## 绑定(Bindings)
在上一个教程中,我们已经使用过绑定。你可能会记得如下代码:
~~~java
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");
~~~
绑定是建立交换器和队列之间的关系。这可以简单地理解:队列对该交换器上的消息感兴趣。
为了避免与 basicPublish 方法的参数混淆,我们将其称为**绑定键**。下面是我们如何用一个绑定键创建一个绑定:
~~~java
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "black");
~~~
绑定键的意义依赖于交换器的类型。以前我们以前使用的 fanout 类型的交换器可以忽略此参数。
## 直接交换(Direct exchange)
我们从上一个教程的日志记录系统向所有消费者广播所有消息。现在,我们需要一个将错误日志消息写入磁盘,而不会把硬盘空间浪费警告或消息类型日志消息上。
[![](https://gitee.com/chenssy/blog-home/raw/master/image/201810/rabbitmq_direct-exchange.png)](https://gitee.com/chenssy/blog-home/raw/master/image/201810/rabbitmq_direct-exchange.png)
其中,第一个队列与绑定键 orange 绑定,第二个队列有两个绑定,一个绑定键为 black,另一个绑定为 green。在这样的设置中,具有 orange 的交换器的消息将被路由到队列 Q1。具有 black 或 green 的交换器的消息将转到 Q2。所有其他消息将被丢弃。
## 多重绑定(Multiple bindings)
[![](https://gitee.com/chenssy/blog-home/raw/master/image/201810/rabbitmq_direct-exchange-multiple.png)](https://gitee.com/chenssy/blog-home/raw/master/image/201810/rabbitmq_direct-exchange-multiple.png)
此外,使用相同的绑定键绑定多个队列是完全合法的。在我们的示例中,我们可以在 X 和 Q1 之间添加绑定键 black。在这种情况下,direct 类型的交换器将消息广播到所有匹配的队列 Q1 和 Q2。
## 发送日志(Emitting logs)
我们将使用 direct 类型的交换器进行日志记录系统。
~~~java
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct");
~~~
现在,我们准备发送一条消息:
~~~java
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, severity, null, message.getBytes());
~~~
为了简化代码,我们假定 ‘severity’ 是 ‘info’, ‘warning’, ‘error’ 中的一个。
## 订阅(Subscribing)
接收消息将像上一个教程一样工作,除了一个例外 – 我们给我们所感兴趣的严重性类型的日志创建一个绑定。
~~~java
String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
for(String severity : argv){
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, severity);
}
~~~
## 案例实战
[![](https://gitee.com/chenssy/blog-home/raw/master/image/201810/rabbitmq_python-four.png)](https://gitee.com/chenssy/blog-home/raw/master/image/201810/rabbitmq_python-four.png)
### 发送端
发送端,连接到 RabbitMQ,发送一条数据,然后退出。
~~~java
public class EmitLogDirect {
private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";
private static final String[] LOG_LEVEL_ARR = {"debug", "info", "error"};
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
// 创建连接
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
// 设置 RabbitMQ 的主机名
factory.setHost("localhost");
// 创建一个连接
Connection connection = factory.newConnection();
// 创建一个通道
Channel channel = connection.createChannel();
// 指定一个交换器
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct");
// 发送消息
for (int i = 0; i < 10; i++) {
int rand = new Random().nextInt(3);
String severity = LOG_LEVEL_ARR[rand];
String message = "Liang-MSG log : [" +severity+ "]" + UUID.randomUUID().toString();
// 发布消息至交换器
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, severity, null, message.getBytes());
System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");
}
// 关闭频道和连接
channel.close();
connection.close();
}
}
~~~
### 接受端
接受端,不断等待服务器推送消息,然后在控制台输出。
~~~java
public class ReceiveLogsDirect {
private static final String EXCHANGE_NAME = "direct_logs";
private static final String[] LOG_LEVEL_ARR = {"debug", "info", "error"};
public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
// 创建连接
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
// 设置 RabbitMQ 的主机名
factory.setHost("localhost");
// 创建一个连接
Connection connection = factory.newConnection();
// 创建一个通道
