1.RabbitMq 基础入门

1.RabbitMq 基础入门
0.介绍

　　RabbitMQ是一个消息代理：它接受并转发消息。你可以把它当成一个邮局：当你想邮寄信件的时候，你会把信件放在投递箱中，并确信邮递员最终会将信件送到收件人的手里。在这个例子中，RabbitMQ就相当与投递箱、邮局和邮递员。

　　RabbitMQ与邮局的区别在于：RabbitMQ并不处理纸质信件，而是接受、存储并转发二进制数据---消息。

　　谈到RabbitMQ的消息，通常有几个术语：
- 生产者：是指发送消息的程序
- 队列：相当于RabbitMQ的投递箱。尽管消息在RabbitMQ和你的应用之间传递，但是消息仅仅会在队列之中存储。队列只能存储在内存或磁盘中，本质上是一个大的消息缓冲区。不同的生产者可以发送消息到同一个对队列，不同的消费者也可以从同一个队列中获取消息。
- 消费者：等待接受消息的程序。
　　注意，生产者、消费者以及RabbitMQ并不一定要在同一个主机上，在绝大部分的应用中它们都不在同一主机上。

RabbitMQ 一般工作流程

　　生产者和RabbitMQ服务器建立连接和通道，声明路由器，同时为消息设置路由键，这样，所有的消息就会以特定的路由键发给路由器，具体路由器会发送到哪个或哪几个队列，生产者在大部分场景中都不知道。（1个路由器，但不同的消息可以有不同的路由键）。

　　消费者和RabbitMQ服务器建立连接和通道，然后声明队列，声明路由器，然后通过设置绑定键（或叫路由键）为队列和路由器指定绑定关系，这样，消费者就可以根据绑定键的设置来接收消息。（1个路由器，1个队列，但不同的消费者可以设置不同的绑定关系）。

主要方法
- 声明队列（创建队列）：可以生产者和消费者都声明，也可以消费者声明生产者不声明，也可以生产者声明而消费者不声明。最好是都声明。（生产者未声明，消费者声明这种情况如果生产者先启动，会出现消息丢失的情况，因为队列未创建）
```
channel.queueDeclare(String queue, //队列的名字
boolean durable, //该队列是否持久化（即是否保存到磁盘中）
boolean exclusive,//该队列是否为该通道独占的，即其他通道是否可以消费该队列
boolean autoDelete,//该队列不再使用的时候，是否让RabbitMQ服务器自动删除掉
Map<String, Object> arguments)//其他参数
```
- 声明路由器（创建路由器）：生产者、消费者都要声明路由器---如果声明了队列，可以不声明路由器。
```
channel.exchangeDeclare(String exchange,//路由器的名字
String type,//路由器的类型：topic、direct、fanout、header
boolean durable,//是否持久化该路由器
boolean autoDelete,//是否自动删除该路由器
boolean internal,//是否是内部使用的，true的话客户端不能使用该路由器
Map<String, Object> arguments) //其他参数
```
- 绑定队列和路由器：只用在消费者
```
channel.queueBind(String queue, //队列
String exchange, //路由器
String routingKey, //路由键，即绑定键
Map<String, Object> arguments) //其他绑定参数
```
- 发布消息：只用在生产者
```
channel.basicPublish(String exchange, //路由器的名字，即将消息发到哪个路由器
String routingKey, //路由键，即发布消息时，该消息的路由键是什么
BasicProperties props, //指定消息的基本属性
byte[] body)//消息体，也就是消息的内容，是字节数组
```
- BasicProperties props：指定消息的基本属性，如deliveryMode为2时表示消息持久，2以外的值表示不持久化消息
```
//BasicProperties介绍
String corrId = "";
String replyQueueName = "";
Integer deliveryMode = 2;
String contentType = "application/json";
AMQP.BasicProperties props = new AMQP.BasicProperties
            .Builder()
            .correlationId(corrId)
            .replyTo(replyQueueName)
            .deliveryMode(deliveryMode)
            .contentType(contentType)
            .build();
```
- 接收消息：只用在消费者
```
channel.basicConsume(String queue, //队列名字，即要从哪个队列中接收消息
boolean autoAck, //是否自动确认，默认true
Consumer callback)//消费者，即谁接收消息
```
- 消费者中一般会有回调方法来消费消息
```
Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, //该消费者的标签
                 Envelope envelope,//字面意思为信封：packaging data for the message
                   AMQP.BasicProperties properties, //message content header data 
                     byte[] body) //message body
                      throws IOException {
                    //获取消息示例
                    String message = new String(body, "UTF-8");
                    //接下来就可以根据消息处理一些事情
            }
        };
```
路由器类型
- fanout：会忽视绑定键，每个消费者都可以接受到所有的消息（前提是每个消费者都要有各自单独的队列，而不是共有同一队列）。
- direct：只有绑定键和路由键完全匹配时，才可以接受到消息。
- topic：可以设置多个关键词作为路由键，在绑定键中可以使用*和#来匹配
- headers：（可以忽视它的存在）
一、Hello World

　　在这一部分，我们将会使用Java编写两个小程序：一个发送单个消息的生产者、一个接受消息并打印出消息的消费者。这个消息就是Hello World。

　　下图中，P代表生产者，C代表消费者，中间红色的小箱子就代表队列--RabbitMQ为了让消费者收到消息而保持的消息缓冲区。

　　在这一部分，只需要引入Java客户端依赖即可：amqp-client.jar，也可以通过maven的方式引入：
```
<dependency>
    <groupId>com.rabbitmq</groupId>
    <artifactId>amqp-client</artifactId>
    <version>4.1.0</version>
</dependency>
```
1、生产者

