work消息模型

工作隊(duì)列或者競(jìng)爭消費(fèi)者模式

在第一篇教程中，我們編寫了一個(gè)程序，從一個(gè)命名隊(duì)列中發(fā)送并接受消息。在這里，我們將創(chuàng)建一個(gè)工作隊(duì)列，在多個(gè)工作者之間分配耗時(shí)任務(wù)。

工作隊(duì)列，又稱任務(wù)隊(duì)列。主要思想就是避免執(zhí)行資源密集型任務(wù)時(shí)，必須等待它執(zhí)行完成。相反我們稍后完成任務(wù)，我們將任務(wù)封裝為消息并將其發(fā)送到隊(duì)列。 在后臺(tái)運(yùn)行的工作進(jìn)程將獲取任務(wù)并最終執(zhí)行作業(yè)。當(dāng)你運(yùn)行許多消費(fèi)者時(shí)，任務(wù)將在他們之間共享，但是一個(gè)消息只能被一個(gè)消費(fèi)者獲取。

這個(gè)概念在Web應(yīng)用程序中特別有用，因?yàn)樵诙痰腍TTP請(qǐng)求窗口中無法處理復(fù)雜的任務(wù)。

接下來我們來模擬這個(gè)流程：

P：生產(chǎn)者：任務(wù)的發(fā)布者C1：消費(fèi)者，領(lǐng)取任務(wù)并且完成任務(wù)，假設(shè)完成速度較快C2：消費(fèi)者2：領(lǐng)取任務(wù)并完成任務(wù)，假設(shè)完成速度慢

面試題：避免消息堆積？

1）采用workqueue，多個(gè)消費(fèi)者監(jiān)聽同一隊(duì)列。

2）接收到消息以后，而是通過線程池，異步消費(fèi)。

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生產(chǎn)者

生產(chǎn)者與案例1中的幾乎一樣：

public class Send {private final static String QUEUE_NAME = "test_work_queue";public static void main(String[] argv) throws Exception {// 獲取到連接Connection connection = ConnectionUtil.getConnection();// 獲取通道Channel channel = connection.createChannel();// 聲明隊(duì)列channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);// 循環(huán)發(fā)布任務(wù)for (int i = 0; i < 50; i++) {// 消息內(nèi)容String message = "task .. " + i;channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");Thread.sleep(i * 2);}// 關(guān)閉通道和連接channel.close();connection.close();} }

不過這里我們是循環(huán)發(fā)送50條消息。

消費(fèi)者1

消費(fèi)者2

與消費(fèi)者1基本類似，就是沒有設(shè)置消費(fèi)耗時(shí)時(shí)間。

這里是模擬有些消費(fèi)者快，有些比較慢。

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接下來，兩個(gè)消費(fèi)者一同啟動(dòng)，然后發(fā)送50條消息：

可以發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)消費(fèi)者各自消費(fèi)了25條消息，而且各不相同，這就實(shí)現(xiàn)了任務(wù)的分發(fā)。

能者多勞

剛才的實(shí)現(xiàn)有問題嗎？

• 消費(fèi)者1比消費(fèi)者2的效率要低，一次任務(wù)的耗時(shí)較長

• 然而兩人最終消費(fèi)的消息數(shù)量是一樣的

• 消費(fèi)者2大量時(shí)間處于空閑狀態(tài)，消費(fèi)者1一直忙碌

現(xiàn)在的狀態(tài)屬于是把任務(wù)平均分配，正確的做法應(yīng)該是消費(fèi)越快的人，消費(fèi)的越多。

怎么實(shí)現(xiàn)呢？

我們可以使用basicQos方法和prefetchCount = 1設(shè)置。 這告訴RabbitMQ一次不要向工作人員發(fā)送多于一條消息。 或者換句話說，不要向工作人員發(fā)送新消息，直到它處理并確認(rèn)了前一個(gè)消息。 相反，它會(huì)將其分派給不是仍然忙碌的下一個(gè)工作人員。

再次測(cè)試：

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總結(jié)

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