Channel channel = connection.createChannel();
// 指定一个交换器
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct");
// 设置日志级别
int rand = new Random().nextInt(3);
String severity = LOG_LEVEL_ARR[rand];
// 创建一个非持久的、唯一的、自动删除的队列
String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
// 绑定交换器和队列
// queueBind(String queue, String exchange, String routingKey)
// 参数1 queue :队列名
// 参数2 exchange :交换器名
// 参数3 routingKey :路由键名
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, severity);
// 创建队列消费者
final Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
@Override
public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
String message = new String(body, "UTF-8");
System.out.println(" [x] Received '" + message + "'");
}
};
channel.basicConsume(queueName, true, consumer);
}
}
~~~
现在,做一个实验,我们开启三个 ReceiveLogsDirect 工作程序:ReceiveLogsDirect1 、ReceiveLogsDirect2 与 ReceiveLogsDirect3。
ReceiveLogsDirect1
~~~null
[*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
[*] LOG LEVEL : info
[x] Received 'Liang-MSG log : [info]0dd0ae0c-bf74-4aa9-9852-394e65fbf939'
[x] Received 'Liang-MSG log : [info]b2b032f6-e907-4c95-b676-1790204c5f73'
[x] Received 'Liang-MSG log : [info]14482461-e432-4866-9eb5-a28f4edeb47f'
~~~
ReceiveLogsDirect2
~~~null
[*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
[*] LOG LEVEL : error
[x] Received 'Liang-MSG log : [error]493dce2a-7ce1-4111-953c-99ab2564a2d0'
[x] Received 'Liang-MSG log : [error]2446dd80-d5f0-4d39-888f-31579b9d2724'
[x] Received 'Liang-MSG log : [error]fe8219e0-5548-40ba-9810-d922d1b03dd8'
[x] Received 'Liang-MSG log : [error]797b6d0e-9928-4505-9c76-56043322b1f0'
~~~
ReceiveLogsDirect3
~~~null
[*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C
[*] LOG LEVEL : debug
[x] Received 'Liang-MSG log : [debug]c05eee3e-b820-4b69-9c3f-c2bbded85195'
[x] Received 'Liang-MSG log : [debug]4645c9ba-4070-41d7-adc9-7f8b2df1e3c8'
[x] Received 'Liang-MSG log : [debug]d3d3ad5c-8f97-49ea-8fd6-c434790e40eb'
~~~
此时,ReceiveLogsDirect1 、ReceiveLogsDirect2 与 ReceiveLogsDirect3 同时收到了属于自己级别的消息。
## 源代码
> 相关示例完整代码:[https://github.com/lianggzone/rabbitmq-action](https://github.com/lianggzone/rabbitmq-action)
- 一.JVM
- 1.1 java代码是怎么运行的
- 1.2 JVM的内存区域
- 1.3 JVM运行时内存
- 1.4 JVM内存分配策略
- 1.5 JVM类加载机制与对象的生命周期
- 1.6 常用的垃圾回收算法
- 1.7 JVM垃圾收集器
- 1.8 CMS垃圾收集器
- 1.9 G1垃圾收集器
- 2.面试相关文章
- 2.1 可能是把Java内存区域讲得最清楚的一篇文章
- 2.0 GC调优参数
- 2.1GC排查系列
- 2.2 内存泄漏和内存溢出
- 2.2.3 深入理解JVM-hotspot虚拟机对象探秘
- 1.10 并发的可达性分析相关问题
- 二.Java集合架构
- 1.ArrayList深入源码分析
- 2.Vector深入源码分析
- 3.LinkedList深入源码分析
- 4.HashMap深入源码分析
- 5.ConcurrentHashMap深入源码分析
- 6.HashSet,LinkedHashSet 和 LinkedHashMap
- 7.容器中的设计模式
- 8.集合架构之面试指南
- 9.TreeSet和TreeMap
- 三.Java基础
- 1.基础概念
- 1.1 Java程序初始化的顺序是怎么样的
- 1.2 Java和C++的区别
- 1.3 反射
- 1.4 注解
- 1.5 泛型
- 1.6 字节与字符的区别以及访问修饰符
- 1.7 深拷贝与浅拷贝
- 1.8 字符串常量池
- 2.面向对象
- 3.关键字
- 4.基本数据类型与运算
- 5.字符串与数组
- 6.异常处理
- 7.Object 通用方法
- 8.Java8
- 8.1 Java 8 Tutorial
- 8.2 Java 8 数据流(Stream)
- 8.3 Java 8 并发教程:线程和执行器
- 8.4 Java 8 并发教程:同步和锁
- 8.5 Java 8 并发教程:原子变量和 ConcurrentMap
- 8.6 Java 8 API 示例:字符串、数值、算术和文件
- 8.7 在 Java 8 中避免 Null 检查
- 8.8 使用 Intellij IDEA 解决 Java 8 的数据流问题
- 四.Java 并发编程
- 1.线程的实现/创建
- 2.线程生命周期/状态转换
- 3.线程池
- 4.线程中的协作、中断
- 5.Java锁
- 5.1 乐观锁、悲观锁和自旋锁
- 5.2 Synchronized
- 5.3 ReentrantLock
- 5.4 公平锁和非公平锁
- 5.3.1 说说ReentrantLock的实现原理,以及ReentrantLock的核心源码是如何实现的?