　　我们将消息的发布者（生产者）命名为Send，将消息的消费者命名为Recv。发布者将会连接到RabbitMQ，并且发送一条消息，然后退出。
```
public class Send {
    //定义队列名字
    private final static String QUEUE_NAME = "weixiaotao";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        //创建连接和通道 创建一个连接到Rabbit服务器的连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("192.168.24.128");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("admin");
        Connection connection = factory.newConnection();
        //创建了一个通道（channel），大部分的API操作均在这里完成
        Channel channel = connection.createChannel();
        //为通道指明队列 对于Send来说，必须指明消息要发到哪个队列：
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        String message = "Hello World aaaaa...!";
        //发布消息
        channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes("UTF-8"));
        System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");
        //关闭连接
        channel.close();
        connection.close();
    }
}
```
　　上面的代码中，connection是socket连接的抽象，为我们处理了通信协议版本协商以及认证等。这样，我们就连接到了本地机器上的一个消息代理（broker）。如果想连接到其他机器上的broker，只要修改IP即可。

　　队列的定义是幂等的，它仅仅在不存在时才会创建。消息的内容是一个字节数组，所以你可以随意编码

2、接收者（消费者）

完整代码如下：
```
public class Recv {
    private final static String QUEUE_NAME = "weixiaotao";
    public static void main(String[] argv) throws Exception {
        //建立连接和通道
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("192.168.24.128");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("admin");
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        //声明要消费的队列
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        System.out.println(" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C");
        //回调消费消息
        Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body)
                    throws IOException {
                String message = new String(body, "UTF-8");
                System.out.println(" [x] Received '" + message + "'");
            }
        };
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, consumer);
    }
}
```
```
 　　消费者从RabbitMQ中取出消息。不同于发布者只发送一条消息就退出，这里我们让消费者一直监听消息，并把接受到的消息打印出来。
```
　　上面引入的DefaultConsumer是Consumer接口的实现类，我们使用它来缓冲从服务器push来的消息。接下来的设置与发布者类似，打开连接和通道，声明我们想消费的队列。注意，这里的队列的名字要与发布者中声明的队列的名字一致。

　　注意，消费者同样声明了队列。这是因为，我们可能在启动生产者之前启动了消费者应用，我们想确保在从一个队列消费消息之前，这个队列是存在的。

　　接下来，告诉服务器（RabbitMQ）把队列中的消息发过来。因为这个过程是异步的，可以通过DefaultConsumer来进行回调。

　　这样，消费者就会一直监听声明的队列。运行一次生产者（即Send.java中的main方法），消费者就会打印出接受到的消息。

二. Work Queues

　　在第一个教程中，我们实现了从一个指定的队列中发送和接收消息。在这一部分，我们将会创建一个工作队列：用来讲耗时的任务分发给多个工作者。

　　工作队列的主要思想是避免这样的情况：直接去做一件资源密集型的任务，并且还得等它完成。相反，我们将任务安排到之后再去做。我们将任务封装为一个消息，并发到队列中。一个工作进程将会在后台取出任务并最终完成工作。如果开启多个工作进程，任务将会在这多个工作进程间共享。

　　这个概念在web应用中是非常有用的，因为web应用不可能在一个HTTP请求中去处理一个复杂的任务。

准备

　　在上一个教程中，我们发送了“hello world”的消息。现在，我们会发送一些代表复杂任务的字符串。我们没有真实的任务（比如调整图片大小、PDF文件加载等），所以我们使用Thread.sleep()方法来伪造耗时任务，假装我们很忙。我们用字符串中的点号.来表示任务的复杂性，一个点就表示需要耗时1秒，比如一个描述为hello...的假任务，它需要耗时3秒。

循环分发

　　使用任务队列的一个优势在于容易并行处理。如果积压了大量的工作，我们只需要添加更多的工作者（上文中的Worker.java中的概念），这样很容易扩展。

　　首先，我们来尝试同时运行两个工作者实例（Worker.java）。

　　启动NewTask，之后，可以依次将message修改为"2.."、"3..."、"4...."、"5....."等，每修改一次就运行一次。

　　可以看出，默认情况下，RabbitMQ是轮流发送消息给下一个消费者，平均每个消费者接收到的消息数量是相等的。这种分发消息的方式叫做循环分发。

消息确认

　　完成一项任务可能会耗费几秒钟，你可能会问，假如其中一个消费者开始了一个非常耗时的任务，并在执行这个任务的时候崩溃了（也就是没有完成这个任务），将会发生什么事情。按照上面的代码，一旦RabbitMQ向消费者发出消息，消息就会立即从内存中移除。在这种情况下，如果你杀死一个工作者，我们将会失去它正在处理的消息，同时也会丢失所有发给这个工作者但这个工作者还未处理的消息。

　　但我们不想丢掉任务，如果一个工作者死掉，我们想将这个任务发给其他的工作者。

　　为了确保消息永远不会丢失，RabbitMQ支持消息确认。消费者将会发送一个确认信息来告诉RabbitMQ，我已经接收到了消息，并且处理完了，你可以随便删它了。

　　如果一个消费者在发送确认信息前死去（连接或通道关闭、TCP连接丢失等），RabbitMQ将会认为该消息没有被完全处理并会重新将消息加入队列。如果此时有其他的消费者，RabbitMQ很快就会重新发送该消息到其他的消费者。通过这种方式，你完全可以保证没有消息丢失，即使某个消费者意外死亡。

　　对RabbitMQ而言，没有消息超时这一说。如果消费者死去，RabbitMQ将会重新发送消息。即使处理一个消息需要耗时很久很久也没有关系。

　　消息确认机制是默认打开的。只是在前面的代码中，我们显示地关掉了：boolean autoAck=true。

注意到最上面的那句代码：
```
//channel.basicQos(int prefetchCount);
channel.basicQos(1); // accept only one unack-ed message at a time (see below)
```
　　其中的参数prefetchCount表示：maximum number of messages that the server will deliver。

