RabbitMQ从零开始学（三）通信模型之Work型—channel.basicQos()

work模型

称为工作队列或者竞争消费者模式，多个消费者消费的数据之和才是原来队列中的所有数据，适用于流量的消峰

生产者的编写

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();
        // 声明队列
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        // 向队列发送消息
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, ("work消息模型："+i).getBytes());
        }
        channel.close();
        connection.close();
    }
}

消费者

// 消费者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(1);
        // 声明消费者
        DefaultConsumer defaultConsumer = new DefaultConsumer(channel) {
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("消费者1接受到的消息是：" + new String(body));
                //进行手动应答
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
            }
        };
        // 绑定消费者
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, defaultConsumer);
    }
}

// 消费者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(1);
        // 声明消费者
        DefaultConsumer defaultConsumer = new DefaultConsumer(channel) {
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                try {
                    Thread.sleep(500);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println("消费者2接受到的消息是：" + new String(body));
                //进行手动应答
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
            }
        };
        // 绑定消费者
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, defaultConsumer);
    }
}

测试结果

运行的时候可以看出 消费者1 几乎是瞬间完成，消费者2则是慢慢吞吞的运行完毕，消费者1大量时间处于空闲状态，消费者2则一直忙碌。这显然是不适用于实际开发中。

我们需要遵从一个原则，就是 能者多劳 ，消费越快的人，消费的越多。

能者多劳

修改消费者的代码，两个都添加上 以下代码

channel.basicQos(1);

运行结果：

channel.basicQos()

/**
 * @param prefetchSize maximum amount of content (measured in
 * octets) that the server will deliver, 0 if unlimited
 * @param prefetchCount maximum number of messages that the server
 * will deliver, 0 if unlimited
 * @param global true if the settings should be applied to the
 * entire channel rather than each consumer
 */
void basicQos(int prefetchSize, int prefetchCount, boolean global) throws IOException;

• param1：prefetchSize，预取大小服务器将传递的最大内容量（以八位字节为单位），如果不受限制，则为0
  • 默认值：0
• param2：prefetchCount，服务器一次请求将传递的最大邮件数，如果没有限制，则为0
  • 调用此方法时，该值必填。默认值：0
• param3：global，是否将设置应用于整个频道，而不是每个消费者
  • 默认值：false，应用于本身（一个消费者）
  • true：应用于整个频道

RabbitMQ通讯模型系列

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