SpringAMQP

将来我们开发业务功能的时候，肯定不会在控制台收发消息，而是应该基于编程的方式。由于RabbitMQ采用了 AMQP 协议，因此它具备跨语言的特性。任何语言只要遵循 AMQP 协议收发消息，都可以与RabbitMQ交互。并且RabbitMQ官方也提供了各种不同语言的客户端。

但是，RabbitMQ 官方提供的 Java 客户端编码相对复杂，一般生产环境下我们更多会结合 Spring 来使用。而 Spring 的官方刚好基于 RabbitMQ 提供了这样一套消息收发的模板工具：SpringAMQP。并且还基于 SpringBoot 对其实现了自动装配，使用起来非常方便。

SpringAmqp 的官方地址：https://spring.io/projects/spring-amqp

SpringAMQP 提供了三个功能：

自动声明队列、交换机及其绑定关系
基于注解的监听器模式，异步接收消息
封装了RabbitTemplate工具，用于发送消息

快速入门

在之前的案例中，我们都是经过交换机发送消息到队列，不过有时候为了测试方便，我们也可以直接向队列发送消息，跳过交换机。

在入门案例中，我们就演示这样的简单模型，如图

也就是：

publisher直接发送消息到队列
消费者监听并处理队列中的消息

注意：这种模式一般测试使用，很少在生产中使用。

引入 AMQP 依赖

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

在控制台新建一个队列：simple.queue

消息发送

首先配置 MQ 地址，在publisher服务的application.yml中添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.150.101 # 你的虚拟机IP
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: /hmall # 虚拟主机
    username: hmall # 用户名
    password: 123 # 密码

然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest，并利用RabbitTemplate实现消息发送：

package com.itheima.publisher.amqp;

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Test
    public void testSimpleQueue() {
        // 队列名称
        String queueName = "simple.queue";
        // 消息
        String message = "hello, spring amqp!";
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);
    }
}

消息接受

首先配置 MQ 地址，在consumer服务的application.yml中添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.150.101 # 你的虚拟机IP
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: /hmall # 虚拟主机
    username: hmall # 用户名
    password: 123 # 密码

然后在consumer服务的com.itheima.consumer.listener包中新建一个类SpringRabbitListener，代码如下：

package com.itheima.consumer.listener;

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class SpringRabbitListener {
        // 利用RabbitListener来声明要监听的队列信息
    // 将来一旦监听的队列中有了消息，就会推送给当前服务，调用当前方法，处理消息。
    // 可以看到方法体中接收的就是消息体的内容
    @RabbitListener(queues = "simple.queue")
    public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {
        System.out.println("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");
    }
}

测试
启动 consumer 服务，然后在 publisher 服务中运行测试代码，发送 MQ 消息。最终 consumer 收到消息：

WorkQueue模型

Work queues，任务模型。简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列，共同消费队列中的消息。

当消息处理比较耗时的时候，可能生产消息的速度会远远大于消息的消费速度。长此以往，消息就会堆积越来越多，无法及时处理。

此时就可以使用 work 模型，多个消费者共同处理消息处理，消息处理的速度就能大大提高了。

接下来，我们就来模拟这样的场景。

首先，我们在控制台创建一个新的队列，命名为work.queue：

消息发送

这次我们循环发送，模拟大量消息堆积现象。

在 publisher 服务中的 SpringAmqpTest 类中添加一个测试方法：

/**
     * workQueue
     * 向队列中不停发送消息，模拟消息堆积。
     */
@Test
public void testWorkQueue() throws InterruptedException {
    // 队列名称
    String queueName = "work.queue";
    // 消息
    String message = "hello, message_";
    for (int i = 0; i < 50; i++) {
        // 发送消息，每20毫秒发送一次，相当于每秒发送50条消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);
        Thread.sleep(20);
    }
}

消息接受

要模拟多个消费者绑定同一个队列，我们在 consumer 服务的 SpringRabbitListener 中添加 2 个新的方法：

@RabbitListener(queues = "work.queue")
public void listenWorkQueue1(String msg) throws InterruptedException {
    System.out.println("消费者1接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());
    Thread.sleep(20);
}

