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Work Queues

Work 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，消息处理的速度就能大大提高了。

消息发送

这次我们循环发送，模拟大量消息堆积现象。

在publisher服务中的SpringAmqpTest类中添加一个测试方法：

@Autowired
private RabbitTemplate rabbitTemplate;@Test
void testSendMessage2Queue() throws InterruptedException {String queueName1 = "work.queue";for(int i=0;i<50;i++){String msg = "Hello Work.Queue 编号："+i;rabbitTemplate.convertAndSend(queueName1, msg);Thread.sleep(20);}}

消息接收

要模拟多个消费者绑定同一个队列，我们在consumer服务的SpringRabbitListener中添加2个新的方法

@RabbitListener(queues = "work.queue")
public void listenWorkQueue1(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("消费者1收到了work.queue的消息：【" + msg +"】");Thread.sleep(5);
}
@RabbitListener(queues = "work.queue")
public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {System.err.println("消费者1收到了work.queue的消息：【" + msg +"】");Thread.sleep(50);
}

注意到这两消费者，都设置了Thead.sleep，模拟任务耗时：

• 消费者1 sleep了5毫秒，相当于每秒钟处理200个消息
• 消费者2 sleep了50毫秒，相当于每秒处理20个消息

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。导致1个消费者空闲，另一个消费者忙的不可开交。没有充分利用每一个消费者的能力，最终消息处理的耗时远远超过了1秒。这样显然是有问题的。

能者多劳

spring:rabbitmq:listener:simple:prefetch: 1 # 每次只能获取一条消息，处理完成才能获取下一个消息

再次测试，发现结果如下：.

可以发现，由于消费者1处理速度较快，所以处理了更多的消息；消费者2处理速度较慢，只处理了6条消息。而最终总的执行耗时也在1秒左右，大大提升。

正所谓能者多劳，这样充分利用了每一个消费者的处理能力，可以有效避免消息积压问题。

总结

Work模型的使用：

• 多个消费者绑定到一个队列，同一条消息只会被一个消费者处理
• 通过设置prefetch来控制消费者预取的消息数量