## 綁定(Bindings)
在上一個教程中,我們已經使用過綁定。你可能會記得如下代碼:
~~~java
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "");
~~~
綁定是建立交換器和隊列之間的關系。這可以簡單地理解:隊列對該交換器上的消息感興趣。
為了避免與 basicPublish 方法的參數混淆,我們將其稱為**綁定鍵**。下面是我們如何用一個綁定鍵創建一個綁定:
~~~java
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "black");
~~~
綁定鍵的意義依賴于交換器的類型。以前我們以前使用的 fanout 類型的交換器可以忽略此參數。
## 直接交換(Direct exchange)
我們從上一個教程的日志記錄系統向所有消費者廣播所有消息。現在,我們需要一個將錯誤日志消息寫入磁盤,而不會把硬盤空間浪費警告或消息類型日志消息上。
[](https://gitee.com/chenssy/blog-home/raw/master/image/201810/rabbitmq_direct-exchange.png)
其中,第一個隊列與綁定鍵 orange 綁定,第二個隊列有兩個綁定,一個綁定鍵為 black,另一個綁定為 green。在這樣的設置中,具有 orange 的交換器的消息將被路由到隊列 Q1。具有 black 或 green 的交換器的消息將轉到 Q2。所有其他消息將被丟棄。
## 多重綁定(Multiple bindings)
[](https://gitee.com/chenssy/blog-home/raw/master/image/201810/rabbitmq_direct-exchange-multiple.png)
此外,使用相同的綁定鍵綁定多個隊列是完全合法的。在我們的示例中,我們可以在 X 和 Q1 之間添加綁定鍵 black。在這種情況下,direct 類型的交換器將消息廣播到所有匹配的隊列 Q1 和 Q2。
## 發送日志(Emitting logs)
我們將使用 direct 類型的交換器進行日志記錄系統。
~~~java
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct");
~~~
現在,我們準備發送一條消息:
~~~java
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, severity, null, message.getBytes());
~~~
為了簡化代碼,我們假定 ‘severity’ 是 ‘info’, ‘warning’, ‘error’ 中的一個。
## 訂閱(Subscribing)
接收消息將像上一個教程一樣工作,除了一個例外 – 我們給我們所感興趣的嚴重性類型的日志創建一個綁定。
~~~java
String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
for(String severity : argv){
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, severity);
}
~~~
## 案例實戰
[](https://gitee.com/chenssy/blog-home/raw/master/image/201810/rabbitmq_python-four.png)
### 發送端
發送端,連接到 RabbitMQ,發送一條數據,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 {
// 創建連接
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
// 設置 RabbitMQ 的主機名
factory.setHost("localhost");
// 創建一個連接
Connection connection = factory.newConnection();
// 創建一個通道
Channel channel = connection.createChannel();
// 指定一個交換器
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct");
// 發送消息
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();
// 發布消息至交換器
channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, severity, null, message.getBytes());
System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");
}
// 關閉頻道和連接
channel.close();
connection.close();
}
}
~~~
### 接受端
接受端,不斷等待服務器推送消息,然后在控制臺輸出。
~~~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 {
// 創建連接
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
// 設置 RabbitMQ 的主機名
factory.setHost("localhost");
// 創建一個連接
Connection connection = factory.newConnection();
// 創建一個通道
Channel channel = connection.createChannel();
// 指定一個交換器
channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "direct");
