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大家好，我是指北君。

(資料圖片僅供參考)

今天指北君帶領大家接著學習RabbitMQ，了解RabbitMQ的五大通信模型之一的Work模型；接下來還會有關于RabbitMQ的系列教程，對你有幫助的話記得關注哦~

上一篇文章中，簡單的介紹了一下RabbitMQ，以及安裝和hello world。

有的小伙伴留言說看不懂其中的方法參數，這里先解釋一下幾個基本的方法參數。

// 聲明隊列方法channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);/** * param1：queue 隊列的名字 * param2：durable 是否持久化；比如現在發送到隊列里面的消息，如果沒有持久化，重啟這個隊列后數 據會丟失(false) true：重啟之后數據依然在 * param3：exclusive 是否排外(是否是當前連接的專屬隊列)，排外的意思是： * 1：連接關閉之后 這個隊列是否自動刪除（false：不自動刪除） * 2：是否允許其他通道來進行訪問這個數據（false：不允許） * param4：autoDelete 是否自動刪除 * 就是當最后一個連接斷開的時候，是否自動刪除這個隊列（false：不刪除） * param5：arguments(map) 聲明隊列的時候，附帶的一些參數 */

// 發送數據到隊列channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, "第一個隊列消息...".getBytes());/** * param1：exchange 交換機 沒有就設置為 "" 值就可以了 * param2：routingKey 路由的key 現在沒有設置key，直接使用隊列的名字 * param3：BasicProperties 發送數據到隊列的時候，是否要帶一些參數。 * MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN表示沒有帶任何參數 * param4：body 向隊列中發送的消息數據 */Work模型

work模型稱為工作隊列或者競爭消費者模式，多個消費者消費的數據之和才是原來隊列中的所有數據，適用于流量的削峰。

寫個簡單的測試：

生產者

public class Producer { private static final String QUEUE_NAME = "queue_work_1"; public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException { Connection connection = ConnectionUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null); for (int i = 0; i < 100; i++) { channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, ("work模型：" + i).getBytes()); } channel.close(); connection.close(); }}

消費者

// 消費者1public class Consumer { private static final String QUEUE_NAME = "queue_work_1"; public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException { Connection connection = ConnectionUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null); // channel.basicQos(0, 1, false); DefaultConsumer defaultConsumer = new DefaultConsumer(channel) { @Override public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { System.out.println(System.currentTimeMillis() + "消費者1接收到信息：" + new String(body)); channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false); } }; channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, defaultConsumer); }}

// 消費者2public class Consumer2 { private static final String QUEUE_NAME = "queue_work_1"; public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException { Connection connection = ConnectionUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null); // channel.basicQos(0, 1, false); DefaultConsumer defaultConsumer = new DefaultConsumer(channel) { @Override public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException { System.out.println(System.currentTimeMillis() + "消費者2接收到信息：" + new String(body)); channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false); // 這里加了個延遲，表示處理業務時間 try { Thread.sleep(200); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }; channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, defaultConsumer); }}

結果

可以看出來：100條消息，消費者之間是平分的，消費者1 幾乎是瞬間完成，消費者2 則是慢慢吞吞的運行完畢，消費者1大量時間處于空閑狀態，消費者2則一直忙碌。這顯然是不適用于實際開發中。

我們需要遵從一個原則，就是能者多勞，消費越快的人，消費的越多；

現在我們把消費者1和2的代碼中// channel.basicQos(0, 1, false);這行代碼取消注釋，再次運行；

現在的結果就比較符合能者多勞，雖然你干的多，但是工資是一樣的呀~

work模型的一個主要的方法是basicQos()；這里也解釋一下其參數：

// 設置限流機制channel.basicQos(0, 1, false);/** * param1: prefetchSize，消息本身的大小 如果設置為0 那么表示對消息本身的大小不限制 * param2: prefetchCount，告訴rabbitmq不要一次性給消費者推送大于N個消息 * param3：global，是否將上面的設置應用于整個通道，false表示只應用于當前消費者 */小結

本文到這里就結束了，主要介紹了RabbitMQ通信模型中的work模型，適用于限流、削峰等應用場景。

關鍵詞： 通信模型 發送數據 能者多勞 空閑狀態