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RabbitMQ（二）實踐篇 動手理解RabbitMQ五種模式 兩小時搞定Rabbit應用 摸清路由器的的路由、廣播、Topic 型別 了解Comfirm Return的程序

2021-09-03 18:37:24 其他

上一章RabbitMq (一）理論篇部分，通過畫圖的的方式，我覺得比較易懂的方式，介紹了一下整體，本章是用代碼實作幾個模式，安裝的部分，大家自行百度，傻瓜式安裝，回頭我也會把需要的安裝包上傳，下載不到的朋友直接拿也是可以，

代碼git鏈接

文章目錄

  • 前言
  • 準備作業
    • 安裝
    • 啟動登錄
    • 創建虛擬機
    • 創建用戶
    • 配置用戶給虛擬機
    • 準備一個連接工具類，和常量定義
  • 簡單模式
    • 生產者
    • 消費者
  • WorkQueue
    • 資訊類
    • 生產者
    • 消費者
  • 發布訂閱
    • 生產者
    • 新浪消費者
    • 百度消費者
  • 路由模式
    • 生產者
    • 百度消費者
    • 新浪消費者
  • Topic
    • 生產者
    • 百度消費者
    • 新浪消費者
  • Comfirm和Return
    • 生產者

前言

這還有什么前言啊，沒有，直接開干！

準備作業

安裝

找到一個安裝步驟，沒幾步，大佬們自行安裝吧，
在這里插入圖片描述

啟動登錄

安裝好，啟動，關閉防火墻拿到ip加上埠15672就可以訪問UI界面了，

賬號密碼都是guest

創建虛擬機

我創建的虛擬機是antry_vm
在這里插入圖片描述

創建用戶

我創建的用戶是antry
注意tags填administrator

這里的tags，定義權限用，具體的看鏈接，目前也可以不用知道，用戶權限
在這里插入圖片描述

配置用戶給虛擬機

我在antry_vm給antry設定權限
在這里插入圖片描述
準備作業完成，擼代碼了，
創建一個maven工程，引入包

<dependency>
      <groupId>com.rabbitmq</groupId>
      <artifactId>amqp-client</artifactId>
      <version>5.3.0</version>
    </dependency>

準備一個連接工具類，和常量定義

這個不能用注釋了吧，引數名稱這么人性化，和我前面創建的虛擬機，用戶名一一對上就好了，改成大佬你自己的引數就行了，

/**
 * 連接工具
 */
public class RabbitUtils {
    private static ConnectionFactory connectionFactory = new ConnectionFactory();
    static {
        connectionFactory.setHost("192.168.200.131");
        connectionFactory.setPort(5672);//5672是RabbitMQ的默認埠號
        connectionFactory.setUsername("antry");
        connectionFactory.setPassword("antry");
        connectionFactory.setVirtualHost("antry_vm");
    }
    public static Connection getConnection(){
        Connection conn = null;
        try {
            conn = connectionFactory.newConnection();
            return conn;
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
}

定義一些一會兒會用到的常量，目的呢，有時候多處用到，如果不小心打錯了一點，就會出問題，所以定義成常量，容錯率高點，編輯器能提示，

/**
 * 引數參量
 */
public class RabbitConstant {
    public static final String QUEUE_HELLOWORLD = "helloword";
    public static final String QUEUE_SMS = "sms";
    public static final String EXCHANGE_WEATHER = "weather";
    public static final String EXCHANGE_WEATHER_ROUTING = "weather_routing";
    public static final String QUEUE_BAIDU = "baidu";
    public static final String QUEUE_SINA = "sina";
    public static final String EXCHANGE_WEATHER_TOPIC = "weather_topic";
}

簡單模式

生產者

生產者獲取連接-創建通道-宣告佇列-發送訊息

public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {

        //獲取TCP長連接
        Connection conn = RabbitUtils.getConnection();
        //創建通信“通道”，相當于TCP中的虛擬連接
        Channel channel = conn.createChannel();