// 設置日志級別
int rand = new Random().nextInt(3);
String severity = LOG_LEVEL_ARR[rand];
// 創建一個非持久的、唯一的、自動刪除的隊列
String queueName = channel.queueDeclare().getQueue();
// 綁定交換器和隊列
// queueBind(String queue, String exchange, String routingKey)
// 參數1 queue :隊列名
// 參數2 exchange :交換器名
// 參數3 routingKey :路由鍵名
channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, severity);
// 創建隊列消費者
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);
}
}
~~~
現在,做一個實驗,我們開啟三個 ReceiveLogsDirect 工作程序:ReceiveLogsDirect1 、ReceiveLogsDirect2 與 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'
~~~
此時,ReceiveLogsDirect1 、ReceiveLogsDirect2 與 ReceiveLogsDirect3 同時收到了屬于自己級別的消息。
## 源代碼
> 相關示例完整代碼:[https://github.com/lianggzone/rabbitmq-action](https://github.com/lianggzone/rabbitmq-action)
- 一.JVM
- 1.1 java代碼是怎么運行的
- 1.2 JVM的內存區域
- 1.3 JVM運行時內存
- 1.4 JVM內存分配策略
- 1.5 JVM類加載機制與對象的生命周期
- 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.面試相關文章
- 2.1 可能是把Java內存區域講得最清楚的一篇文章
- 2.0 GC調優參數
- 2.1GC排查系列
- 2.2 內存泄漏和內存溢出
- 2.2.3 深入理解JVM-hotspot虛擬機對象探秘
- 1.10 并發的可達性分析相關問題
- 二.Java集合架構
- 1.ArrayList深入源碼分析
- 2.Vector深入源碼分析
- 3.LinkedList深入源碼分析
- 4.HashMap深入源碼分析
- 5.ConcurrentHashMap深入源碼分析
- 6.HashSet,LinkedHashSet 和 LinkedHashMap
- 7.容器中的設計模式
- 8.集合架構之面試指南
- 9.TreeSet和TreeMap
- 三.Java基礎
- 1.基礎概念
- 1.1 Java程序初始化的順序是怎么樣的
- 1.2 Java和C++的區別
- 1.3 反射
- 1.4 注解
- 1.5 泛型
- 1.6 字節與字符的區別以及訪問修飾符
- 1.7 深拷貝與淺拷貝
- 1.8 字符串常量池
- 2.面向對象
- 3.關鍵字
- 4.基本數據類型與運算
- 5.字符串與數組
- 6.異常處理
- 7.Object 通用方法
- 8.Java8
- 8.1 Java 8 Tutorial
- 8.2 Java 8 數據流(Stream)
- 8.3 Java 8 并發教程:線程和執行器
- 8.4 Java 8 并發教程:同步和鎖
- 8.5 Java 8 并發教程:原子變量和 ConcurrentMap
- 8.6 Java 8 API 示例:字符串、數值、算術和文件
- 8.7 在 Java 8 中避免 Null 檢查
- 8.8 使用 Intellij IDEA 解決 Java 8 的數據流問題
- 四.Java 并發編程
- 1.線程的實現/創建
- 2.線程生命周期/狀態轉換
- 3.線程池
- 4.線程中的協作、中斷
- 5.Java鎖
- 5.1 樂觀鎖、悲觀鎖和自旋鎖
- 5.2 Synchronized
- 5.3 ReentrantLock
- 5.4 公平鎖和非公平鎖
- 5.3.1 說說ReentrantLock的實現原理,以及ReentrantLock的核心源碼是如何實現的?
- 5.5 鎖優化和升級
- 6.多線程的上下文切換
- 7.死鎖的產生和解決
- 8.J.U.C(java.util.concurrent)
- 0.簡化版(快速復習用)
- 9.鎖優化
- 10.Java 內存模型(JMM)
- 11.ThreadLocal詳解
- 12 CAS
- 13.AQS
- 0.ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue的實現原理
- 1.DelayQueue的實現原理
- 14.Thread.join()實現原理
- 15.PriorityQueue 的特性和原理
- 16.CyclicBarrier的實際使用場景
- 五.Java I/O NIO
- 1.I/O模型簡述
- 2.Java NIO之緩沖區
- 3.JAVA NIO之文件通道
- 4.Java NIO之套接字通道
- 5.Java NIO之選擇器
- 6.基于 Java NIO 實現簡單的 HTTP 服務器
- 7.BIO-NIO-AIO
- 8.netty(一)
- 9.NIO面試題
- 六.Java設計模式
- 1.單例模式
- 2.策略模式
- 3.模板方法
- 4.適配器模式
- 5.簡單工廠
- 6.門面模式
- 7.代理模式
- 七.數據結構和算法
- 1.什么是紅黑樹
- 2.二叉樹
- 2.1 二叉樹的前序、中序、后序遍歷
- 3.排序算法匯總
- 4.java實現鏈表及鏈表的重用操作
