You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.

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### 消息队列RabbitMq概要
> 1.本文档主要按照本人的理解介绍RabbitMq的功能、如何使用。
> 2.关于RabbitMq的各种使用场景以及与其他同类产品的横向、纵向对比请自行百度。
> 3.消息队列看起来貌似非常复杂感觉很麻烦其实通过本项目骨架封装之后使用非常简单开发者安装rabbitmq类似安装mysql配置好账号、密码、端口即可快速使用.
> 4.消息队列的两个核心角色:生产者(通常是一次性投递消息),消费者(需要一直处于阻塞状态监听、接受、处理消息)。
> 5.关于消费者如何启动问题:
> a开发完成消费者代码在程序启动处(BootStrap/Init.go)通过导入包初始化形式启动(该模式相当于与本项目骨架捆绑启动)。
> b程序`cmd`目录创建相关功能分类、入口文件,调用相关的消费者程序,独立编译、启动。
> c本项目骨架引入了`cobra`包,同样可以做到独立编译启动。
### 快速安装步骤(基于docker)
> 1.比较详细的安装的参考地址http://note.youdao.com/noteshare?id=3d8850a96ed288a0ae5c5421206b0f4e&sub=62EAE38FE217410E8D70859A152BCF8F
> 2.安装rabbitMq可以理解为安装一个mysql,默认创建的账号可以理解为 root可以直接操作rabbitmq.
> 3.为了项目更安全,可以登录后台地址(`http://IP:15672`),自行为项目创建虚拟主机(类似mysql的数据库)、账号,最后将账号允许的操作虚拟进行绑定即可.
### RabbitMq常用的几种模式
![全场景图](https://www.ginskeleton.com/images/rabbitmq.jpg)
#### 1.`hello_world`模式(最基本模式) 特点如下:
> 1 一个生产者producer、一个消费者consumer通过队列queue进行 **一对一** 的数据传输。
> 2.使用非常简单,适合简单业务场景使用,相关的场景模型图:
> ![场景图](https://www.ginskeleton.com/images/helloworld.png)
#### 2.`WorkQueue`模式(在消费者之间按照竞争力分配任务), 特点如下:
> 1 生产者producer、多个消费者consumer通过队列queue进行**一对多、多对多**的数据传输。
> 2.生产者producer将消息发布到交换机exchange的某个队列queue多个消费者consumer其中只要有一个消费取走了消息那么其他消费者consumer将不会重复获得。
> 3.消费者支持设置更多的参数,使配置强的消费者可以多处理消息,配置低的可以少处理消息,做到尽其所能,资源最大化利用。
> ![场景图](https://www.ginskeleton.com/images/workqueue.png)
#### 3.`publish/subscribe`模式(同时向许多消费者发送消息), 特点如下:
> 1 生产者producer、多个消费者consumer通过队列queue进行**一对多、多对多**的数据传输。
> 2.生产者producer将消息发布到交换机exchange的某个队列queue多个消费者consumer处理消息。
> 3.该模式也叫作广播broadcast、扇形fanout、发布/订阅模式消费者consumer可以通过配置接收来自生产者consumer发送的全部消息或者每种消费者只接收指定队列的消息将生产者发送的消息进行分类按照不同的队列处理。
> ![场景图](https://www.ginskeleton.com/images/fanout.png)
#### 4.`routing`模式(有选择性地接收消息), 特点如下:
> 1 生产者producer、多个消费者consumer通过队列queue进行**一对多、多对多**的数据传输。
> 2.生产者producer将消息发布到交换机exchange已经绑定好路由键的某个队列queue多个消费者consumer可以通过绑定的路由键获取消息、处理消息。
> 3.该模式下消息的分类应该应该明确、种类数量不是非常多那么就可以指定路由键key、绑定的到交换器的队列实现消息精准投递。
> ![场景图](https://www.ginskeleton.com/images/routing.png)
#### 5.`topics`模式(基于主题接收消息), 特点如下:
> 1 该模式就是`routing`模式的加强版,由原来的路由键精确匹配模式升级现在的模糊匹配模式。
> 2.语法层面主要表现为灵活的匹配规则:
> 2.1 # 表示匹配一个或多个任意字符;
> 2.2 *表示匹配一个字符;
> 2.3 .本身无实际意义不表示任何匹配规则主要用于将关键词分隔开它的左边或右边可以写匹配规则例如abc.# 表示匹配abc张三、abc你好等#.abc.# 表示匹配路由键中含有abc的字符
> 3.注意:匹配语法中如果没有 .那么匹配规则是无效的例如orange#可能本意是匹配orange任意字符实际上除了匹配 orange#本身之外,什么也匹配不到。
> ![场景图](https://www.ginskeleton.com/images/topics.png)
#### 6.`RPC`模式(请求、回复), 特点如下:
> 1 严格地说该模式和消息队列没有什么关系通常是微服务场景才会使用远程过程调用RPC本功能建议自行学习或者选择专业的微服务框架使用解决实际问题本文档不做介绍。
> ![场景图](https://www.ginskeleton.com/images/rpc.png)
### RabbitMq快速使用指南
> 1.建议使用docker 快速安装使用即可,安装步骤请自行搜索。
> 2.详细使用指南参见单元测试demo代: [rabbitmq全量单元测试](../test/rabbitmq_test.go)
> 3.六种场景模型我们封装了统一的使用规范。
#### 1.hello_world、work_queue、publish_subscribe 场景模型使用:
> 相关配置参见config/config.yaml, rbbitmq 部分
