Work queues,也被称为(Task 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

SpringAMQP Work Queue消息发送和接收_spring

 

 

 

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,速度就能大大提高了。

 

1.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 = "simple.queue";
    // 消息
    String message = "hello, message_";
    for (int i = 0; i < 50; i++) {
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);
        Thread.sleep(20);
    }
}

  

2.消息接收

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 = "simple.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 = "simple.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);
}

  

3.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。

可以看到消费者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。这样显然是有问题的。

4.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

  

5.总结

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