在第一个教程中，我们编写了从命名队列发送和接收消息的程序。在本例中，我们将创建一个工作队列，用于在多个工作人员之间分配耗时的任务。
工作队列（又名：任务队列）的主要思想是避免立即执行资源密集型任务，并且必须等待任务完成。相反，我们把任务安排在以后完成。我们将任务封装为消息并将其发送到队列。在后台运行的工作进程将从队列弹出（pop操作）任务并最终执行该作业。当您运行多个worker时，任务将在他们之间共享。
这个概念在web应用程序中特别有用，因为在短的HTTP请求窗口期间无法处理复杂的任务。
准备
在本教程的前一部分中，我们发送了一条包含“Hello World！”的消息。现在我们将发送代表复杂任务的字符串。我们没有实际的任务，比如要调整大小的图像或要呈现的pdf文件，所以让我们假装很忙-通过使用Thread.sleep() 功能。我们将以字符串中的点的数量作为其复杂性；每个点将占“工作”的1秒。例如，一个由“Hello… ”描述的假任务需要三秒钟。
我们将轻微修改上一个示例中的代码Send.java，使其允许从命令行发送任意消息。这个程序会将任务调度到我们的工作队列中，所以我们来命名它NewTask.java:
String message = String.join(" ", argv);
channel.basicPublish("", "hello", null, message.getBytes());
System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");
我们的老朋友Recv.java程序也需要一些改变：它需要为消息体中的每个点伪造一秒钟的工作。它将处理传递的消息并执行任务，因此我们将其命名为Worker.java:
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
System.out.println(" [x] Received '" + message + "'");
try {
doWork(message);
} finally {
System.out.println(" [x] Done");
}
};
boolean autoAck = true; // acknowledgment is covered below
channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, consumerTag -> {
});
我们模拟执行时间的假任务：
private static void doWork(String task) throws InterruptedException {
for (char ch: task.toCharArray()) {
if (ch == '.') Thread.sleep(1000);
}
}
按照教程一(见上一篇)中的方法编译它们（使用工作目录中的jar文件和环境变量CP）：
javac -cp $CP NewTask.java Worker.java
轮询分发
使用任务队列的优点之一是能够轻松地并行处理工作。如果我们正在积累积压的工作，我们可以增加更多的工作线程，这样就可以很容易地扩大规模。
首先，让我们尝试同时运行两个worker实例。它们都将从队列中获取消息，但具体是如何获得的呢？让我们看看。
你需要打开三个控制台。两个将运行worker程序。这些控制台将是我们的两个消费者-C1和C2。
# shell 1
java -cp $CP Worker
# => [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
# shell 2
java -cp $CP Worker
# => [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
在第三个控制台我们将发布新的任务。启动消费者后，您可以发布一些消息：
# shell 3
java -cp $CP NewTask First message.
# => [x] Sent 'First message.'
java -cp $CP NewTask Second message..
# => [x] Sent 'Second message..'
java -cp $CP NewTask Third message...
# => [x] Sent 'Third message...'
java -cp $CP NewTask Fourth message....
# => [x] Sent 'Fourth message....'
java -cp $CP NewTask Fifth message.....
# => [x] Sent 'Fifth message.....'
让我们看看投递到worker的是什么：
java -cp $CP Worker
# => [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
# => [x] Received 'First message.'
# => [x] Received 'Third message...'
# => [x] Received 'Fifth message.....'
java -cp $CP Worker
# => [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
# => [x] Received 'Second message..'
# => [x] Received 'Fourth message....'
默认情况下，RabbitMQ将按顺序将每条消息发送到下一个消费者。平均每个消费者将收到相同数量的消息。这种分发消息的方式称为轮询。可以用三个或更多的消费者试试这个。
消息确认
完成任务可能需要几秒钟。你可能会想知道，如果一个消费者开始一项长期任务却只完成了一部分，会发生什么。在我们当前的代码中，一旦RabbitMQ向消费者传递了一条消息，它就会立即将其标记为删除。在这种情况下，如果您杀掉一个消费者，我们将丢失它正在处理的消息。我们还将丢失已发送给这个线程但尚未处理（接受）的所有消息。
但我们不想失去任何任务（消息）。如果一个消费者死了，我们希望把任务交给另一个消费者。
为了确保消息不会丢失，RabbitMQ支持消息确认。使用者会发回一个确认，告诉RabbitMQ已经收到、处理了特定的消息，并且RabbitMQ可以随意删除它。
如果一个使用者在没有发送ack的情况下死亡（其通道关闭、连接关闭或TCP连接丢失），RabbitMQ将认为消息未被完全处理，并将其重新放入队列。如果有其他消费者同时在线，它会很快将其重新发送给另一个消费者。这样你就可以确保没有信息丢失，即使消费者偶尔死亡。
不会有任何消息超时；RabbitMQ将在消费者死亡时重新传递消息。即使处理一条消息需要很长时间也没关系。
默认情况下，手动消息确认处于启用状态。在前面的例子中，我们通过autoAck=true标志显式地关闭了它们。一旦我们完成了一个任务，现在是时候将这个标志设置为false并从消费者那里发送一个正确的确认。
channel.basicQos(1); // accept only one unack-ed message at a time (see below)
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
System.out.println(" [x] Received '" + message + "'");
try {
doWork(message);
} finally {
System.out.println(" [x] Done");
channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
}
};
boolean autoAck = false;
channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, autoAck, deliverCallback, consumerTag -> {
