnection();
           Channel channel = connection.createChannel();
           channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
           for (int i = 0; i < 100; i++) {
               channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, ("work模型：" + i).getBytes());
           }
           channel.close();
           connection.close();
       }
   
   }
   

2. 消費(fèi)者

   // 消費(fèi)者1
   public class Consumer {
       private static final String QUEUE_NAME = "queue_work_1";
   
       public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
           Connection connection = ConnectionUtils.getConnection();
           Channel channel = connection.createChannel();
           channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
           // channel.basicQos(0, 1, false);
           DefaultConsumer defaultConsumer = new DefaultConsumer(channel) {
               @Override
               public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                   System.out.println(System.currentTimeMillis() + "消費(fèi)者1接收到信息：" + new String(body));
                   channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
               }
           };
           channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, defaultConsumer);
       }
   
   }
   

   // 消費(fèi)者2
   public class Consumer2 {
       private static final String QUEUE_NAME = "queue_work_1";
   
       public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
           Connection connection = ConnectionUtils.getConnection();
           Channel channel = connection.createChannel();
           channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
           // channel.basicQos(0, 1, false);
           DefaultConsumer defaultConsumer = new DefaultConsumer(channel) {
               @Override
               public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                   System.out.println(System.currentTimeMillis() + "消費(fèi)者2接收到信息：" + new String(body));
                   channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
                   // 這里加了個(gè)延遲，表示處理業(yè)務(wù)時(shí)間
                   try {
                       Thread.sleep(200);
                   } catch (InterruptedException e) {
                       e.printStackTrace();
                   }
               }
           };
           channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, defaultConsumer);
       }
   }
   

3. 結(jié)果
   
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可以看出來(lái)：100條消息，消費(fèi)者之間是平分的，消費(fèi)者1 幾乎是瞬間完成，消費(fèi)者2 則是慢慢吞吞的運(yùn)行完畢，消費(fèi)者1大量時(shí)間處于空閑狀態(tài)，消費(fèi)者2則一直忙碌。這顯然是不適用于實(shí)際開(kāi)發(fā)中。

我們需要遵從一個(gè)原則，就是 能者多勞 ，消費(fèi)越快的人，消費(fèi)的越多；

現(xiàn)在我們把消費(fèi)者1和2的代碼中 // channel.basicQos(0, 1, false); 這行代碼取消注釋，再次運(yùn)行；

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現(xiàn)在的結(jié)果就比較符合能者多勞，雖然你干的多，但是工資是一樣的呀~

work模型的一個(gè)主要的方法是basicQos()；這里也解釋一下其參數(shù)：

// 設(shè)置限流機(jī)制
channel.basicQos(0, 1, false);
/**  
 *  param1: prefetchSize，消息本身的大小 如果設(shè)置為0  那么表示對(duì)消息本身的大小不限制
 *  param2: prefetchCount，告訴rabbitmq不要一次性給消費(fèi)者推送大于N個(gè)消息
 *  param3：global，是否將上面的設(shè)置應(yīng)用于整個(gè)通道，false表示只應(yīng)用于當(dāng)前消費(fèi)者
 */

小結(jié)

本文到這里就結(jié)束了，主要介紹了RabbitMQ通信模型中的work模型，適用于限流、削峰等應(yīng)用場(chǎng)景。