　　这样，就可以确保即使消费者挂了，消息也不会丢失。

消息持久化

　　通过上面的教程，我们知道如何确保消费者挂掉也不会丢失消息。但是，加入RabbitMQ服务器挂掉了怎么办？

　　如果关闭RabbitMQ服务或者RabbitMQ服务崩溃了，RabbitMQ就会丢掉所有的队列和消息：除非你告诉它不要这样。要确保RabbitMQ服务关闭或崩溃后消息不会丢失，要做两件事情：持久化队列、持久化消息。

　　首先，我们要确保RabbitMQ永远不会丢失我们的队列。怎么做呢？在声明队列的时候，指定durable参数为true。
```
boolean durable = true;
channel.queueDeclare("hello", durable, false, false, null);
```
　　尽管上面的代码没有错，但是它不会按所想的那样将队列持久化：因为之前我们已经将hello这个队列设置了不持久化，RabbitMQ不允许重新定义已经存在的队列，否则就会报错。快速的解决办法：声明另外一个队列就行了，只要不叫hello，比如task_queue：

　　现在，我们已经确保队列不会丢失了，那么如何将消息持久化呢：将MessageProperties的值设置为PERSISTENT_TEXT_PLAIN。
```
import com.rabbitmq.client.MessageProperties;
channel.basicPublish("", "task_queue",
            MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,
            message.getBytes());
```
　　将消息标记为持久化并不能完全保证消息不会丢失。尽管它告诉RabbitMQ将消息保存到磁盘中，但是在RabbitMQ接收到消息和保存消息之间会与一个很短的时间窗。同时，RabbitMQ不会为每个消息做fsync(2)处理，消息可能仅仅保存到缓存中而不会真正地写入到磁盘中。这种持久化保证尽管不够健壮，但已经远远足够我们的简单任务队列。如果你需要更强大的保证，可以使用[publisher confirms](https://www.rabbitmq.com/confirms.html)。

公平分发

　　你可能已经发现，循环消息分发并不是我们想要的。比如，有两个工作者，当奇数消息（如上文中的"1..."、"3..."、"5..."、"7..."）很耗时而偶数消息（如上文中的"2."、"4."、"6."、"8."）很简单的时候，其中一个工作者就会一直很忙而另一个工作者就会闲。然而RabbitMQ对这些一概不知，它只是在轮流平均地发消息。

　　这种情况的发生是因为，RabbitMQ 只是当消息进入队列时就分发出去，而没有查看每个工作者未返回确认信息的数量。

　　为了改变这种情况，我们可以使用basicQos方法，并将参数prefetchCount设为1。这样做，工作者就会告诉RabbitMQ：不要同时发送多个消息给我，每次只发1个，当我处理完这个消息并给你确认信息后，你再发给我下一个消息。这时候，RabbitMQ就不会轮流平均发送消息了，而是寻找闲着的工作者。
```
int prefetchCount = 1;
channel.basicQos(prefetchCount);
```
　　注意，如果所有的工作者都很忙，你的队列可能会装满，你必须留意这种情况：或者添加更多的工作者，或者采取其他策略。

　　相关完整代码：
```
import java.io.IOException;
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 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 = getMessage(argv);

    channel.basicPublish( "", TASK_QUEUE_NAME,
            MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,
            message.getBytes());
    System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");

    channel.close();
    connection.close();
  }      
  //...
}


import com.rabbitmq.client.*;

import java.io.IOException;

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");
    final Connection connection = factory.newConnection();
    final 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);

    final Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
      @Override
      public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
        String message = new String(body, "UTF-8");

        System.out.println(" [x] Received '" + message + "'");
        try {
          doWork(message);
        } finally {
          System.out.println(" [x] Done");
          channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
        }
      }
    };
    boolean autoAck = false;
    channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, consumer);
  }

  private static void doWork(String task) {
    for (char ch : task.toCharArray()) {
      if (ch == '.') {
        try {
          Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException _ignored) {
          Thread.currentThread().interrupt();
        }
      }
    }
  }
}
 
```
三.Publish/Subscribe

　　在之前的教程中，我们创建了一个工作队列：一个消息只能发送到一个工作者（消费者）中。而在这个教程中我们将会做完全不同的事情：我们发送同一个消息到多个消费者中。这种模式一般被称为“发布/订阅”模式。

　　为了演示这种模式，我们将会创建一个简单的日志系统。它由两个程序组成：第一个将会输出日志消息，第二个将会接受并打印出日志消息。

　　在这个日志系统中，每一个接收程序（消费者）都会收到所有的消息，其中一个消费者将消息直接保存到磁盘中，而另一个消费者则将日志输出到控制台。从本质上讲，发布的日志消息将会广播给所有的接收者（消费者）。

