• RabbitMQ


    这次我们试着实现这样一个小程序:


    嗯,就是任务队列(task queue)。
    不是将任务集中在一堆并一直等到所有任务一并完成为止,而是将每一个任务封装为一个消息,并将其发送到队列,后台的workers就从队列中分担工作。
    web应用尤其喜欢这种处理方式,比如面对一个请求时我们有一大堆复杂逻辑需要处理,而我们却不需要立即响应处理结果,那就放到后面慢慢弄。
    (PS:另外也有直接对任务进行持久化,然后用scheduler什么的去定时处理。无论如何,没有银弹。)


    对于复杂的任务,我们可以用Thread.sleep模拟一下。
    比如provider每发一个"hello...",worker读到消息后开始数点,每读到一个"."就睡一会儿。

    provider也简单模拟一下,一次塞个20个消息到队列:

    public static void main(String[] argv) throws java.io.IOException {
     
        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 = "Hello...";
     
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME,
                    MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.concat(i+1+"").getBytes());
            System.out.println(" [x] Sent '" + message + (i + 1) + "'  "
                    + (i + 1) + " times");
        }
     
        channel.close();
        connection.close();
    }

    有一个需要注意的地方,就是consumer揽了活后没干完就死掉了。
    我需要其他还活着的consumer替死者完成工作。
    RabbitMQ支持消息应答,如果worder没有做出应答却死掉了,provider则会将消息重新发给其他活着的consumer。
    但这个和timeout无关,只有在worker的connection断掉时才会重新发送。


    如果调用了没有autoAck参数的basicConsume,消息应答默认是启用的,也就是autoAck=false。

    boolean autoAck = false;
    channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, consumer);

    当autoAck==false时需要我们显示调用channel.basicAck方法将接收的消息ack一下。
    如果接收了消息却不显示调用应答方法,就不能再接收新的消息,这就造成了浪费。
    另外,如果设置了autoAck就不要显示进行应答,否则会来一个com.rabbitmq.client.ShutdownSignalException。

    consumer死了有其他人处理后事,那整个server死掉了怎么办?
    为了让消息不丢失,我们需要将队列和消息标记为durable。

    boolean durable = true;
    channel.queueDeclare("hello", durable, false, false, null);

    好了,这样即使重启RabbitMQ服务也不会丢失队列。

    但这并不保证消息不会丢失,为了保证这一点,我们在provider发布消息时加了essageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN:

    channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME,
                        MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, message.concat(i+1+"").getBytes());

    虽然这种方式并不完美,我们还需要做其他的一些工作,但暂时先到这里。

    最后一个问题是,如何做到给consumer公平分配任务。
    如果没有做这个处理,会出现这样一种情况。
    举个例子:provider发送了20个消息,随即启动的consumer_1把这20个消息全都独占了。
    在consumer_1工作期间又有consumer_2被启动,但此时consumer_2没有任何任务。
    此时provider又发送了20个消息,这时consumer_2会得到10个任务。

    我们可以使用channel.basicQos(int prefetchCount)方法限制预获取的数量,比如prefetchCount==1就是返回应答后可以再获得1个消息。

    好了,consumer代码如下:

    public class Worker {
        private static final String TASK_QUEUE_NAME = "task_queue";
     
        public static void main(String[] argv) throws java.io.IOException,
                java.lang.InterruptedException {
     
            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);
            boolean autoAck = false;
            channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, 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);
            }
        }
     
    }
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/kavlez/p/4100076.html
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