        //創建佇列,宣告并創建一個佇列，如果佇列已存在，則使用這個佇列
        //第一個引數：佇列名稱ID
        //第二個引數：是否持久化，false對應不持久化資料，MQ停掉資料就會丟失
        //第三個引數：是否佇列私有化，false則代表所有消費者都可以訪問，true代表只有第一次擁有它的消費者才能一直使用，其他消費者不讓訪問
        //第四個：是否自動洗掉,false代表連接停掉后不自動洗掉掉這個佇列
        //其他額外的引數, null
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_HELLOWORLD,false, false, false, null);

        String message = "antry";
        //四個引數
        //exchange 交換機，暫時用不到，在后面進行發布訂閱時才會用到
        //佇列名稱
        //額外的設定屬性
        //最后一個引數是要傳遞的訊息位元組陣列
        channel.basicPublish("", RabbitConstant.QUEUE_HELLOWORLD, null,message.getBytes());
        channel.close();
        conn.close();
        System.out.println("===發送成功===");
    }
}

可以跑起來瞧瞧了
在這里插入圖片描述

顯示發送成功
此時通過antry用戶登錄，查看佇列，就可以看到創建了一個helloword的佇列，不好意思，單詞寫錯，將就吧，
這里有一條訊息，未被讀取，
在這里插入圖片描述

消費者

同樣是獲取連接，創建通道（其實也可以不用創建了，因為Producer已經創建過了，存在不會再創建，所以問題不大），創建佇列，創建消費者，消費者的最后一個引數是實作Customer借口的實作類，我們可以選擇實作這個介面，也可以用配接器DefaultCustomer，本次案例使用的是配接器，配接器自動擋用起來爽，這里面手動編輯監聽到訊息要做什么，

public class Customer {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
//獲取TCP長連接
        Connection conn = RabbitUtils.getConnection();
        //創建通信“通道”，相當于TCP中的虛擬連接
        Channel channel = conn.createChannel();

        //創建佇列,宣告并創建一個佇列，如果佇列已存在，則使用這個佇列
        //第一個引數：佇列名稱ID
        //第二個引數：是否持久化，false對應不持久化資料，MQ停掉資料就會丟失
        //第三個引數：是否佇列私有化，false則代表所有消費者都可以訪問，true代表只有第一次擁有它的消費者才能一直使用，其他消費者不讓訪問
        //第四個：是否自動洗掉,false代表連接停掉后不自動洗掉掉這個佇列
        //其他額外的引數, null
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_HELLOWORLD,false, false, false, null);

        //從MQ服務器中獲取資料

        //創建一個訊息消費者
        //第一個引數：佇列名
        //第二個引數代表是否自動確認收到訊息，false代表手動編程來確認訊息，這是MQ的推薦做法
        //第三個引數要傳入DefaultConsumer的實作類
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_HELLOWORLD, false, new Reciver(channel));
    }

    private static class Reciver extends DefaultConsumer {
        private Channel channel;
        //重寫建構式,Channel通道物件需要從外層傳入，在handleDelivery中要用到
        public Reciver(Channel channel) {
            super(channel);
            this.channel = channel;
        }

        @Override
        public void handleDelivery(String s, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties basicProperties, byte[] body) throws IOException {
            String message = new String(body);
            System.out.println("消費者接收到的訊息："+message);

            System.out.println("訊息的TagId："+envelope.getDeliveryTag());
            //false只確認簽收當前的訊息，設定為true的時候則代表簽收該消費者所有未簽收的訊息
            channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
        }
    }
}

在這里插入圖片描述
消費完了之后我們在ui界面上也可以看到空空如也，都被消費了，
在這里插入圖片描述

WorkQueue

這個模式是多個消費者一起消費同一個佇列中的任務，因此我假設有一個要發100條資訊的任務，有三個消費者都能發資訊，

資訊類


public class SMS {
    /**
     * 接收人姓名
     */
    private String name;
    /**
     * 接收人電話
     */
    private String mobile;
    /**
     * 短信內容
     */
    private String content;

    public SMS(String name, String mobile, String content) {
        this.name = name;
        this.mobile = mobile;
        this.content = content;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getMobile() {
        return mobile;
    }

    public void setMobile(String mobile) {
        this.mobile = mobile;
    }

    public String getContent() {
        return content;
    }

    public void setContent(String content) {
        this.content = content;
    }
}

生產者

因為這里發送物件，需要json轉換，所以引入了一個包

   <dependency>
      <groupId>com.google.code.gson</groupId>
      <artifactId>gson</artifactId>
      <version>2.8.5</version>
    </dependency>

