RabbitMQ的几种典型使用场景

最新推荐文章于 2025-09-18 14:53:01 发布
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#大数据 #python #测试

本文详细介绍了RabbitMQ中的六种消息模型：简单模式、工作队列模式、发布订阅模式、路由模式、主题模式及RPC远程过程调用模式。每种模型都包括发送端与接收端的具体实现代码，帮助读者理解不同场景下的应用。

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  • 单发送单接收

    使用场景：简单的发送与接收，没有特别的处理。

Producer：

import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;

public class Send {
    
  private final static String QUEUE_NAME = "hello";

  public static void main(String[] argv) throws Exception {
                
    ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
    factory.setHost("localhost");
    Connection connection = factory.newConnection();
    Channel channel = connection.createChannel();

    channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
    String message = "Hello World!";
    channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
    System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");
    
    channel.close();
    connection.close();
  }
}

Consumer：

import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer;

public class Recv {
    
    private final static String QUEUE_NAME = "hello";

    public static void main(String[] argv) throws Exception {

    ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
    factory.setHost("localhost");
    Connection connection = factory.newConnection();
    Channel channel = connection.createChannel();

    channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
    System.out.println(" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C");
    
    QueueingConsumer consumer = new QueueingConsumer(channel);
    channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, consumer);
    
    while (true) {
      QueueingConsumer.Delivery delivery = consumer.nextDelivery();
      String message = new String(delivery.getBody());
      System.out.println(" [x] Received '" + message + "'");
    }
  }
}
  • 单发送多接收

     使用场景：一个发送端，多个接收端，如分布式的任务派发。为了保证消息发送的可靠性，不丢失消息，使消息持久化了。同时为了防止接收端在处理消息时down掉，只有在消息处理完成后才发送ack消息。

Producer：

import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.MessageProperties;

public class NewTask {
  
  private static final String TASK_QUEUE_NAME = "task_queue";

  public static void main(String[] argv) throws Exception {

    ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
    factory.setHost("localhost");
    Connection connection = factory.newConnection();
    Channel channel = connection.createChannel();
    
    channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, true, false, false, null);
    
    String message = getMessage(argv);
    
    channel.basicPublish( "", TASK_QUEUE_NAME, 
                MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,
                message.getBytes());
    System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");
    
    channel.close();
    connection.close();
  }
    
  private static String getMessage(String[] strings){
    if (strings.length < 1)
      return "Hello World!";
    return joinStrings(strings, " ");
  }  
  
  private static String joinStrings(String[] strings, String delimiter) {
    int length = strings.length;
    if (length == 0) return "";
    StringBuilder words = new StringBuilder(strings[0]);
    for (int i = 1; i < length; i++) {
      words.append(delimiter).append(strings[i]);
    }
    return words.toString();
  }
}

发送端和场景1不同点：

1、使用“task_queue”声明了另一个Queue，因为RabbitMQ不容许声明2个相同名称、配置不同的Queue

2、使"task_queue"的Queue的durable的属性为true，即使消息队列durable

3、使用MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN使消息durable

When RabbitMQ quits or crashes it will forget the queues and messages unless you tell it not to. Two things are required to make sure that messages aren't lost: we need to mark both the queue and messages as durable.

Consumer：

import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer;
  
public class Worker {

  private static final String TASK_QUEUE_NAME = "task_queue";

  public static void main(String[] argv) throws Exception {

    ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
    factory.setHost("localhost");
    Connection connection = factory.newConnection();
    Channel channel = connection.createChannel();
    
    channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, true, false, false, null);
    System.out.println(" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C");
    
    channel.basicQos(1);
    
    QueueingConsumer consumer = new QueueingConsumer(channel);
    channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, false, consumer);
    
    while (true) {
      QueueingConsumer.Delivery delivery = consumer.nextDelivery();
      String message = new String(delivery.getBody());
      
      System.out.println(" [x] Received '" + message + "'");
      doWork(message);
      System.out.println(" [x] Done");

      channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
    }         
  }
  
  private static void doWork(String task) throws InterruptedException {
    for (char ch: task.toCharArray()) {
      if (ch == '.') Thread.sleep(1000);
    }
  }
}

 

注意点：

1）It's a common mistake to miss the basicAck. It's an easy error, but the consequences are serious. Messages will be redelivered when your client quits (which may look like random redelivery), but RabbitMQ will eat more and more memory as it won't be able to release any unacked messages.