交换器Exchanges

　　在之前的教程里，我们都是直接往队列里发送消息，然后又直接从队列里取出消息。现在是时候介绍RabbitMQ的整个消息模型了。

　　先让我们快速地回顾一下之前教程中的几个概念：
- 生产者：发送消息的用户程序
- 队列：存储消息的缓冲区
- 消费者：接收消息的用户程序
  
  RabbitMQ的消息模型中的一个核心思想是，生产者绝不会将消息直接发送到队列中，实际上，在大部分场景中生产者根本不知道消息会发送到哪些队列中。
- 相反，生产者只会将消息发送给一个Exchange（路由器/交换器）。Exchange其实很简单，它所做的就是，接收生产者发来的消息，并将这些消息推送到队列中。Exchange必须清楚地知道怎么处理接收到的消息：是将消息放到一个特定的队列中，还是放到多个队列中，还是直接将消息丢弃。下图示意了Exchange在消息模型中的位置：
　　Exchange一共有四种类型：direct、topic、headers 和fanout。今天的教程将会使用fanout类型的Exchange，让我们创建一个名为logs的fanout类型的Exchange
```
channel.exchangeDeclare("logs", "fanout");
```
　　fanout类型的Exchange非常简单，从它的名字你可能就已经猜出来了（fanout翻译过来是扇形的意思），它将会将接收到的消息广播给所有它知道的队列。这正是我们的日志系统所需要的类型。可以通过下面的命令列出Rabbit服务器上的所有Exchange
```
sudo rabbitmqctl list_exchanges
```
　　没有命名的Exchange 在前面的教程中，我们对Exchange一无所知，但是我们仍然可以将消息发送到队列中，这可能是因为我们使用了默认的Exchange，我们是通过空字符串""来定义这个Exchange的。回想一下我们之前是怎么发布消息的：
```
channel.basicPublish("", "hello", null, message.getBytes());
//该方法的定义为：
basicPublish(String exchange, String routingKey, BasicProperties props, byte[] body)
```
　　上面代码的方法中，第一个参数就是Exchange的名字，空字符串表示默认或无名Exchange：消息通过由routingKey定义的队列被路由的。现在，我们通过下面的方式来发布消息：
```
channel.basicPublish( "logs", "", null, message.getBytes());
```
临时队列

　　你可能记得之前我们使用了特定名字的队列（还记得hello和task_queue吗）。可以指明一个队列这一点对我们而言至关重要，因为我们也要让工作者指向同一个队列。当你在生产者和消费者之间共用一个队列时，给这个队列取个名字就非常重要。

　　但这不适应于我们的日志系统。我们想让每个消费者都接收到所有的日志消息，而不是其中的一部分日志消息。我们关心的是当前广播的消息而不是之前的那些。为了解决这些问题，我们需要做两件事情。

　　首先，无论何时我们连接到RabbitMQ服务的时候，我们都需要一个新鲜的空的队列。为了达到这个效果，我们可以为队列取一个随机的名字，或者更好的是，让RabbitMQ服务器为我们的队列随机起个名字。

　　其次，当我们关闭了消费者的时候，队列应该自动删除。

当我们调用无参的queueDeclare()的时候，意味着创建了一个非持久、独特的、自动删除的队列，并返回一个自动生成的名字：
```
String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
```
　　这样就可以获取随机的队列名字了，这个名字看起来形如：amq.gen-JzTY20BRgKO-HjmUJj0wLg。

绑定

　　我们已经创建了一个fanout类型的Exchange和一个队列。现在我们需要告诉Exchange发送消息到我们的队列中。Exchange和队列之间的关系称为绑定。
```
channel.queueBind(queueName, "logs", "");
```
　　这样，我们创建的队列就和我们创建的logs路由器建立了关系，路由器就会将消息发送到这个队列中。可以通过下面的命令查看所有已经存在的绑定关系：
```
# sudo rabbitmqctl list_bindings
```
整合到一起

　　对生产者程序，它输出日志消息，与之前的教程并没与很大不同。最重要的改变就是，我们将消息发布给logs路由器，而不是无名的路由的。当发消息的时候，我们需要提供一个路由键routingKey，但是它的值会被fanout类型的路由器忽略，以下是生产者Publish.java
```
public class Publish {
   private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";

   public static void main(String[] argv) throws Exception {
      //建立连接和通道
      ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
      factory.setHost("192.168.24.128");
      factory.setUsername("admin");
      factory.setPassword("admin");
      Connection connection = factory.newConnection();
      Channel channel = connection.createChannel();

      //声明路由以及路由的类型
      channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.FANOUT);

      String message = "msg...";

      //发布消息
      channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, "", null, message.getBytes("UTF-8"));
      System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");

      //关闭连接和通道
      channel.close();
      connection.close();
   }
}
```
　　可以看到，在建立了连接之后，我们声明了路由器Exchange。这一步是必须的，因为不允许将消息发给一个不存在的路由器。

　　如果路由器还没有绑定队列，这些发送给路由器的消息将会丢失。但这对我们无所谓，如果还没有消费者监听，我们可以安全地丢弃这些消息。

　　消费者Subscribe.java的完整代码如下：
```
public class Subscribe {
   private static final String EXCHANGE_NAME = "logs";

   public static void main(String[] argv) throws Exception {
      //建立连接和通道
      ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
      factory.setHost("192.168.24.128");
      factory.setUsername("admin");
      factory.setPassword("admin");
      Connection connection = factory.newConnection();
      Channel channel = connection.createChannel();

      //声明路由器及类型
      channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.FANOUT);
      //声明一个随机名字的队列
      String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
      //绑定队列到路由器上
      channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");

      System.out.println(" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C");

      //开始监听消息
      Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
         @Override
         public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
               AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
            String message = new String(body, "UTF-8");
            System.out.println(" [x] Received '" + message + "'");
         }
      };
      channel.basicConsume(queueName, true, consumer);
   }
}
```
　　现在，可以运行程序并查看结果了。首先运行两个消费者实例，然后运行生产者。看看两个消费者实例是不是都接收到了所有的消息。

　　可以看到，当生产者发出消息后，两个消费者最终都收到了消息

　　为了验证我们的代码真正地将队列和路由器绑定到了一起，可以使用rabbitmqctl list_bindings命令查看绑定关系，假定我们运行了两个消费者，那么你应该可以看到如下的类似信息：
```
Listing bindings
    exchange    amq.gen-FuqxysSF0akXEawRd9678g  queue   amq.gen-FuqxysSF0akXEawRd9678g  []
    exchange    amq.gen-YUDPKpiKHUCqs9MQwNCsLQ  queue   amq.gen-YUDPKpiKHUCqs9MQwNCsLQ  []
    exchange    task_queue  queue   task_queue  []
logs    exchange    amq.gen-FuqxysSF0akXEawRd9678g  queue       []
logs    exchange    amq.gen-YUDPKpiKHUCqs9MQwNCsLQ  queue       []
```
　　从上面的结果可以看到，数据从logs路由器传输到两个随机名字的队列中，这正是我们想要的。