生產者向MQ發送100條任務

public class OrderSystem {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_SMS, false, false, false, null);

        for(int i = 1 ; i <= 100 ; i++) {
            SMS sms = new SMS("乘客" + i, "13900000" + i, "您的車票已預訂成功");
            String jsonSMS = new Gson().toJson(sms);
            channel.basicPublish("" , RabbitConstant.QUEUE_SMS , null , jsonSMS.getBytes());
        }
        System.out.println("發送資料成功");
        channel.close();
        connection.close();
    }
}

消費者

可以創建多個消費者，代碼都一樣，為了區分，我建了三個，分別為SMSSender1、SMSSender2、SMSSender3

public class SMSSender1 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        final Channel channel = connection.createChannel();

        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_SMS, false, false, false, null);

        //如果不寫basicQos（1），則自動MQ會將所有請求平均發送給所有消費者
        //basicQos,MQ不再對消費者一次發送多個請求，而是消費者處理完一個訊息后（確認后），在從佇列中獲取一個新的
        channel.basicQos(1);//處理完一個取一個

        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_SMS , false , new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                String jsonSMS = new String(body);
                System.out.println("SMSSender1-短信發送成功:" + jsonSMS);

                try {
                    Thread.sleep(10);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag() , false);
            }
        });
    }
}

先啟動三個消費者，然后啟動生產者，
在這里插入圖片描述

發布訂閱

生產者

注意這里發送訊息的時候，選擇了交換機，而不是像前面兩種模式直接選擇佇列，前面兩個模式并不是沒有選擇交換機，只是使用了默認的交換機，

public class WeatherBurean {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        String input = new Scanner(System.in).next();
        Channel channel = connection.createChannel();
        //第一個引數交換機名字   其他引數和之前的一樣
        channel.basicPublish(RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER,"" , null , input.getBytes());
        channel.close();
        connection.close();
    }
}

既然這里用到了交換機，因此就需要在新增要給交換機，
選擇自己的交換機，填上交換機名稱，選擇fanout（廣播）模式
在這里插入圖片描述

新浪消費者

public class Sina {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //獲取TCP長連接
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        //獲取虛擬連接
        final Channel channel = connection.createChannel();
        //宣告佇列資訊
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_SINA, false, false, false, null);

        //queueBind用于將佇列與交換機系結
        //引數1：佇列名 引數2：互動機名  引數三：路由key（暫時用不到)
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_SINA, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER, "");
        channel.basicQos(1);
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_SINA , false , new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("新浪天氣收到氣象資訊：" + new String(body));
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag() , false);
            }
        });
    }
}

百度消費者

public class BaiDu {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //獲取TCP長連接
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        //獲取虛擬連接
        final Channel channel = connection.createChannel();
        //宣告佇列資訊
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, false, false, false, null);

        //queueBind用于將佇列與交換機系結
        //引數1：佇列名 引數2：互動機名  引數三：路由key（暫時用不到)
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER, "");
        channel.basicQos(1);
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU , false , new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("百度天氣收到氣象資訊：" + new String(body));
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag() , false);
            }
        });
    }
}

這兩個消費者，和前面的模式不同之處在于，這里申明完佇列之后，將佇列和交換機進行系結，也就是系結到天氣的交換機去獲取天氣資訊

先運行新浪和百度的消費者，然后運行生產者，輸入資訊123123

可以分別在xinna和baidu看到獲取到的資訊
在這里插入圖片描述

路由模式

生產者

這次發送，不僅有交換機，第二個引數作為routingkey，為什么這里的第二個引數被認為是routingkey呢？

public class WeatherBureau {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Map area = new LinkedHashMap<String, String>();
        area.put("china.hunan.changsha.20201127", "中國湖南長沙20201127天氣資料");
        area.put("china.hubei.wuhan.20201127", "中國湖北武漢20201127天氣資料");
        area.put("china.hunan.zhuzhou.20201127", "中國湖南株洲20201128天氣資料");
        area.put("us.cal.lsj.20201127", "美國加州洛杉磯20201127天氣資料");