2）Note on message persistence

Marking messages as persistent doesn't fully guarantee that a message won't be lost. Although it tells RabbitMQ to save the message to disk, there is still a short time window when RabbitMQ has accepted a message and hasn't saved it yet. Also, RabbitMQ doesn't do fsync(2) for every message -- it may be just saved to cache and not really written to the disk. The persistence guarantees aren't strong, but it's more than enough for our simple task queue. If you need a stronger guarantee you can wrap the publishing code in atransaction.

3）Note about queue size

If all the workers are busy, your queue can fill up. You will want to keep an eye on that, and maybe add more workers, or have some other strategy.

  • Publish/Subscribe

     使用场景：发布、订阅模式，发送端发送广播消息，多个接收端接收。

Producer：

import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;

public class EmitLog {

  private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";

  public static void main(String[] argv) throws Exception {

    ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
    factory.setHost("localhost");
    Connection connection = factory.newConnection();
    Channel channel = connection.createChannel();

    channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");

    String message = getMessage(argv);

    channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "", null, message.getBytes());
    System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");

    channel.close();
    connection.close();
  }
  
  private static String getMessage(String[] strings){
    if (strings.length < 1)
            return "info: Hello World!";
    return joinStrings(strings, " ");
  }
  
  private static String joinStrings(String[] strings, String delimiter) {
    int length = strings.length;
    if (length == 0) return "";
    StringBuilder words = new StringBuilder(strings[0]);
    for (int i = 1; i < length; i++) {
        words.append(delimiter).append(strings[i]);
    }
    return words.toString();
  }
}

发送端：

发送消息到一个名为“logs”的exchange上，使用“fanout”方式发送，即广播消息，不需要使用queue，发送端不需要关心谁接收。

Consumer：

import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer;

public class ReceiveLogs {

  private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";

  public static void main(String[] argv) throws Exception {

    ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
    factory.setHost("localhost");
    Connection connection = factory.newConnection();
    Channel channel = connection.createChannel();

    channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "fanout");
    String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
    channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");
    
    System.out.println(" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C");

    QueueingConsumer consumer = new QueueingConsumer(channel);
    channel.basicConsume(queueName, true, consumer);

    while (true) {
      QueueingConsumer.Delivery delivery = consumer.nextDelivery();
      String message = new String(delivery.getBody());

      System.out.println(" [x] Received '" + message + "'");   
    }
  }
}

接收端：

1、声明名为“logs”的exchange的，方式为"fanout"，和发送端一样。

2、channel.queueDeclare().getQueue();该语句得到一个随机名称的Queue，该queue的类型为non-durable、exclusive、auto-delete的，将该queue绑定到上面的exchange上接收消息。

3、注意binding queue的时候，channel.queueBind()的第三个参数Routing key为空，即所有的消息都接收。如果这个值不为空，在exchange type为“fanout”方式下该值被忽略！

  • Routing (按路线发送接收)

使用场景：发送端按routing key发送消息，不同的接收端按不同的routing key接收消息。

Producer：

import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;

public class EmitLogDirect {

  private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";

  public static void main(String[] argv) throws Exception {

    ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
    factory.setHost("localhost");
    Connection connection = factory.newConnection();
    Channel channel = connection.createChannel();

    channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct");

    String severity = getSeverity(argv);
    String message = getMessage(argv);

    channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, severity, null, message.getBytes());
    System.out.println(" [x] Sent '" + severity + "':'" + message + "'");

    channel.close();
    connection.close();
  }
  
  private static String getSeverity(String[] strings){
    if (strings.length < 1)
            return "info";
    return strings[0];
  }

  private static String getMessage(String[] strings){ 
    if (strings.length < 2)
            return "Hello World!";
    return joinStrings(strings, " ", 1);
  }
  
  private static String joinStrings(String[] strings, String delimiter, int startIndex) {
    int length = strings.length;
    if (length == 0 ) return "";
    if (length < startIndex ) return "";
    StringBuilder words = new StringBuilder(strings[startIndex]);
    for (int i = startIndex + 1; i < length; i++) {
        words.append(delimiter).append(strings[i]);
    }
    return words.toString();
  }
}