@RabbitListener(queues = "work.queue")
public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {
    System.err.println("消费者2........接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());
    Thread.sleep(200);
}

注意到这两消费者，都设置了Thead.sleep，模拟任务耗时：

消费者1 sleep了20毫秒，相当于每秒钟处理50个消息
消费者2 sleep了200毫秒，相当于每秒处理5个消息

测试

启动 ConsumerApplication 后，在执行 publisher 服务中刚刚编写的发送测试方法 testWorkQueue。

最终结果如下：

消费者1接收到消息：【hello, message_0】21:06:00.869555300
消费者2........接收到消息：【hello, message_1】21:06:00.884518
消费者1接收到消息：【hello, message_2】21:06:00.907454400
消费者1接收到消息：【hello, message_4】21:06:00.953332100
消费者1接收到消息：【hello, message_6】21:06:00.997867300
消费者1接收到消息：【hello, message_8】21:06:01.042178700
消费者2........接收到消息：【hello, message_3】21:06:01.086478800
消费者1接收到消息：【hello, message_10】21:06:01.087476600
消费者1接收到消息：【hello, message_12】21:06:01.132578300
消费者1接收到消息：【hello, message_14】21:06:01.175851200
消费者1接收到消息：【hello, message_16】21:06:01.218533400
消费者1接收到消息：【hello, message_18】21:06:01.261322900
消费者2........接收到消息：【hello, message_5】21:06:01.287003700
消费者1接收到消息：【hello, message_20】21:06:01.304412400
消费者1接收到消息：【hello, message_22】21:06:01.349950100
消费者1接收到消息：【hello, message_24】21:06:01.394533900
消费者1接收到消息：【hello, message_26】21:06:01.439876500
消费者1接收到消息：【hello, message_28】21:06:01.482937800
消费者2........接收到消息：【hello, message_7】21:06:01.488977100
消费者1接收到消息：【hello, message_30】21:06:01.526409300
消费者1接收到消息：【hello, message_32】21:06:01.572148
消费者1接收到消息：【hello, message_34】21:06:01.618264800
消费者1接收到消息：【hello, message_36】21:06:01.660780600
消费者2........接收到消息：【hello, message_9】21:06:01.689189300
消费者1接收到消息：【hello, message_38】21:06:01.705261
消费者1接收到消息：【hello, message_40】21:06:01.746927300
消费者1接收到消息：【hello, message_42】21:06:01.789835
消费者1接收到消息：【hello, message_44】21:06:01.834393100
消费者1接收到消息：【hello, message_46】21:06:01.875312100
消费者2........接收到消息：【hello, message_11】21:06:01.889969500
消费者1接收到消息：【hello, message_48】21:06:01.920702500
消费者2........接收到消息：【hello, message_13】21:06:02.090725900
消费者2........接收到消息：【hello, message_15】21:06:02.293060600
消费者2........接收到消息：【hello, message_17】21:06:02.493748
消费者2........接收到消息：【hello, message_19】21:06:02.696635100
消费者2........接收到消息：【hello, message_21】21:06:02.896809700
消费者2........接收到消息：【hello, message_23】21:06:03.099533400
消费者2........接收到消息：【hello, message_25】21:06:03.301446400
消费者2........接收到消息：【hello, message_27】21:06:03.504999100
消费者2........接收到消息：【hello, message_29】21:06:03.705702500
消费者2........接收到消息：【hello, message_31】21:06:03.906601200
消费者2........接收到消息：【hello, message_33】21:06:04.108118500
消费者2........接收到消息：【hello, message_35】21:06:04.308945400
消费者2........接收到消息：【hello, message_37】21:06:04.511547700
消费者2........接收到消息：【hello, message_39】21:06:04.714038400
消费者2........接收到消息：【hello, message_41】21:06:04.916192700
消费者2........接收到消息：【hello, message_43】21:06:05.116286400
消费者2........接收到消息：【hello, message_45】21:06:05.318055100
消费者2........接收到消息：【hello, message_47】21:06:05.520656400
消费者2........接收到消息：【hello, message_49】21:06:05.723106700