        area.put("china.hebei.shijiazhuang.20201128", "中國河北石家莊20201128天氣資料");
        area.put("china.hubei.wuhan.20201128", "中國湖北武漢20201128天氣資料");
        area.put("china.henan.zhengzhou.20201128", "中國河南鄭州20201128天氣資料");
        area.put("us.cal.lsj.20201128", "美國加州洛杉磯20201128天氣資料");
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        Iterator<Map.Entry<String, String>> itr = area.entrySet().iterator();
        while (itr.hasNext()) {
            Map.Entry<String, String> me = itr.next();
            //第一個引數交換機名字   第二個引數作為 訊息的routing key
            channel.basicPublish(RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING,me.getKey() , null , me.getValue().getBytes());
        }
        channel.close();
        connection.close();

    }
}

因為我們在創建這個交換機的失火，我們選擇的是direct定向的型別，就會把這個引數當作routingkey
在這里插入圖片描述

百度消費者

這里給百度系結了兩個routingkey，分別是china.hunan.changsha.20201127和china.hebei.shijiazhuang.20201128

public class Baidu {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        final Channel channel = connection.createChannel();
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, false, false, false, null);
        //queueBind用于將佇列與交換機系結
        //引數1：佇列名 引數2：互動機名  引數三：路由key
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, "china.hunan.changsha.20201127");
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, "china.hebei.shijiazhuang.20201128");
        channel.basicQos(1);
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU , false , new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("百度天氣收到氣象資訊：" + new String(body));
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag() , false);
            }
        });
    }
}

新浪消費者

這里給新浪系結了四個routingkey

public class Sina {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //獲取TCP長連接
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        //獲取虛擬連接
        final Channel channel = connection.createChannel();
        //宣告佇列資訊
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_SINA, false, false, false, null);

        //指定佇列與交換機以及routing key之間的關系
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_SINA, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, "us.cal.lsj.20201127");
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_SINA, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, "china.hubei.wuhan.20201127");
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_SINA, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, "us.cal.lsj.20201128");
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_SINA, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, "china.henan.zhengzhou.20201012");

        channel.basicQos(1);
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_SINA , false , new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("新浪天氣收到氣象資訊：" + new String(body));
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag() , false);
            }
        });
    }
}

運行之后，可以看到新浪和百度都收到了符合各自routingkey的訊息
在這里插入圖片描述
在這里插入圖片描述

在UI中也可以看到交換機通過routingkey系結了對應的queue，這里我們也可以看到，key沒有系結的資訊，發送給交換機直接就丟失了，也證明了交換機沒有存盤的功能，
在這里插入圖片描述

Topic

生產者

可以看出生產者沒有什么變化

public class WeaherBureau {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Map area = new LinkedHashMap<String, String>();
        area.put("china.hunan.changsha.20201127", "中國湖南長沙20201127天氣資料");
        area.put("china.hubei.wuhan.20201127", "中國湖北武漢20201127天氣資料");
        area.put("china.hunan.zhuzhou.20201127", "中國湖南株洲20201127天氣資料");
        area.put("us.cal.lsj.20201127", "美國加州洛杉磯20201127天氣資料");

        area.put("china.hebei.shijiazhuang.20201128", "中國河北石家莊20201128天氣資料");
        area.put("china.hubei.wuhan.20201128", "中國湖北武漢20201128天氣資料");
        area.put("china.henan.zhengzhou.20201128", "中國河南鄭州20201128天氣資料");
        area.put("us.cal.lsj.20201128", "美國加州洛杉磯20201128天氣資料");


        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        Iterator<Map.Entry<String, String>> itr = area.entrySet().iterator();
        while (itr.hasNext()) {
            Map.Entry<String, String> me = itr.next();
            //第一個引數交換機名字   第二個引數作為 訊息的routing key
            channel.basicPublish(RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_TOPIC,me.getKey() , null , me.getValue().getBytes());