- 5.5 锁优化和升级
- 6.多线程的上下文切换
- 7.死锁的产生和解决
- 8.J.U.C(java.util.concurrent)
- 0.简化版(快速复习用)
- 9.锁优化
- 10.Java 内存模型(JMM)
- 11.ThreadLocal详解
- 12 CAS
- 13.AQS
- 0.ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue的实现原理
- 1.DelayQueue的实现原理
- 14.Thread.join()实现原理
- 15.PriorityQueue 的特性和原理
- 16.CyclicBarrier的实际使用场景
- 五.Java I/O NIO
- 1.I/O模型简述
- 2.Java NIO之缓冲区
- 3.JAVA NIO之文件通道
- 4.Java NIO之套接字通道
- 5.Java NIO之选择器
- 6.基于 Java NIO 实现简单的 HTTP 服务器
- 7.BIO-NIO-AIO
- 8.netty(一)
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- 六.Java设计模式
- 1.单例模式
- 2.策略模式
- 3.模板方法
- 4.适配器模式
- 5.简单工厂
- 6.门面模式
- 7.代理模式
- 七.数据结构和算法
- 1.什么是红黑树
- 2.二叉树
- 2.1 二叉树的前序、中序、后序遍历
- 3.排序算法汇总
- 4.java实现链表及链表的重用操作
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- 1.Spring IOC
- 2.Spring AOP
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- 4.SpringMVC 运行流程和手动实现
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- 九.数据库
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- Mybatis系列1-Configuration
- Mybatis系列2-SQL执行过程
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- 7.MySQL行锁、表锁、间隙锁详解
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- 十.Redis
- 0.快速复习回顾Redis
- 1.通俗易懂的Redis数据结构基础教程
- 2.分布式锁(一)
- 3.分布式锁(二)
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- 13.相关redis面试题
- 14.redis集群
- 十一.中间件
- 1.RabbitMQ
- 1.1 RabbitMQ实战,hello world
- 1.2 RabbitMQ 实战,工作队列
- 1.3 RabbitMQ 实战, 发布订阅
- 1.4 RabbitMQ 实战,路由
- 1.5 RabbitMQ 实战,主题
- 1.6 Spring AMQP 的 AMQP 抽象
- 1.7 Spring AMQP 实战 – 整合 RabbitMQ 发送邮件
- 1.8 RabbitMQ 的消息持久化与 Spring AMQP 的实现剖析
- 1.9 RabbitMQ必备核心知识
- 2.RocketMQ 的几个简单问题与答案
- 2.Kafka
- 2.1 kafka 基础概念和术语
- 2.2 Kafka的重平衡(Rebalance)
- 2.3.kafka日志机制
- 2.4 kafka是pull还是push的方式传递消息的?
- 2.5 Kafka的数据处理流程
- 2.6 Kafka的脑裂预防和处理机制
- 2.7 Kafka中partition副本的Leader选举机制
- 2.8 如果Leader挂了的时候,follower没来得及同步,是否会出现数据不一致
- 2.9 kafka的partition副本是否会出现脑裂情况
- 十二.Zookeeper
- 0.什么是Zookeeper(漫画)
- 1.使用docker安装Zookeeper伪集群
- 3.ZooKeeper-Plus
- 4.zk实现分布式锁
- 5.ZooKeeper之Watcher机制
- 6.Zookeeper之选举及数据一致性
- 十三.计算机网络
- 1.进制转换:二进制、八进制、十六进制、十进制之间的转换
- 2.位运算
- 3.计算机网络面试题汇总1
- 十四.Docker
- 100.面试题收集合集
- 1.美团面试常见问题总结
- 2.b站部分面试题
- 3.比心面试题
- 4.腾讯面试题
- 5.哈罗部分面试
- 6.笔记
- 十五.Storm
- 1.Storm和流处理简介
- 2.Storm 核心概念详解
- 3.Storm 单机版本环境搭建
- 4.Storm 集群环境搭建
- 5.Storm 编程模型详解
- 6.Storm 项目三种打包方式对比分析
- 7.Storm 集成 Redis 详解
- 8.Storm 集成 HDFS 和 HBase
- 9.Storm 集成 Kafka
- 十六.Elasticsearch
- 1.初识ElasticSearch
- 2.文档基本CRUD、集群健康检查
- 3.shard&replica
- 4.document核心元数据解析及ES的并发控制
- 5.document的批量操作及数据路由原理
- 6.倒排索引
- 十七.分布式相关
- 1.分布式事务解决方案一网打尽
- 2.关于xxx怎么保证高可用的问题
- 3.一致性hash原理与实现
- 4.微服务注册中心 Nacos 比 Eureka的优势
- 5.Raft 协议算法
- 6.为什么微服务架构中需要网关
- 0.CAP与BASE理论
- 十八.Dubbo
- 1.快速掌握Dubbo常规应用
- 2.Dubbo应用进阶
- 3.Dubbo调用模块详解
- 4.Dubbo调用模块源码分析
- 6.Dubbo协议模块