可以看到消费者 1 和消费者 2 竟然每人消费了 25 条消息：

消费者1很快完成了自己的25条消息
消费者2却在缓慢的处理自己的25条消息。

也就是说消息是平均分配给每个消费者，并没有考虑到消费者的处理能力。导致 1 个消费者空闲，另一个消费者忙的不可开交。没有充分利用每一个消费者的能力，最终消息处理的耗时远远超过了 1 秒。这样显然是有问题的。

能者多劳

在 spring 中有一个简单的配置，可以解决这个问题。我们修改 consumer 服务的 application.yml 文件，添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        prefetch: 1 # 每次只能获取一条消息，处理完成才能获取下一个消息

再次测试，发现结果如下：

消费者1接收到消息：【hello, message_0】21:12:51.659664200
消费者2........接收到消息：【hello, message_1】21:12:51.680610
消费者1接收到消息：【hello, message_2】21:12:51.703625
消费者1接收到消息：【hello, message_3】21:12:51.724330100
消费者1接收到消息：【hello, message_4】21:12:51.746651100
消费者1接收到消息：【hello, message_5】21:12:51.768401400
消费者1接收到消息：【hello, message_6】21:12:51.790511400
消费者1接收到消息：【hello, message_7】21:12:51.812559800
消费者1接收到消息：【hello, message_8】21:12:51.834500600
消费者1接收到消息：【hello, message_9】21:12:51.857438800
消费者1接收到消息：【hello, message_10】21:12:51.880379600
消费者2........接收到消息：【hello, message_11】21:12:51.899327100
消费者1接收到消息：【hello, message_12】21:12:51.922828400
消费者1接收到消息：【hello, message_13】21:12:51.945617400
消费者1接收到消息：【hello, message_14】21:12:51.968942500
消费者1接收到消息：【hello, message_15】21:12:51.992215400
消费者1接收到消息：【hello, message_16】21:12:52.013325600
消费者1接收到消息：【hello, message_17】21:12:52.035687100
消费者1接收到消息：【hello, message_18】21:12:52.058188
消费者1接收到消息：【hello, message_19】21:12:52.081208400
消费者2........接收到消息：【hello, message_20】21:12:52.103406200
消费者1接收到消息：【hello, message_21】21:12:52.123827300
消费者1接收到消息：【hello, message_22】21:12:52.146165100
消费者1接收到消息：【hello, message_23】21:12:52.168828300
消费者1接收到消息：【hello, message_24】21:12:52.191769500
消费者1接收到消息：【hello, message_25】21:12:52.214839100
消费者1接收到消息：【hello, message_26】21:12:52.238998700
消费者1接收到消息：【hello, message_27】21:12:52.259772600
消费者1接收到消息：【hello, message_28】21:12:52.284131800
消费者2........接收到消息：【hello, message_29】21:12:52.306190600
消费者1接收到消息：【hello, message_30】21:12:52.325315800
消费者1接收到消息：【hello, message_31】21:12:52.347012500
消费者1接收到消息：【hello, message_32】21:12:52.368508600
消费者1接收到消息：【hello, message_33】21:12:52.391785100
消费者1接收到消息：【hello, message_34】21:12:52.416383800
消费者1接收到消息：【hello, message_35】21:12:52.439019
消费者1接收到消息：【hello, message_36】21:12:52.461733900
消费者1接收到消息：【hello, message_37】21:12:52.485990
消费者1接收到消息：【hello, message_38】21:12:52.509219900
消费者2........接收到消息：【hello, message_39】21:12:52.523683400
消费者1接收到消息：【hello, message_40】21:12:52.547412100
消费者1接收到消息：【hello, message_41】21:12:52.571191800
消费者1接收到消息：【hello, message_42】21:12:52.593024600
消费者1接收到消息：【hello, message_43】21:12:52.616731800
消费者1接收到消息：【hello, message_44】21:12:52.640317
消费者1接收到消息：【hello, message_45】21:12:52.663111100
消费者1接收到消息：【hello, message_46】21:12:52.686727
消费者1接收到消息：【hello, message_47】21:12:52.709266500
消费者2........接收到消息：【hello, message_48】21:12:52.725884900
消费者1接收到消息：【hello, message_49】21:12:52.746299900