        }
        channel.close();
        connection.close();
    }
}

只是在新建交換機的時候要選擇topic型別
在這里插入圖片描述

百度消費者

可以看到消費者的變化，只是roukingkey系結時，用了通配符，

public class Baidu {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        final Channel channel = connection.createChannel();
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, false, false, false, null);
        //queueBind用于將佇列與交換機系結
        //引數1：佇列名 引數2：互動機名  引數三：路由key
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_TOPIC, "*.*.*.20201127");
        // channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_ROUTING, "china.hebei.shijiazhuang.20201128");
        channel.basicQos(1);
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_BAIDU , false , new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("百度天氣收到氣象資訊：" + new String(body));
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag() , false);
            }
        });
    }
}

新浪消費者

public class Sina {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //獲取TCP長連接
        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        //獲取虛擬連接
        final Channel channel = connection.createChannel();
        //宣告佇列資訊
        channel.queueDeclare(RabbitConstant.QUEUE_SINA, false, false, false, null);

        //指定佇列與交換機以及routing key之間的關系
        channel.queueBind(RabbitConstant.QUEUE_SINA, RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_TOPIC, "us.#");

        channel.basicQos(1);
        channel.basicConsume(RabbitConstant.QUEUE_SINA , false , new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                System.out.println("新浪天氣收到氣象資訊：" + new String(body));
                channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag() , false);
            }
        });
    }
}

運行之后可以看到各自都拿到對應匹配的資訊
在這里插入圖片描述
在這里插入圖片描述

Comfirm和Return

生產者

因為我們前面都跑過了消費者，這個地方可以不需要新建消費者，因為Comfirm和Return時發生在Producer和Broker之間的

public class WeatherBureau {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Map area = new LinkedHashMap<String, String>();
        area.put("china.hunan.changsha.20201127", "中國湖南長沙20201127天氣資料");
        area.put("china.hubei.wuhan.20201127", "中國湖北武漢20201127天氣資料");
         area.put("china.hunan.zhuzhou.20201127", "中國湖南株洲20201127天氣資料");
        area.put("us.cal.lsj.20201127", "美國加州洛杉磯20201127天氣資料");

        area.put("china.hebei.shijiazhuang.20201128", "中國河北石家莊20201128天氣資料");
        area.put("china.hubei.wuhan.20201128", "中國湖北武漢20201128天氣資料");
        area.put("china.henan.zhengzhou.20201128", "中國河南鄭州20201128天氣資料");
        area.put("us.cal.lsj.20201128", "美國加州洛杉磯20201128天氣資料");

        Connection connection = RabbitUtils.getConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        //開啟confirm監聽模式
        channel.confirmSelect();
        channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() {
            public void handleAck(long l, boolean b) throws IOException {
                //第二個引數代表接收的資料是否為批量接收，一般我們用不到，
                System.out.println("訊息已被Broker接收,Tag:" + l );
            }

            public void handleNack(long l, boolean b) throws IOException {
                System.out.println("訊息已被Broker拒收,Tag:" + l);
            }
        });
       channel.addReturnListener(new ReturnCallback() {
            public void handle(Return r) {
                System.err.println("===========================");
                System.err.println("Return編碼：" + r.getReplyCode() + "-Return描述:" + r.getReplyText());
                System.err.println("交換機:" + r.getExchange() + "-路由key:" + r.getRoutingKey() );
                System.err.println("Return主題：" + new String(r.getBody()));
                System.err.println("===========================");
            }
        });
        Iterator<Map.Entry<String, String>> itr = area.entrySet().iterator();
        while (itr.hasNext()) {
            Map.Entry<String, String> me = itr.next();
            //Routing key 第二個引數相當于資料篩選的條件
            //第三個引數為：mandatory true代表如果訊息無法正常投遞則return回生產者，如果false，則直接將訊息放棄，
            channel.basicPublish(RabbitConstant.EXCHANGE_WEATHER_TOPIC,me.getKey() ,true, null , me.getValue().getBytes());
        }

        //如果關閉則無法進行監聽，因此此處不需要關閉
        /*channel.close();
        connection.close();*/
    }
}

先運行一下
在這里插入圖片描述
從結果可以看到，這三個被return就是我們前面發現發送出，而丟失不見的三條訊息，8條訊息都被Broker接收到了，只是有三條找不到對應的佇列進行投遞，因此進行Return了，可以再創建幾個佇列來系結這個幾個routingkey，隨后就會發現，所有的訊息都被接收了，

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/297109.html

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