- 4.1算法題-鏈表反轉
- 5.圖的概述
- 6.常見的幾道字符串算法題
- 7.幾道常見的鏈表算法題
- 8.leetcode常見算法題1
- 9.LRU緩存策略
- 10.二進制及位運算
- 10.1.二進制和十進制轉換
- 10.2.位運算
- 11.常見鏈表算法題
- 12.算法好文推薦
- 13.跳表
- 八.Spring 全家桶
- 1.Spring IOC
- 2.Spring AOP
- 3.Spring 事務管理
- 4.SpringMVC 運行流程和手動實現
- 0.Spring 核心技術
- 5.spring如何解決循環依賴問題
- 6.springboot自動裝配原理
- 7.Spring中的循環依賴解決機制中,為什么要三級緩存,用二級緩存不夠嗎
- 8.beanFactory和factoryBean有什么區別
- 九.數據庫
- 1.mybatis
- 1.1 MyBatis-# 與 $ 區別以及 sql 預編譯
- Mybatis系列1-Configuration
- Mybatis系列2-SQL執行過程
- Mybatis系列3-之SqlSession
- Mybatis系列4-之Executor
- Mybatis系列5-StatementHandler
- Mybatis系列6-MappedStatement
- Mybatis系列7-參數設置揭秘(ParameterHandler)
- Mybatis系列8-緩存機制
- 2.淺談聚簇索引和非聚簇索引的區別
- 3.mysql 證明為什么用limit時,offset很大會影響性能
- 4.MySQL中的索引
- 5.數據庫索引2
- 6.面試題收集
- 7.MySQL行鎖、表鎖、間隙鎖詳解
- 8.數據庫MVCC詳解
- 9.一條SQL查詢語句是如何執行的
- 10.MySQL 的 crash-safe 原理解析
- 11.MySQL 性能優化神器 Explain 使用分析
- 12.mysql中,一條update語句執行的過程是怎么樣的?期間用到了mysql的哪些log,分別有什么作用
- 十.Redis
- 0.快速復習回顧Redis
- 1.通俗易懂的Redis數據結構基礎教程
- 2.分布式鎖(一)
- 3.分布式鎖(二)
- 4.延時隊列
- 5.位圖Bitmaps
- 6.Bitmaps(位圖)的使用
- 7.Scan
- 8.redis緩存雪崩、緩存擊穿、緩存穿透
- 9.Redis為什么是單線程、及高并發快的3大原因詳解
- 10.布隆過濾器你值得擁有的開發利器
- 11.Redis哨兵、復制、集群的設計原理與區別
- 12.redis的IO多路復用
- 13.相關redis面試題
- 14.redis集群
- 十一.中間件
- 1.RabbitMQ
- 1.1 RabbitMQ實戰,hello world
- 1.2 RabbitMQ 實戰,工作隊列
- 1.3 RabbitMQ 實戰, 發布訂閱
- 1.4 RabbitMQ 實戰,路由
- 1.5 RabbitMQ 實戰,主題
- 1.6 Spring AMQP 的 AMQP 抽象
- 1.7 Spring AMQP 實戰 – 整合 RabbitMQ 發送郵件
- 1.8 RabbitMQ 的消息持久化與 Spring AMQP 的實現剖析
- 1.9 RabbitMQ必備核心知識
- 2.RocketMQ 的幾個簡單問題與答案
- 2.Kafka
- 2.1 kafka 基礎概念和術語
- 2.2 Kafka的重平衡(Rebalance)
- 2.3.kafka日志機制
- 2.4 kafka是pull還是push的方式傳遞消息的?
- 2.5 Kafka的數據處理流程
- 2.6 Kafka的腦裂預防和處理機制
- 2.7 Kafka中partition副本的Leader選舉機制
- 2.8 如果Leader掛了的時候,follower沒來得及同步,是否會出現數據不一致
- 2.9 kafka的partition副本是否會出現腦裂情況
- 十二.Zookeeper
- 0.什么是Zookeeper(漫畫)
- 1.使用docker安裝Zookeeper偽集群
- 3.ZooKeeper-Plus
- 4.zk實現分布式鎖
- 5.ZooKeeper之Watcher機制
- 6.Zookeeper之選舉及數據一致性
- 十三.計算機網絡
- 1.進制轉換:二進制、八進制、十六進制、十進制之間的轉換
- 2.位運算
- 3.計算機網絡面試題匯總1
- 十四.Docker
- 100.面試題收集合集
- 1.美團面試常見問題總結
- 2.b站部分面試題
- 3.比心面試題
- 4.騰訊面試題
- 5.哈羅部分面試
- 6.筆記
- 十五.Storm
- 1.Storm和流處理簡介
- 2.Storm 核心概念詳解
- 3.Storm 單機版本環境搭建
- 4.Storm 集群環境搭建
- 5.Storm 編程模型詳解
- 6.Storm 項目三種打包方式對比分析
- 7.Storm 集成 Redis 詳解
- 8.Storm 集成 HDFS 和 HBase
- 9.Storm 集成 Kafka
- 十六.Elasticsearch
- 1.初識ElasticSearch
- 2.文檔基本CRUD、集群健康檢查
- 3.shard&replica
- 4.document核心元數據解析及ES的并發控制
- 5.document的批量操作及數據路由原理
- 6.倒排索引
- 十七.分布式相關
- 1.分布式事務解決方案一網打盡
- 2.關于xxx怎么保證高可用的問題
- 3.一致性hash原理與實現
- 4.微服務注冊中心 Nacos 比 Eureka的優勢
- 5.Raft 協議算法
- 6.為什么微服務架構中需要網關
- 0.CAP與BASE理論
- 十八.Dubbo
- 1.快速掌握Dubbo常規應用
- 2.Dubbo應用進階
- 3.Dubbo調用模塊詳解
- 4.Dubbo調用模塊源碼分析
- 6.Dubbo協議模塊