发送端和场景3的区别：

1、exchange的type为direct

2、发送消息的时候加入了routing key

Consumer：

import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer;

public class ReceiveLogsDirect {

  private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";

  public static void main(String[] argv) throws Exception {

    ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
    factory.setHost("localhost");
    Connection connection = factory.newConnection();
    Channel channel = connection.createChannel();

    channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct");
    String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
    
    if (argv.length < 1){
      System.err.println("Usage: ReceiveLogsDirect [info] [warning] [error]");
      System.exit(1);
    }
    
    for(String severity : argv){    
      channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, severity);
    }
    
    System.out.println(" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C");

    QueueingConsumer consumer = new QueueingConsumer(channel);
    channel.basicConsume(queueName, true, consumer);

    while (true) {
      QueueingConsumer.Delivery delivery = consumer.nextDelivery();
      String message = new String(delivery.getBody());
      String routingKey = delivery.getEnvelope().getRoutingKey();

      System.out.println(" [x] Received '" + routingKey + "':'" + message + "'");   
    }
  }
}

接收端和场景3的区别：

在绑定queue和exchange的时候使用了routing key，即从该exchange上只接收routing key指定的消息。

  • Topics (按topic发送接收)

使用场景：发送端不只按固定的routing key发送消息，而是按字符串“匹配”发送，接收端同样如此。

Producer：

import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;

public class EmitLogTopic {

  private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

  public static void main(String[] argv) {
    Connection connection = null;
    Channel channel = null;
    try {
      ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
      factory.setHost("localhost");
  
      connection = factory.newConnection();
      channel = connection.createChannel();

      channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");

      String routingKey = getRouting(argv);
      String message = getMessage(argv);

      channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, routingKey, null, message.getBytes());
      System.out.println(" [x] Sent '" + routingKey + "':'" + message + "'");

    }
    catch  (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }
    finally {
      if (connection != null) {
        try {
          connection.close();
        }
        catch (Exception ignore) {}
      }
    }
  }
  
  private static String getRouting(String[] strings){
    if (strings.length < 1)
            return "anonymous.info";
    return strings[0];
  }

  private static String getMessage(String[] strings){ 
    if (strings.length < 2)
            return "Hello World!";
    return joinStrings(strings, " ", 1);
  }
  
  private static String joinStrings(String[] strings, String delimiter, int startIndex) {
    int length = strings.length;
    if (length == 0 ) return "";
    if (length < startIndex ) return "";
    StringBuilder words = new StringBuilder(strings[startIndex]);
    for (int i = startIndex + 1; i < length; i++) {
        words.append(delimiter).append(strings[i]);
    }
    return words.toString();
  }
}

发送端和场景4的区别：

1、exchange的type为topic

2、发送消息的routing key不是固定的单词，而是匹配字符串，如"*.lu.#"，*匹配一个单词，#匹配0个或多个单词。

Consumer：

import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer;

public class ReceiveLogsTopic {

  private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

  public static void main(String[] argv) {
    Connection connection = null;
    Channel channel = null;
    try {
      ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
      factory.setHost("localhost");
  
      connection = factory.newConnection();
      channel = connection.createChannel();

      channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic");
      String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
 
      if (argv.length < 1){
        System.err.println("Usage: ReceiveLogsTopic [binding_key]...");
        System.exit(1);
      }
    
      for(String bindingKey : argv){    
        channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, bindingKey);
      }
    
      System.out.println(" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C");

      QueueingConsumer consumer = new QueueingConsumer(channel);
      channel.basicConsume(queueName, true, consumer);

      while (true) {
        QueueingConsumer.Delivery delivery = consumer.nextDelivery();
        String message = new String(delivery.getBody());
        String routingKey = delivery.getEnvelope().getRoutingKey();

        System.out.println(" [x] Received '" + routingKey + "':'" + message + "'");   
      }
    }
    catch  (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }
    finally {
      if (connection != null) {
        try {
          connection.close();
        }
        catch (Exception ignore) {}
      }
    }
  }
}

接收端和场景4的区别：

1、exchange的type为topic

2、接收消息的routing key不是固定的单词，而是匹配字符串。

注意点：

Topic exchange

Topic exchange is powerful and can behave like other exchanges. When a queue is bound with "#" (hash) binding key - it will receive all the messages, regardless of the routing key - like in fanout exchange. When special characters "*" (star) and "#" (hash) aren't used in bindings, the topic exchange will behave just like a direct one.