可以发现，由于消费者 1 处理速度较快，所以处理了更多的消息；消费者 2 处理速度较慢，只处理了 6 条消息。而最终总的执行耗时也在 1 秒左右，大大提升。

正所谓能者多劳，这样充分利用了每一个消费者的处理能力，可以有效避免消息积压问题。

Work 模型的使用：

多个消费者绑定到一个队列，同一条消息只会被一个消费者处理
通过设置prefetch来控制消费者预取的消息数量

交换机类型

在之前的两个测试案例中，都没有交换机，生产者直接发送消息到队列。而一旦引入交换机，消息发送的模式会有很大变化：

可以看到，在订阅模型中，多了一个 exchange 角色，而且过程略有变化：

Publisher：生产者，不再发送消息到队列中，而是发给交换机
Exchange：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。
Queue：消息队列也与以前一样，接收消息、缓存消息。不过队列一定要与交换机绑定。
Consumer：消费者，与以前一样，订阅队列，没有变化

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！

交换机的类型有四种：

Fanout：广播，将消息交给所有绑定到交换机的队列。我们最早在控制台使用的正是Fanout交换机
Direct：订阅，基于RoutingKey（路由key）发送给订阅了消息的队列
Topic：通配符订阅，与Direct类似，只不过RoutingKey可以使用通配符
Headers：头匹配，基于MQ的消息头匹配，用的较少。

Fanout广播交换机

交换机的作用

接收publisher发送的消息
将消息按照规则路由到与之绑定的队列
不能缓存消息，路由失败，消息丢失
FanoutExchange的会将消息路由到每个绑定的队列（即广播）

在广播模式下，消息发送流程是这样的：

可以有多个队列
每个队列都要绑定到Exchange（交换机）
生产者发送的消息，只能发送到交换机
交换机把消息发送给绑定过的所有队列
订阅队列的消费者都能拿到消息

流程：

创建一个名为exchange.fanout的交换机，类型是Fanout
创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2，绑定到交换机exchange.fanout

声明队列和交换机
在控制台创建队列fanout.queue1，fanout.queue2：

然后再创建一个交换机：

然后绑定两个队列到交换机：

消息发送
在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testFanoutExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "exchange.fanout";
    // 消息
    String message = "hello, everyone!";
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}

消息接收
在consumer服务的SpringRabbitListener中添加两个方法，作为消费者：

@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 + "】");
}

结果

Direct定向交换机

在 Fanout 模式中，一条消息，会被所有订阅的队列都消费。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 RoutingKey。
Exchange不再把消息交给每一个绑定的队列，而是根据消息的Routing Key进行判断，只有队列的Routingkey与消息的 Routing key完全一致，才会接收到消息

步骤：

声明一个名为exchange.direct的交换机
声明队列direct.queue1和direct.queue2
分别给direct.queue1绑定 red 和 blue，给direct.queue2绑定 red 和 yellow
在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听direct.queue1和direct.queue2

    @RabbitListener(queues = "direct.queue1")
    public void listenDirectQueue1(String msg) {
        System.out.println("消费者1接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
    }
    
    @RabbitListener(queues = "direct.queue2")
    public void listenDirectQueue2(String msg) {
        System.out.println("消费者2接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
    }

在publisher中编写测试方法，向exchange.direct发送消息

@Test
public void testSendDirectExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "exchange.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);
}

由于使用的 red 这个 key，所以两个消费者都收到了消息：

我们再切换为 blue 这个 key：

 @Test
 public void testSendDirectExchange() {
     // 交换机名称
     String exchangeName = "exchange.direct";
     // 消息
     String message = "最新报道，哥斯拉是居民自治巨型气球，虚惊一场！";
     // 发送消息
     rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "blue", message);
 }