四.Routing

　　在上一个教程中，我们创建了一个简单的日志系统。我们可以将日志消息广播给所有的接收者（消费者）。

　　在这个教程中，我们将为我们的日志系统添加一个功能：仅仅订阅一部分消息。比如，我们可以直接将关键的错误类型日志消息保存到日志文件中，还可以同时将所有的日志消息打印到控制台

绑定（Bindings）

　　在之前的例子中，我们已经创建了绑定：
```
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");
```
　　一个绑定是建立在一个队列和一个路由器之间的关系，可以解读为：该队列对这个路由器中的消息感兴趣。

绑定可以设置另外的参数：路由键routingKey。为了避免和void basicPublish(String exchange, String routingKey, BasicProperties props, byte[] body)中的routingKey混淆，我们将这里的key称为绑定键binding key，下面的代码展示了如何使用绑定键来创建一个绑定关系：
```
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "black");
```
　　绑定键的含义取决于路由器的类型，我们之前使用的fanout类型路由器会忽略该值。

直接路由器 (Direct Exchange)

　　我们之前的日志系统会将所有消息广播给所有消费者。现在我们想根据日志的严重程度来过滤日志。比如，我们想要一个程序来将error日志写到磁盘文件中，而不要将warning或info日志写到磁盘中，以免浪费磁盘空间。

　　我们之前使用的fanout路由器缺少灵活性，它只是没头脑地广播消息。所以，我们用direct路由器来替换它。direct路由器背后的路由算法很简单：只有当消息的路由键routing key与队列的绑定键binding key完全匹配时，该消息才会进入该队列。

为了演示上面拗口的表述中的意思，考虑下面的设置：

　　上图中，直接路由器x与两个队列绑定。第一个队列以绑定键orange来绑定，第二个队列以两个绑定键black和green和路由器绑定。

　　按照这种设置，路由键为orange的消息以发布给路由器后，将会被路由到队列Q1，路由键为black或者green的消息将会路由到队列Q2。

多重绑定(Multiple bindings)

　　多个队列以相同的绑定键binding key绑定到同一个Exchange上，是完全可以的。按照这种方式设置的话，直接路由器就会像fanout路由器一样，将消息广播给所有符合路由规则的队列。一个路由键为black的消息将会发布到队列Q1和Q2。

发布消息

　　在这个教程中，我们使用direct路由器来代替上个教程中的fanout路由器。同时，我们为日志设置严重级别，并将此作为路由键。这样，接收者（消费者）就可以选择性地接收日志消息。首先，创建一个路由器：
```
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct");
```
　　接着，发送一个消息：
```
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, severity, null, message.getBytes());
```
```
简单起见，我们假设severity只能是 info、warning、error中的一种。
```
消息订阅

　　接收消息将会和之前的教程类似，只是我们会为每一个级别的消息来创建不同的绑定：
```
String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
for(String severity : argv){
  channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, severity);
}
```
放在一块

生产者代码
```
public class SendDirect {
   private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";

   public static void main(String[] argv) throws Exception {
      //创建连接
      ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
      factory.setHost("192.168.24.128");
      factory.setUsername("admin");
      factory.setPassword("admin");
      Connection connection = factory.newConnection();
      Channel channel = connection.createChannel();
      //声明路由器和路由器的类型
      channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);

      String severity = "info";
      String message = ".........i am msg.........";

      //发布消息
      channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, severity, null, message.getBytes("UTF-8"));
      System.out.println(" [x] Sent '" + severity + "':'" + message + "'");

      channel.close();
      connection.close();
   }
}
```
消费者代码
```
public class ReceiveDirect {
   private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";

   public static void main(String[] argv) throws Exception {
      //建立连接和通道
      ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
      factory.setHost("192.168.24.128");
      factory.setUsername("admin");
      factory.setPassword("admin");
      Connection connection = factory.newConnection();
      Channel channel = connection.createChannel();
      //声明路由器和类型
      channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
      //声明队列
      String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
      //定义要监听的级别
      String[] severities = {"info", "warning", "error"};
      //根据绑定键绑定
      for (String severity : severities) {
         channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, severity);
      }
      System.out.println(" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C");

      Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
         @Override
         public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
               AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
            String message = new String(body, "UTF-8");
            System.out.println(" [x] Received '" + envelope.getRoutingKey() + "':'" + message + "'");
         }
      };
      channel.basicConsume(queueName, true, consumer);
   }
}
```
　　现在可以进行测试了。首先，启动一个消费者实例，然后将其中的要监听的级别改为String[] severities = {"error"};，再启动另一个消费者实例。此时，这两个消费者都开始监听了，一个监听所有级别的日志消息，另一个监听error日志消息。然后，启动生产者（EmitLogDirect.java），之后将String severity = "info";中的info，分别改为warning、error后运行。

五.Topic

　　在上一个教程中我们改进了我们的日志系统：使用direct路由器替代了fanout路由器，从而可以选择性地接收日志。

　　尽管使用direct路由器给我们的日志系统带了了改进，但仍然有一些限制：不能基于多种标准进行路由。

在我们的日志系统中，我们可能不仅需要根据日志的严重级别来接收日志，而且有时想基于日志来源进行路由。如果你知道syslog这个Unix工具，你可能了解这个概念，sysylog会基于日志严重级别（info/warn/crit...）和设备（auth/cron/kern...）进行日志分发。

　　如果我们可以监听来自corn的错误日志，同时也监听kern的所有日志，那么我们的日志系统就会更加灵活。

　　为了实现这个功能，我们需要了解一个复杂的路由器：topic路由器。

主题路由器（Topic Exchange）

　　发送到topic路由器的消息的路由键routing_key不能任意给定：它必须是一些单词的集合，中间用点号.分割。这些单词可以是任意的，但通常会体现出消息的特征。一些有效的路由键示例：stock.usd.nyse，nyse.vmw，quick.orange.rabbit。这些路由键可以包含很多单词，但路由键总长度不能超过255个字节。

