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介绍

案例

测试

改进：

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• 介绍

• Work queues
• 也被称为（Task queues），任务模型
• 简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列，共同消费队列中的消息
• 当消息处理比较耗时的时候，可能生产消息的速度会远远大于消息的消费速度
• 长此以往，消息就会堆积越来越多，无法及时处理
• 此时就可以使用 work 模型，多个消费者共同处理消息处理，速度就能大大提高了
• 提高消息处理速度，避免队列消息堆积

• 案例

• 模拟WorkQueue，实现一个队列绑定多个消费者
• 基本思路如下：
• 1.在publisher服务中定义测试方法，每秒产生50条消息，发送到simple.queue

  

• 2.在consumer服务中定义两个消息监听者，都监听simple.queue队列
• 3.消费者1每秒处理50条消息，消费者2每秒处理5条消息

  

• 测试

• 启动ConsumerApplication后
• 再执行publisher服务中刚刚编写的发送测试方法testWorkQueue
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• 可以看到消费者1很快完成了自己的25条消息
• 消费者2却在缓慢的处理自己的25条消息
• 也就是说消息是平均分配给每个消费者，并没有考虑到消费者的处理能力
• 这样显然是有问题的
• 结果是两个消费者平均处理了50条消息，是由于rabbitmq内部的 消息预取机制
• 消息预期指当大量消息到达队列时，两个消费者会提前将消息取过去（轮流拿）

• 改进：

• 在Spring中有一个简单的配置，可以解决这个问题
• 设置prefetch这个值，可以控制预取消息的上限
• 修改consumer服务的application.yml文件，添加配置：

  

• 实现了能者多劳
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