RPC调用

 工作流程：

  • 当客户端启动时，它创建了匿名的exclusive callback queue.
  • 客户端的RPC请求时将同时设置两个properties： reply_to设置为callback queue；correlation_id设置为每个request一个独一无二的值.
  • 请求将被发送到an rpc_queue queue.
  • RPC端或者说server一直在等待那个queue的请求。当请求到达时，它将通过在reply_to指定的queue回复一个message给client。
  • client一直等待callback queue的数据。当message到达时，它将检查correlation_id的值，如果值和它request发送时的一致那么就将返回响应。

Producer：

#!/usr/bin/env python  
import pika  
  
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(  
        host='localhost'))  
  
channel = connection.channel()  
  
channel.queue_declare(queue='rpc_queue')  
  
def fib(n):  
    if n == 0:  
        return 0  
    elif n == 1:  
        return 1  
    else:  
        return fib(n-1) + fib(n-2)  
  
def on_request(ch, method, props, body):  
    n = int(body)  
  
    print " [.] fib(%s)"  % (n,)  
    response = fib(n)  
  
    ch.basic_publish(exchange='',  
                     routing_key=props.reply_to,  
                     properties=pika.BasicProperties(correlation_id = \  
                                                     props.correlation_id),  
                     body=str(response))  
    ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)  
  
channel.basic_qos(prefetch_count=1)  
channel.basic_consume(on_request, queue='rpc_queue')  
  
print " [x] Awaiting RPC requests"  
channel.start_consuming()

Consumer

#!/usr/bin/env python  
import pika  
import uuid  
  
class FibonacciRpcClient(object):  
    def __init__(self):  
        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(  
                host='localhost'))  
  
        self.channel = self.connection.channel()  
  
        result = self.channel.queue_declare(exclusive=True)  
        self.callback_queue = result.method.queue  
  
        self.channel.basic_consume(self.on_response, no_ack=True,  
                                   queue=self.callback_queue)  
  
    def on_response(self, ch, method, props, body):  
        if self.corr_id == props.correlation_id:  
            self.response = body  
  
    def call(self, n):  
        self.response = None  
        self.corr_id = str(uuid.uuid4())  
        self.channel.basic_publish(exchange='',  
                                   routing_key='rpc_queue',  
                                   properties=pika.BasicProperties(  
                                         reply_to = self.callback_queue,  
                                         correlation_id = self.corr_id,  
                                         ),  
                                   body=str(n))  
        while self.response is None:  
            self.connection.process_data_events()  
        return int(self.response)  
  
fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()  
  
print " [x] Requesting fib(30)"  
response = fibonacci_rpc.call(30)  
print " [.] Got %r" % (response,)