　　绑定键binding key也必须是这种形式。topic路由器背后的逻辑与direct路由器类似：以特定路由键发送的消息将会发送到所有绑定键与之匹配的队列中。但绑定键有两种特殊的情况：

①*（星号）仅代表一个单词

②#（井号）代表任意个单词

下图可以很好地解释这两个符号的含义：

对于上图的例子，我们将会发送描述动物的消息。这些消息将会以由三个单词组成的路由键发送。路由键中的第一个单词描述了速度，第二个描述了颜色，第三个描述了物种：<speed>.<colour>.<species>。

我们创建了三个绑定，Q1的绑定键为*.orange.*，Q2的绑定键有两个，分别是*.*.rabbit和lazy.#。

上述绑定关系可以描述为：

①Q1关注所有颜色为orange的动物。

②Q2关注所有的rabbit，以及所有的lazy的动物。

如果一个消息的路由键是quick.orange.rabbit，那么Q1和Q2都可以接收到，路由键是lazy.orange.elephant的消息同样如此。但是，路由键是quick.orange.fox的消息只会到达Q1，路由键是lazy.brown.fox的消息只会到达Q2。注意，路由键为lazy.pink.rabbit的消息只会到达Q2一次，尽管它匹配了两个绑定键。路由键为quick.brown.fox的消息因为不和任意的绑定键匹配，所以将会被丢弃。

假如我们不按常理出牌：发送一个路由键只有一个单词或者四个单词的消息，像orange或者quick.orange.male.rabbit，这样的话，这些消息因为不和任意绑定键匹配，都将会丢弃。但是，lazy.orange.male.rabbit消息因为和lazy.#匹配，所以会到达Q2，尽管它包含四个单词。

Topic exchange Topic exchange非常强大，可以实现其他任意路由器的功能。当一个队列以绑定键#绑定，它将会接收到所有的消息，而无视路由键（实际是绑定键#匹配了任意的路由键）。----这和fanout路由器一样了。当*和#这两个特殊的字符不出现在绑定键中，Topic exchange就会和direct exchange类似了。

放在一块

我们将会在我们的日志系统中使用主题路由器Topic exchange，并假设所有的日志消息以两个单词<facility>.<severity>为路由键。

代码和上个教程几乎一样。

生产者SendTopic.java：
```
public class SendTopic {
   private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

   public static void main(String[] argv) {
      Connection connection = null;
      Channel channel = null;
      try {
         //建立连接和通道
         ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
         factory.setHost("192.168.24.128");
         factory.setUsername("admin");
         factory.setPassword("admin");
         connection = factory.newConnection();
         channel = connection.createChannel();

         //声明路由器和路由器类型
         channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);

         //定义路由键和消息
         String routingKey = "";
         String message = "msg.....";

         //发布消息
         channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, routingKey, null, message.getBytes("UTF-8"));
         System.out.println(" [x] Sent '" + routingKey + "':'" + message + "'");

      } catch (Exception e) {
         e.printStackTrace();
      } finally {
         if (connection != null) {
            try {
               connection.close();
            } catch (Exception ignore) {
            }
         }
      }
   }
}
```
消费者ReceiveTopic.java：
```
public class ReceiveTopic {
   private static final String EXCHANGE_NAME = "topic_logs";

   public static void main(String[] argv) throws Exception {
      //建立连接和通道
      ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
      factory.setHost("192.168.24.128");
      factory.setUsername("admin");
      factory.setPassword("admin");
      Connection connection = factory.newConnection();
      Channel channel = connection.createChannel();

      //声明路由器和路由器类型
      channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC);
      String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();

      //
      String bingingKeys[] = {""};

      for (String bindingKey : bingingKeys) {
         channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, bindingKey);
      }

      System.out.println(" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C");

      //监听消息
      Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
         @Override
         public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
               AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
            String message = new String(body, "UTF-8");
            System.out.println(" [x] Received '" + envelope.getRoutingKey() + "':'" + message + "'");
         }
      };
      channel.basicConsume(queueName, true, consumer);
   }
}
```
　　现在，可以动手实验了。开头提到的：日志严重级别info/warn/crit...和设备auth/cron/kern...。

　　消费者：将String bingingKeys[] = {""}改为String bingingKeys[] = {"#"}，启动第一个消费者；再改为String bingingKeys[] = {"kern.*"}，启动第二个消费者；再改为String bingingKeys[] = {"*.critical"}，启动第三个消费者；再改为String bingingKeys[] = {"kern.*", "*.critical"}，启动第四个消费者。

　　生产者，发送多个消息，如：路由键为kern.critical 的消息：A critical kernel error；路由键为kern.info 的消息：A kernel info；路由键为kern.warn 的消息：A kernel warning；路由键为auth.critical 的消息：A critical auth error；路由键为cron.warn 的消息：A cron waning；路由键为cron.critical 的消息：A critical cron error；

　　试试最后的结果：第一个消费者将会接收到所有的消息，第二个消费者将会kern的所有严重级别的日志，第三个消费者将会接收到所有设备的critical消息，第四个消费者将会接收到kern设备的所有消息和所有 critical消息。

六.RPC

远程过程调用(RPC)

在第二个教程中，我们学会了如何使用工作队列将耗时的任务分发给多个工作者。

但假如我们想调用远程电脑上的一个函数（或方法）并等待函数执行的结果，这时候该怎么办呢？好吧，这是一个不同的故事。这种模式通常称为远程过程调用RPC（Remote Procedure Call）。

在今天的教程中，我们将会使用RabbitMQ来建立一个RPC系统：一个客户端和一个可扩展的RPC服务端。因为我们没有任何现成的耗时任务，我们将会创建一个假的RPC服务，它将返回斐波那契数（Fibonacci numbers）。