你会发现，只有消费者 1 收到了消息：

Direct 交换机与 Fanout 交换机的差异

Fanout交换机将消息路由给每一个与之绑定的队列
Direct交换机根据RoutingKey判断路由给哪个队列
如果多个队列具有相同的RoutingKey，则与Fanout功能类似

Topic话题交换机

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BindingKey 的时候使用通配符！

BindingKey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：

item.#：能够匹配item.spu.insert 或者 item.spu
item.*：只能匹配item.spu

图示：

假如此时 publisher 发送的消息使用的RoutingKey共有四种：

china.news 代表有中国的新闻消息；
china.weather 代表中国的天气消息；
japan.news 则代表日本新闻
japan.weather 代表日本的天气消息；

解释：

topic.queue1：绑定的是china.# ，凡是以 china.开头的routing key 都会被匹配到，包括：
- china.news
- china.weather
topic.queue2：绑定的是#.news ，凡是以 .news结尾的 routing key 都会被匹配。包括:
- china.news
- japan.news

接下来，我们就按照上图所示，来演示一下 Topic 交换机的用法。

在控制台按照图示例子创建队列、交换机，并利用通配符绑定队列和交换机。此处步骤略。最终结果如下

消息发送

/**
 * topicExchange
 */
@Test
public void testSendTopicExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "exchange.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);
}

消息接收

@RabbitListener(queues = "topic.queue1")
public void listenTopicQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者1接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(queues = "topic.queue2")
public void listenTopicQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者2接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

Direct 交换机与 Topic 交换机的差异

Topic交换机接收的消息RoutingKey必须是多个单词，以 . 分割
Topic交换机与队列绑定时的bindingKey可以指定通配符
#：代表0个或多个词
*：代表1个词

声明队列式交换机

在之前我们都是基于RabbitMQ 控制台来创建队列、交换机。但是在实际开发时，队列和交换机是程序员定义的，将来项目上线，又要交给运维去创建。那么程序员就需要把程序中运行的所有队列和交换机都写下来，交给运维。在这个过程中是很容易出现错误的。

因此推荐的做法是由程序启动时检查队列和交换机是否存在，如果不存在自动创建。

基本API

SpringAMQP 提供了一个Queue 类，用来创建队列：

SpringAMQP 还提供了一个 Exchange 接口，来表示所有不同类型的交换机：

我们可以自己创建队列和交换机，不过 SpringAMQP 还提供了ExchangeBuilder来简化这个过程：

而在绑定队列和交换机时，则需要使用BindingBuilder来创建 Binding 对象：

fanout示例

在 consumer 中创建一个类，声明队列和交换机：

package com.itheima.consumer.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
     */
    @Bean
    public FanoutExchange fanoutExchange(){
        return new FanoutExchange("hmall.fanout");
    }

    /**
     * 第1个队列
     */
    @Bean
    public Queue fanoutQueue1(){
        return new Queue("fanout.queue1");
    }

    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){
        return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);
    }

    /**
     * 第2个队列
     */
    @Bean
    public Queue fanoutQueue2(){
        return new Queue("fanout.queue2");
    }

    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange){
        return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);
    }
}

direct示例

direct 模式由于要绑定多个 KEY，会非常麻烦，每一个 Key 都要编写一个 binding：

package com.itheima.consumer.config;

import org.springframework.amqp.core.*;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class DirectConfig {

    /**
     * 声明交换机
     * @return Direct类型交换机
     */
    @Bean
    public DirectExchange directExchange(){
        return ExchangeBuilder.directExchange("hmall.direct").build();
    }

    /**
     * 第1个队列
     */
    @Bean
    public Queue directQueue1(){
        return new Queue("direct.queue1");
    }