##### 1.1 启动一个消费者,通过回调函数在阻塞模式进行消息处理
```go
consumer, err := HelloWorld.CreateConsumer()
if err != nil {
fmt.Printf("HelloWorld单元测试未通过。%s\n", err.Error())
os.Exit(1)
}
// 连接关闭的回调,主要是记录错误,进行后续更进一步处理,不要尝试在这里编写重连逻辑
// 本项目已经封装了完善的消费者端重连逻辑,触发这里的代码说明重连已经超过了最大重试次数
consumer.OnConnectionError(func(err *amqp.Error) {
log.Fatal(MyErrors.ErrorsRabbitMqReconnectFail + "\n" + err.Error())
})
// 进入阻塞状态,处理消息
consumer.Received(func(received_data string) {
fmt.Printf("HelloWorld回调函数处理消息--->%s\n", received_data)
})
```
##### 1.2 调用生产者投递一个或者多个消息,投递通常都是一次性的。
```go
// 这里创建场景模型的时候通过不同的模型名称创建即可主要有hello_world、work_queue、publish_subscribe
hello_producer, _ := hello_world.CreateProducer()
var res bool
for i := 0; i < 10; i++ {
str := fmt.Sprintf("%d_hello_world开始发送消息测试", (i + 1))
res = hello_producer.Send(str)
//time.Sleep(time.Second * 1)
}
hello_producer.Close() // 消息投递结束,必须关闭连接
// 简单判断一下最后一次发送结果
if res {
fmt.Printf("消息发送OK")
} else {
fmt.Printf("消息发送 失败")
}
```
#### 2.routing、topics 场景模型使用:
> `routing`模式属于路由键的严格匹配模式。
> `topics`模式比`routing`模式更灵活,两者使用、功能几乎完全一致。该模式完全可以代替`routing`模式,因此这里仅介绍 `topics`模式。
> 注意生产者设置键的规则必须是关键词A.关键词B.关键词C等即关键词之间必须使用.(点)隔开,消费者端只需要将.(点)左边或右边的关键词使用#代替即可。
##### 2.1 启动多个消费者,处于阻塞模式进行消息接受、处理。
```go
// 启动第一个消费者,这里使用协程的目的主要是保证第一个启动后不阻塞,否则就会导致第二个消费者无法启动
go func(){
consumer, err := Topics.CreateConsumer()
if err != nil {
t.Errorf("Routing单元测试未通过。%s\n", err.Error())
os.Exit(1)
}
// 连接关闭的回调,主要是记录错误,进行后续更进一步处理,不要尝试在这里编写重连逻辑
// 本项目已经封装了完善的消费者端重连逻辑,触发这里的代码说明重连已经超过了最大重试次数
consumer.OnConnectionError(func(err *amqp.Error) {
log.Fatal(MyErrors.ErrorsRabbitMqReconnectFail + "\n" + err.Error())
})
// 通过route_key 模糊匹配队列路由键的消息来处理
consumer.Received("#.even", func(received_data string) {
fmt.Printf("模糊匹配偶数键:--->%s\n", received_data)
})
}()
// 启动第二个消费者,这里没有使用协程,在消息处理环节程序就会阻塞等待,处理消息
consumer, err := Topics.CreateConsumer()
if err != nil {
t.Errorf("Routing单元测试未通过。%s\n", err.Error())
os.Exit(1)
}
consumer.OnConnectionError(func(err *amqp.Error) {
// 连接关闭的回调,主要是记录错误,进行后续更进一步处理,不要尝试在这里编写重连逻辑
// 本项目已经封装了完善的消费者端重连逻辑,触发这里的代码说明重连已经超过了最大重试次数
log.Fatal(MyErrors.ErrorsRabbitMqReconnectFail + "\n" + err.Error())
})
// 通过route_key 模糊匹配队列路由键的消息来处理
consumer.Received("#.odd", func(received_data string) {
fmt.Printf("模糊匹配奇数键:--->%s\n", received_data)
})
```
##### 2.2 调用生产者投递一个或者多个消息
```go
producer, _ := Topics.CreateProducer()
var res bool
var key string
for i := 1; i <= 10; i++ {
// 将 偶数 和 奇数 分发到不同的key消费者端启动两个也各自处理偶数和奇数
if i%2 == 0 {
key = "key.even" // 偶数键
} else {
key = "key.odd" // 奇数键
}
str_data := fmt.Sprintf("%d_Routing_%s, 开始发送消息测试", i, key)
res = producer.Send(key, str_data)
//time.Sleep(time.Second * 1)
}
producer.Close() // 消息投递结束,必须关闭连接
// 简单判断一下最后一次发送结果
if res {
fmt.Printf("消息发送OK")
} else {
fmt.Printf("消息发送 失败")
}
//Output: 消息发送OK
```