客户端接口（Client interface）

为了演示如何使用RPC服务，我们将创建一个简单的客户端类。它负责暴露一个名为call的方法，该方法将发送一个RPC请求并阻塞，直到接收到回答。
```
FibonacciRpcClient fibonacciRpc = new FibonacciRpcClient();
String result = fibonacciRpc.call("4");
System.out.println( "fib(4) is " + result);
```
关于RPC 尽管在计算领域RPC这种模式很普遍，但它仍备受批评。当程序员不清楚一个方法到底是本地的还是一个在远程机器上执行，问题就来了。此类疑惑通常给调试带来不必要的复杂性。相比简单的软件，不恰当的RPC使用会导致产生不可维护的面条代码（spaghetti code）。将上面的话记在脑子里，并考虑一下建议： ①确保让哪个函数调用是本地调用哪个是远程调用看起来很明显。 ②为系统写文档，清楚地表述组件间的依赖关系。 ③处理错误，比如当RPC服务很久没有反应，客户端应该怎么办。 </br>尽量避免RPC。如果可能，你可以使用异步管道来代替RPC，像阻塞，结果将会异步地推送到下一个计算阶段。

回调队列（Callback queue）

使用RabbitMQ来做RPC很容易。客户端发送一个请求消息，服务端以一个响应消息回应。为了可以接收到响应，需要与请求（消息）一起，发送一个回调的队列。我们使用默认的队列（Java独有的）：
```
callbackQueueName = channel.queueDeclare().getQueue();

BasicProperties props = new BasicProperties
                            .Builder()
                            .replyTo(callbackQueueName)
                            .build();

channel.basicPublish("", "rpc_queue", props, message.getBytes());

// ... then code to read a response message from the callback_queue ...
```
消息属性 AMPQ 0-9-1协议预定义了消息的14种属性。大部分属性都很少用到，除了下面的几种： ① deliveryMode：标记一个消息是持久的（值为2）还是短暂的（2以外的任何值），你可能还记得我们的第二个教程中用到过这个属性。 ② contentType：描述编码的mime-type（mime-type of the encoding）。比如最常使用JSON格式，就可以将该属性设置为application/json。 ③replyTo：通常用来命名一个回调队列。 ④correlationId：用来关联RPC的响应和请求。

我们需要引入一个新的类：
```
import com.rabbitmq.client.AMQP.BasicProperties;
```
关联标识（Correlation Id）

在上面的方法中，我们为每一个RPC请求都创建了一个新的回调队列。这样做显然很低效，但幸好我们有更好的方式：让我们为每一个客户端创建一个回调队列。

这样做又引入了一个新的问题，在回调队列中收到响应后不知道到底是属于哪个请求的。这时候，Correlation Id就可以派上用场了。对每一个请求，我们都创建一个唯一性的值作为Correlation Id。之后，当我们从回调队列中收到消息的时候，就可以查找这个属性，基于这一点，我们就可以将一个响应和一个请求进行关联。如果我们看到一个不知道的Correlation Id值，我们就可以安全地丢弃该消息，因为它不属于我们的请求。

你可能会问，为什么要忽视回调队列中的不知道的消息，而不是直接以一个错误失败（failing with an error）。这是由于服务端可能存在的竞争条件。尽管不会，但这种情况仍有可能发生：RPC服务端在发给我们答案之后就挂掉了，还没来得及为请求发送一个确认信息。如果发生这种情况，重启后的RPC服务端将会重新处理该请求（因为没有给RabbitMQ发送确认消息，RabbitMQ会重新发送消息给RPC服务）。这就是为什么我们要在客户端优雅地处理重复响应，并且理想情况下，RPC服务要是幂等的。

总结

我们的RPC系统的工作流程如下：

当客户端启动后，它会创建一个异步的独特的回调队列。对于一个RPC请求，客户端将会发送一个配置了两个属性的消息：一个是replyTo属性，设置为这个回调队列；另一个是correlation id属性，每一个请求都会设置为一个具有唯一性的值。这个请求将会发送到rpc_queue队列。

RPC工作者（即图中的server）将会等待rpc_queue队列的请求。当有请求到来时，它就会开始干活（计算斐波那契数）并将结果通过发送消息来返回，该返回消息发送到replyTo指定的队列。

客户端将等待回调队列返回数据。当返回的消息到达时，它将检查correlation id属性。如果该属性值和请求匹配，就将响应返回给程序。
```
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Consumer;
import com.rabbitmq.client.DefaultConsumer;
import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.Envelope;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class RPCServer {

    private static final String RPC_QUEUE_NAME = "rpc_queue";

    //模拟的耗时任务，即计算斐波那契数
    private static int fib(int n) {
        if (n == 0) return 0;
        if (n == 1) return 1;
        return fib(n - 1) + fib(n - 2);
    }

    public static void main(String[] argv) {
        //创建连接和通道
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("localhost");

        Connection connection = null;
        try {
            connection = factory.newConnection();
            final Channel channel = connection.createChannel();

            //声明队列
            channel.queueDeclare(RPC_QUEUE_NAME, false, false, false, null);

            //一次只从队列中取出一个消息
            channel.basicQos(1);

            System.out.println(" [x] Awaiting RPC requests");

            //监听消息（即RPC请求）
            Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
                @Override
                public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                    AMQP.BasicProperties replyProps = new AMQP.BasicProperties
                            .Builder()
                            .correlationId(properties.getCorrelationId())
                            .build();

                    //收到RPC请求后开始处理
                    String response = "";
                    try {
                        String message = new String(body, "UTF-8");
                        int n = Integer.parseInt(message);
                        System.out.println(" [.] fib(" + message + ")");
                        response += fib(n);
                    } catch (RuntimeException e) {
                        System.out.println(" [.] " + e.toString());
                    } finally {
                        //处理完之后，返回响应（即发布消息）
                        System.out.println("[server current time] : " + System.currentTimeMillis());
                        channel.basicPublish("", properties.getReplyTo(), replyProps, response.getBytes("UTF-8"));

                        channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
                    }
                }
            };

            channel.basicConsume(RPC_QUEUE_NAME, false, consumer);

            //loop to prevent reaching finally block
            while (true) {
                try {
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException _ignore) {
                }
            }
        } catch (IOException | TimeoutException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (connection != null)
                try {
                    connection.close();
                } catch (IOException _ignore) {
                }
        }
    }
}
```
　　RPC服务的代码很直白：