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如果你想从远程服务器访问管理面板，你需要创建一个新的管理员账号，不能使用默认的 guest 账号，否则会被系统拦截，导致无法访问或登录。如果你想从远程服务器访问管理面板，你需要创建一个新的管理员账号，不能使用默认的 guest 账号，否则会被系统拦截，导致无法访问或登录。ps.里面的 5672、15672 很重要，我们的应用程序之间就是通过 5672 端口来和 RabbitMQ 做链接的，就像 redis 的6379，es 的 9200是一样的。将命令粘贴到此处，回车，显示已经启动了，并配置了一些插件。
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@王某人
11-10 2610
rabbitMq工作模式 Work queues工作队列模式 模式说明 Work Queues 与入门程序的 简单模式 相比，多了一个或一些消费端，多个消费端共同消费同一个队列中的消息。 应用场景：对于任务过重或任务较多情况使用工作队列可以提高任务处理的速度。 订阅模式概述 订阅模式示例图： 前面2个案例中，只有3个角色： P：生产者，也就是要发送消息的程序 C：消费者：消息的接受者，会一直等待消息到来。 queue：消息队列，图中红色部分 而在订阅模型中，多了一个exchange角色，而且过程略有变化
SpringBoot整合RabbitMQ之典型应用场景实战一
技术分享
11-15 1247
实战前言 RabbitMQ 作为目前应用相当广泛的消息中间件，在企业级应用、微服务应用中充当着重要的角色。特别是在一些典型的应用场景以及业务模块中具有重要的作用，比如业务服务模块解耦、异步通信、高并发限流、超时业务、数据延迟处理等。 RabbitMQ 官网拜读 首先，让我们先拜读 RabbitMQ 官网的技术开发手册以及相关的 Features，感兴趣的朋友可以耐心的阅读其中的相关介绍，相信会有一...
RabbitMQ 的三种集群模式
qq_40453972的博客
03-31 1499
三种集群模式：标准、镜像、联邦集群。 对于标准集群，节点共享元数据，但消息只存在一个节点。元数据的内容：队列、交换机、绑定关系等， 而消息本身不复制。性能和资源利用的优势，但单点故障的问题，比如队列所在节点宕机的影响。 镜像集群是解决高可用的问题，每个队列的镜像分布在多个节点。 需要说明如何配置策略，同步方式，以及自动故障转移的机制。 同时要指出资源消耗和网络带宽的问题，适合需要高可用性的场景。 联邦集群用于跨地域的多活部署，数据可以异步复制。
RabbitMQ最新面试题和 七种队列模式应用场景(2021版)
很努力的恺恺
06-27 804
RabbitMQ简介 AMQP，即Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。 RabbitMQ是一款开源的，Erlang编写的，基于AMQP协议的，消息中间件；可以用它来：解耦、异步、削峰。 异步处理 - 相比于传统的串行、并行方式，提高了系统吞吐量。 应用解耦 - 系统间通过消息通信，不用关心其他系统的处理。 流量削锋
一、RabbitMQ入门案例
a2231476020的博客
07-09 1294
创建SpringBoot项目，引入依赖，pom.xml如下 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://...
RabbitMQ的几种模式(一)
Mensonge的博客
11-30 326
RabbitMQ存在6种实现 如下图（当前只研究前5种简单demo实现） HelloWorld 简单模式 如下图 简单模式就是一个生产者通过MQ Server对应一个消费者。 对于MQ服务器来说，无论是生产者还是消费者，都相当于客户端所以我们在pom中引入amqp-client客户端依赖<dependency> <groupId>com.rabbitmq</groupId> <artifactId>amqp-client</artif
本地安装rabbitmq
weixin_43779185的博客
04-21 1118
一、由于rabbitmq是erlang语言，要先安装erlang语言开发包 官网：http://www.erlang.org/downloads 一直下一步就可以正常安装 配置变量： 检查是否安装成功 cmd 输入erl 打印出版本号 二、安装rabbitmq 直接下一步安装就好了 配置变量： 检查是否安装成功 cmd进入C:\Program Files\RabbitMQ Server\rabbitmq_server-3.6.9\sbin目录 激活 RabbitMQ’s
Linux Ubuntu安装RabbitMQ服务
Tiam_cr的博客
07-14 6622
RabbitMQ是一个在 AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。由erlang开发的AMQP（Advanced Message Queue 高级消息队列协议 ）的开源实现，由于erlang 语言的高并发特性，性能较好，本质是个队列，FIFO 先入先出，里面存放的内容是message,下面介绍通过在ubuntu+cpolar+rabbitMQ环境下，实现mq服务端远程访问。
RabbitMQ的五种常见模式
未来的博客
04-21 588
RabbitMQ的五种常见模式 在练习RabbitMQ之前，请确认自己的RabbitMQ已经安装并开启。 1、简单模式 从图上可以看到只有三个角色:   p 【product】: 生产者 发生消息的   红色[queue]: 队列。 存储消息的    C [consumer]: 消费者 消费消息 创建一个maven项目，创建一个消费者和一个生产者。 生产者代码： public class Product { public static void main(String[] args)