});
使用这段代码，我们可以确保即使您在处理消息时使用CTRL+C杀死一个worker(消费者)，也不会丢失任何内容。在worker死后不久，所有未确认的消息都将被重新发送。
确认必须在接收传递的同一通道上发送。尝试使用不同的通道进行确认将导致通道级协议异常。有关更多信息，请参阅文档确认指南。
忘记确认
忘记basicAck是一个常见的错误。这是一个简单的错误，但后果是严重的。当您的消费者客户端退出时，消息将被重新传递（这看起来像随机重新传递），但是RabbitMQ将消耗越来越多的内存，因为它无法释放任何未确认的消息。
为了调试这种错误，可以使用rabbitmqctl打印messages_unacknowledged字段：
- sudo rabbitmqctl list_queues name messages_ready messages_unacknowledged
在windows上，删除sudo- rabbitmqctl.bat list_queues name messages_ready messages_unacknowledged
消息持久化
我们已经学会了如何确保即使消费者死亡，任务（消息）也不会丢失。但是如果RabbitMQ服务器停止运行，我们的任务仍然会丢失。
当RabbitMQ退出或崩溃时，它将忘记队列和消息，除非您告诉它不要这样做。要确保消息不会丢失，需要做两件事：我们需要将队列和消息都标记为持久的。
首先，我们需要确保队列能够在RabbitMQ节点重新启动后继续运行。为此，我们需要声明它是持久的：
boolean durable = true;
channel.queueDeclare("hello", durable, false, false, null);
虽然这个命令本身是正确的，但它在我们当前的设置中不起作用。这是因为我们已经定义了一个名为hello的队列，它不是持久的。RabbitMQ不允许您使用不同的参数重新定义现有队列，并将向任何尝试重新定义的程序返回错误。但是有一个快速的解决方法-让我们声明一个具有不同名称的队列，例如task_queue：
boolean durable = true;
channel.queueDeclare("task_queue", durable, false, false, null);
此queueDeclare更改需要同时应用于生产者代码和使用者代码。
这样我们确保即使RabbitMQ重新启动，任务队列队列也不会丢失。现在我们需要将消息标记为persistent持久化的，方法是将MessageProperties（实现BasicProperties）设置为PERSISTENT_TEXT_PLAIN值。
import com.rabbitmq.client.MessageProperties;
channel.basicPublish("", "task_queue",
MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,
message.getBytes());
关于消息持久性的说明
将消息标记为持久性并不能完全保证消息不会丢失。尽管它告诉RabbitMQ将消息保存到磁盘上，但是RabbitMQ接受了一条消息并且还没有保存它时，仍然有一个很短的时间窗口。而且，RabbitMQ并不是对每个消息都执行fsync（2）——它可能只是保存到缓存中，而不是真正写入磁盘。对于我们的任务来说，持久化的保证是不够的。如果您需要更强有力的担保，那么您可以使用publisher confirms。
公平分发
你可能已经注意到调度仍然不能完全按照我们的要求工作。例如，在一个有两个消费者的情况下，当所有的奇数消息都是重消息而偶数消息都是轻消息时，一个消费者将持续忙碌，而另一个消费者几乎不做任何工作。嗯，RabbitMQ对此一无所知，仍然会均匀地发送消息。
这是因为RabbitMQ只是在消息进入队列时发送消息。它不考虑消费者未确认消息的数量。它只是盲目地将第n条消息发送给第n个消费者。
为了避免这种情况，我们可以使用basicQos方法，并设置prefetchCount=1。这告诉RabbitMQ不要一次向一个消费者发出多个消息。或者，换句话说，在处理并确认前一条消息之前，不要向消费者发送新消息。相反，它将把它发送给下一个不忙的消费者。
int prefetchCount = 1;
channel.basicQos(prefetchCount);
关于队列大小的说明
如果所有的消费者都很忙，你的队列可能会满的。你会想继续关注这一点，也许会增加更多的消费者，或者有一些其他的策略。
把它们放在一起
我们的最终代码NewTask.java类：
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.MessageProperties;
public class NewTask {
private static final String TASK_QUEUE_NAME = "task_queue";
public static void main(String[] argv) throws Exception {
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setHost("localhost");
try (Connection connection = factory.newConnection();
Channel channel = connection.createChannel()) {
channel.queueDeclare(TASK_QUEUE_NAME, true, false, false, null);
String message = String.join(" ", argv);
channel.basicPublish("", TASK_QUEUE_NAME,
MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,
message.getBytes("UTF-8"));
System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");
}
}
}
消费者
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.DeliverCallback;
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);
DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
System.out.println(" [x] Received '" + message + "'");
try {
doWork(message);
} finally {
System.out.println(" [x] Done");
channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
}
};
channel.basicConsume(TASK_QUEUE_NAME, false, deliverCallback, consumerTag -> {
});
}
private static void doWork(String task) {
for (char ch : task.toCharArray()) {
if (ch == '.') {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException _ignored) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
}
}
}
可以使用消息确认和预取数设置工作队列。即使RabbitMQ重新启动，持久性选项也可以让任务继续存在。
有关通道方法和消息属性的更多信息，您可以在线浏览JavaDocs。
现在我们可以继续学习教程3，学习如何向许多消费者传递同样的信息。