　　通常我们开始先建立连接、通道并声明队列。

　　我们可能会运行多个服务进程。为了负载均衡我们通过设置prefetchCount =1将任务分发给多个服务进程。

　　我们使用了basicConsume来连接队列，并通过一个DefaultConsumer对象提供回调。这个DefaultConsumer对象将进行工作并返回响应。
```
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DefaultConsumer;
import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.Envelope;

import java.io.IOException;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class RPCClient {

    private Connection connection;
    private Channel channel;
    private String requestQueueName = "rpc_queue";
    private String replyQueueName;

    //定义一个RPC客户端
    public RPCClient() throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("localhost");

        connection = factory.newConnection();
        channel = connection.createChannel();

        replyQueueName = channel.queueDeclare().getQueue();
    }

    //真正地请求
    public String call(String message) throws IOException, InterruptedException {
        final 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"));

        final BlockingQueue<String> response = new ArrayBlockingQueue<String>(1);

        channel.basicConsume(replyQueueName, true, new DefaultConsumer(channel) {
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                if (properties.getCorrelationId().equals(corrId)) {
                    System.out.println("[client current time] : " + System.currentTimeMillis());
                    response.offer(new String(body, "UTF-8"));
                }
            }
        });

        return response.take();
    }

    //关闭连接
    public void close() throws IOException {
        connection.close();
    }

    public static void main(String[] argv) {
        RPCClient fibonacciRpc = null;
        String response = null;
        try {
            //创建一个RPC客户端
            fibonacciRpc = new RPCClient();
            System.out.println(" [x] Requesting fib(30)");
            //RPC客户端发送调用请求，并等待影响，直到接收到
            response = fibonacciRpc.call("30");
            System.out.println(" [.] Got '" + response + "'");
        } catch (IOException | TimeoutException | InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (fibonacciRpc != null) {
                try {
                    //关闭RPC客户的连接
                    fibonacciRpc.close();
                } catch (IOException _ignore) {
                }
            }
        }
    }
}
```
```
客户端代码看起来有一些复杂：我们建立连接和通道，并声明了一个独特的回调队列。我们订阅这个回调队列，所以我们可以接收RPC响应。我们的call方法执行RPC请求。在call方法中，我们首先生成一个具有唯一性的correlationId值并存在变量corrId中。我们的DefaultConsumer中的实现方法handleDelivery会使用这个值来获取争取的响应。然后，我们发布了这个请求消息，并设置了replyTo和correlationId这两个属性。好了，现在我们可以坐下来耐心等待响应到来了。由于我们的消费者处理（指handleDelivery方法）是在子线程进行的，因此我们需要在响应到来之前暂停主线程（否则主线程结束了，子线程接收到了影响传给谁啊）。使用BlockingQueue是一种解决方案。在这里我们创建了一个阻塞队列ArrayBlockingQueue并将它的容量设为1，因为我们只需要接受一个响应就可以啦。handleDelivery方法所做的很简单，当有响应来的时候，就检查是不是和correlationId匹配，匹配的话就放到阻塞队列ArrayBlockingQueue中。同时，主线程正等待影响。最终我们就可以将影响返回给用户了。
```
现在，可以动手实验了。首先，执行RPC服务端，让它等待请求的到来。
```
 [x] Awaiting RPC requests
```
```
然后，执行RPC客户端，即RPCClient中的main方法，发起请求：
```
```
[x] Requesting fib(30)
[client current time] : 1500474305838
 [.] Got '832040'
```
```
可以看到，客户端很快就接受到了请求，回头看RPC服务端的时间：
```
```
 [.] fib(30)
[server current time] : 1500474305835
```
```
　　上面这种设计并不是RPC服务端的唯一实现，但是它有以下几个重要的优势：①如果RPC服务端很慢，你可以通过运行多个实例就可以实现扩展。②在RPC客户端，RPC要求发送和接受一个消息。非同步的方法queueDeclare是必须的。这样，RPC客户端只需要为一个RPC请求只进行一次网络往返。
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但我们的代码仍然太简单，并没有处理更复杂但也非常重要的问题，像：①如果没有服务端在运行，客户端该怎么办②客户端应该为一次RPC设置超时吗③如果服务端发生故障并抛出异常，它还应该返回给客户端吗？④在处理消息前，先通过边界检查、类型判断等手段过滤掉无效的消息等

代码地址：https://gitee.com/weixiaotao1992/Working/tree/master/technology_code/rabbitmq
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原文地址：https://www.cnblogs.com/weixiaotao/p/10392910.html

1.RabbitMq 基础入门

0.介绍

RabbitMQ 一般工作流程

主要方法

路由器类型

一、Hello World

1、生产者

2、接收者（消费者）

二. Work Queues

准备

循环分发

消息确认

消息持久化

公平分发

三.Publish/Subscribe

交换器Exchanges

临时队列

绑定

整合到一起

四.Routing

绑定（Bindings）

直接路由器 (Direct Exchange)

多重绑定(Multiple bindings)

发布消息

消息订阅

放在一块

五.Topic

主题路由器（Topic Exchange）

放在一块

六.RPC

远程过程调用(RPC)

客户端接口（Client interface）

回调队列（Callback queue）

关联标识（Correlation Id）

总结