手把手教你，本地RabbitMQ服务搭建（windows）
战斧的博客
06-27 9229
前面已经对RabbitMQ介绍了很多内容，今天主要是交大家搭建一个可用的RabbitMQ服务端，方便后续进一步实操与细节分析。
windows本地安装rabbitMQ
weixin_45753881的博客
08-23 114
一、安装Erlang 去erlang官网https://www.erlang.org/downloads 点击安装包进行安装，一路点击【Next】即可 二、安装rabbitMQ 去rabbitMQ官网https://www.rabbitmq.com/download.html 下载完成后，点击安装包进行安装，一路【Next】即可 三、添加用户，设置权限 进入sbin目录 1.激活RabbitMQ Management Plugin rabbitmq-plugins.bat enable rabbitm
本地部署RabbitMQ
zoro_soro的博客
02-10 694
一.下载RabbitMQ管理工具 1.windows下载地址： http://www.rabbitmq.com/install-windows.html 2.Linux，BSD, UNIX下载地址： ①：Debian and Ubuntu http://www.rabbitmq.com/install-debian.html#downloads ②：RHEL, CentOS, Fedora, openSUSE http://www.rabbitmq.com/install-rpm.html ③：Gen
Win 10 本地安装RabbitMQ
最新发布
zmsofts的博客
09-18 1292
安装就直接 next , 需要自定义安装的，路径要全英文的。
rabbitmq使用方式以及有哪些使用场景
06-27
### RabbitMQ 的使用方法及其典型应用场景 RabbitMQ 是一个功能强大的消息中间件，广泛应用于企业级应用和微服务架构中。其核心功能是通过异步通信机制实现服务解耦、流量削峰以及任务延迟处理等场景。 #### 使用方式 RabbitMQ 的使用通常涉及生产者（Producer）和消费者（Consumer）的编写，同时需要配置 Exchange 和 Queue 之间的绑定关系。在 Spring Boot 应用中，可以通过声明 `@Bean` 来定义 Exchange、Queue 以及 Binding 对象，并利用 `RabbitTemplate` 发送消息[^1]。 例如，在异步写日志或异步发送邮件的场景中，可以将耗时操作从主业务逻辑中剥离出来，交由 RabbitMQ 异步处理： ```java @Configuration public class RabbitConfig { @Bean public DirectExchange directExchange() { return new DirectExchange("example.direct"); } @Bean public Queue queueA() { return new Queue("queueA"); } @Bean public Binding bindingA(DirectExchange directExchange, Queue queueA) { return BindingBuilder.bind(queueA).to(directExchange).with("keyA").noargs(); } } @Service public class Producer { private final RabbitTemplate rabbitTemplate; public Producer(RabbitTemplate rabbitTemplate) { this.rabbitTemplate = rabbitTemplate; } public void sendMessage(String message) { rabbitTemplate.convertAndSend("example.direct", "keyA", message); } } ``` 消费者端则通过监听队列来接收并处理消息： ```java @Component public class Consumer { @RabbitListener(queues = "queueA") public void receive(String message) { System.out.println("Received message: " + message); // 执行具体的业务逻辑，如写入日志文件或发送邮件 } } ``` #### 典型应用场景 RabbitMQ 在实际开发中有多种用途，包括但不限于以下几种场景： - **服务模块解耦**：当两个服务之间存在依赖关系但又不希望直接调用时，可以借助 RabbitMQ 实现松耦合的设计模式。 - **异步通信**：对于一些不需要即时完成的操作（比如通知用户注册成功），可将其放入队列中稍后执行。 - **高并发限流**：面对突发的大规模请求，可以通过设置队列长度限制来保护下游系统免受冲击。 - **超时业务与数据延迟处理**：某些业务流程可能要求一定时间后触发特定动作，这时可以结合死信队列（DLQ）或者延迟插件来达成目的[^4]。 此外，还需要考虑消息是否为实时性需求还是允许延时/延迟的情况，这会影响选择何种类型的消息模型及相应的配置策略[^2]。
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