    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue1WithRed(Queue directQueue1, DirectExchange directExchange){
        return BindingBuilder.bind(directQueue1).to(directExchange).with("red");
    }
    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue1WithBlue(Queue directQueue1, DirectExchange directExchange){
        return BindingBuilder.bind(directQueue1).to(directExchange).with("blue");
    }

    /**
     * 第2个队列
     */
    @Bean
    public Queue directQueue2(){
        return new Queue("direct.queue2");
    }

    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue2WithRed(Queue directQueue2, DirectExchange directExchange){
        return BindingBuilder.bind(directQueue2).to(directExchange).with("red");
    }
    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue2WithYellow(Queue directQueue2, DirectExchange directExchange){
        return BindingBuilder.bind(directQueue2).to(directExchange).with("yellow");
    }
}

基于注解声明

基于 @Bean 的方式声明队列和交换机比较麻烦，Spring 还提供了基于注解方式来声明

例如，我们同样声明Direct模式的交换机和队列：

@RabbitListener(
    bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "direct.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "hmall.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者1接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "hmall.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者2接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

再试试Topic模式

@RabbitListener(
    bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "topic.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "hmall.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "china.#"
))
public void listenTopicQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者1接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "hmall.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者2接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

消息转换器

Spring 的消息发送代码接收的消息体是一个Object：

而在数据传输时，它会把你发送的消息序列化为字节发送给 MQ，接收消息的时候，还会把字节反序列化为 Java 对象。

只不过，默认情况下 Spring 采用的序列化方式是JDK 序列化。众所周知，JDK 序列化存在下列问题：

数据体积过大
有安全漏洞
可读性差

测试默认转换器

创建测试队列

首先，我们在 consumer 服务中声明一个新的配置类，利用 @Bean 的方式创建一个队列

package com.itheima.consumer.config;

import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class MessageConfig {

    @Bean
    public Queue objectQueue() {
        return new Queue("object.queue");
    }
}

注意，这里我们先不要给这个队列添加消费者，我们要查看消息体的格式，重启 consumer 服务以后，该队列就会被自动创建出来了：

发送消息

我们在 publisher 模块的 SpringAmqpTest 中新增一个消息发送的代码，发送一个 Map 对象：

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

发送消息后查看控制台

配置JSON转换器

显然，JDK 序列化方式并不合适。我们希望消息体的体积更小、可读性更高，因此可以使用 JSON 方式来做序列化和反序列化。

在publisher和consumer两个服务中都引入依赖：

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

注意，如果项目中引入了spring-boot-starter-web依赖，则无需再次引入Jackson依赖。

配置消息转换器，在publisher和consumer两个服务的启动类中添加一个 Bean 即可：

@Bean
public MessageConverter messageConverter(){
    // 1.定义消息转换器
    Jackson2JsonMessageConverter jackson2JsonMessageConverter = new Jackson2JsonMessageConverter();
    // 2.配置自动创建消息id，用于识别不同消息，也可以在业务中基于ID判断是否是重复消息
    jackson2JsonMessageConverter.setCreateMessageIds(true);
    return jackson2JsonMessageConverter;
}

消息转换器中添加的messageId可以便于我们将来做幂等性判断。

此时，我们到 MQ 控制台删除object.queue中的旧的消息。然后再次执行刚才的消息发送的代码，到 MQ 的控制台查看消息结构：

消费者接收Object

我们在 consumer 服务中定义一个新的消费者，publisher 是用Map 发送，那么消费者也一定要用 Map 接收，格式如下：

@RabbitListener(queues = "object.queue")
public void listenSimpleQueueMessage(Map<String, Object> msg) throws InterruptedException {
    System.out.println("消费者接收到object.queue消息：【" + msg + "】");
}

Normaling

Java操作RabbitMQ

SpringAMQP

快速入门

WorkQueue模型

交换机类型

Fanout广播交换机

Direct定向交换机

Topic话题交换机

声明队列式交换机

基本API

fanout示例

direct示例

基于注解声明

消息转换器

测试默认转换器

配置JSON转换器

消费者接收Object

Java操作RabbitMQ