前言:前面我们讲解的都是本地服务器,现在如果需要远程计算机上运行一个函数,等待结果。这就是一个不同的故事了,这种模式通常被称为远程过程调用或者RPC。
本章教程我们使用RabbitMQ搭建一个RPC系统,一个客户端和一个可扩展的RPC服务器,现在我们开始吧。
Callback queue
一般做rpc在RabbitMQ是比较容易的,一个客户端发送一个请求信息和一个响应信息的服务器回复,为了得到一个响应,我们需要发送一个回调队列地址请求。如下
Message属性:
AMQP协议一共预定义了14个属性,但是大多数属性很少使用,下面几个可能用的比较多
deliveryMode:有2个值,一个是持久,另一个表示短暂(第二篇说过)
contentType:内容类型:用来描述编码的MIME类型。例如,经常使用JSON编码是将此属性设置为一个很好的做法:application/json。
replyTo:经常使用的是回调队列的名字
correlationid:RPC响应请求的相关应用
Correlation Id
在队列上接收到一个响应,但它并不清楚响应属于哪一个,当我们使用CorrelationId属性的时候,我们就可以将它设置为每个请求的唯一值,稍后当我们在回调队列中接收消息的时候,我们会看到这个属性,如果我们看到一个未知的CorrelationId,我们就可以安全地忽略信息-它不属于我们的请求。为什么我们应该忽略未知的消息在回调队列中,而不是失败的错误?这是由于服务器端的一个竞争条件的可能性。比如还未发送了一个确认信息给请求,但是此时RPC服务器挂了。如果这种情况发生,将再次重启RPC服务器处理请求。这就是为什么在客户端必须处理重复的反应。
需求
我们的rpc工作方式如下:
1:当客户端启动时,它创建一个匿名的独占回调队列。
2:对于rpc请求,客户端发送2个属性,一个是replyTo设置回调队列,另一是correlationId为每个队列设置唯一值
3:请求被发送到一个rpc_queue队列中
4:rpc服务器是等待队列的请求,当收到一个请求的时候,他就把消息返回的结果返回给客户端,使请求结束。
5:客户端等待回调队列上的数据,当消息出现的时候,他检查correlationId,如果它和从请求返回的值匹配,就进行响应。
编码
RPCServer.Java
public class RPCServer { private static final String RPC_QUEUE_NAME = "rpc_queue"; private static int fib(int n) { if (n == 0) { return 0; } if (n == 1) { return 1; } return fib(n - 1) + fib(n - 1); } public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, TimeoutException { ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory(); factory.setHost("localhost"); Connection connection = factory.newConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); channel.queueDeclare(RPC_QUEUE_NAME, false, false, false, null); channel.basicQos(1); QueueingConsumer consumer = new QueueingConsumer(channel); channel.basicConsume(RPC_QUEUE_NAME, false, consumer); System.out.println("RPCServer Awating RPC request"); while (true) { QueueingConsumer.Delivery delivery = consumer.nextDelivery(); BasicProperties props = delivery.getProperties(); BasicProperties replyProps = new AMQP.BasicProperties.Builder(). correlationId(props.getCorrelationId()).build(); String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8"); int n = Integer.parseInt(message); System.out.println("RPCServer fib(" + message + ")"); String response = "" + fib(n); channel.basicPublish( "", props.getReplyTo(), replyProps, response.getBytes()); channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false); } } }
服务器代码比较简单
1:建立连接,通道,队列
2:我们可能运行多个服务器进程,为了分散负载服务器压力,我们设置channel.basicQos(1);
3:我们用basicconsume访问队列。然后进入循环,在其中我们等待请求消息并处理消息然后发送响应。
RPCClient.java
public class RPCClient { private Connection connection; private Channel channel; private String requestQueueName = "rpc_queue"; private String replyQueueName; private QueueingConsumer consumer; public RPCClient() throws IOException, TimeoutException { ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory(); factory.setHost("localhost"); connection = factory.newConnection(); channel = connection.createChannel(); replyQueueName = channel.queueDeclare().getQueue(); consumer = new QueueingConsumer(channel); channel.basicConsume(replyQueueName, true, consumer); } public String call(String message) throws IOException, InterruptedException { String response; String corrID = UUID.randomUUID().toString(); AMQP.BasicProperties props = new AMQP.BasicProperties().builder() .correlationId(corrID).replyTo(replyQueueName).build(); channel.basicPublish("", requestQueueName, props, message.getBytes("UTF-8")); while (true) { QueueingConsumer.Delivery delivery = consumer.nextDelivery(); if (delivery.getProperties().getCorrelationId().equals(corrID)) { response = new String(delivery.getBody(), "UTF-8"); break; } } return response; } public void close() throws Exception { connection.close(); } public static void main(String[] args) throws Exception { RPCClient rpcClient = null; String response; try { rpcClient = new RPCClient(); System.out.println("RPCClient Requesting fib(20)"); response = rpcClient.call("20"); System.out.println("RPCClient Got '" + response + "'"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { if (rpcClient != null) { rpcClient.close(); } } } }
客户端代码解读
1:建立一个连接和通道,并声明了一个唯一的“回调”队列的答复
2:我们订阅回调队列,这样就可以得到RPC的响应
3:定义一个call方法用于发送当前的回调请求
4:生成一个唯一的correlationid,然后通过while循环来捕获合适的回应
5:我们请求信息,发送2个属性,replyTo 和correlationId
6:然后就是等待直到有合适的回应到达
7:while循环是做一个非常简单的工作,对于每一个响应消息,它检查是否有correlationid然后进行匹配。然后是就进行响应。
8:最后把响应返回到客户端。