上个示例中我提到的应用场景是解耦和通知，再接着扩展，因其具备良好的缓冲性质，所以还有一个非常适合的应用场景那就是削峰。对于突如其来的极高并发请求，我们可以先瞬速地将其加入队列并回复用户一个友好提示，然后服务器可在其能承受的范围内慢慢处理，以此来防止突发的 CPU 和内存 “爆表”。

改造之后对于发送方来说当然是比较爽的，他只是将请求加入消息队列而已，处理压力都归到了消费端。接着思考，这样处理有没有副作用？如果这个请求刚好是线程阻塞的，那还要加入队列慢慢排队处理，那不是完蛋了，用户要猴年马月才能得到反馈？所以针对此，我觉得应该将消费端的方法改为异步调用（即多线程）以提升吞吐量，在 Spring Boot 中的写法也非常简单：

`@Component

public class Server {



    @Async

    @RabbitHandler

    @RabbitListener(queues = MQConstant.CALL)

    public void callProcess(String message) throws InterruptedException {

        Thread.sleep(100);

        System.out.println(String.format("Receiver: reply(\"%s\") Yes, I just saw your message!", message));

    }



}`

参照示例一的方法，我发布了 10000 条消息加入队列，且消费端的调用每次阻塞一秒，那可有意思了，什么时候能处理完？但如果开几百个线程同时处理的话，那几十秒就够了，当然具体多少合适还应根据具体的业务场景和服务器配置酌情考虑。另外，别忘了配线程池：

`@Configuration

public class AsyncConfig {



    @Bean

    public Executor asyncExecutor(){

        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();

        executor.setCorePoolSize(10);

        executor.setMaxPoolSize(500);

        executor.setQueueCapacity(10);



        executor.setThreadNamePrefix("MyExecutor-");



        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

        executor.initialize();

        return executor;

    }

}`

3. Exchange

RabbitMQ 可能为 N 个应用同时提供服务，要是你和你的蓝颜知己突然心有灵犀，在不同的业务上使用了同一个 routingKey，想想就刺激。因此，队列多了自然要进行分组管理，限定好 Exchange 的规则，接下来就可以独自玩耍了。

MQConstant：

`public class MQConstant {



    public static final String EXCHANGE = "YOUCLK-MESSAGE-EXCHANGE";



    public static final String CALL = MQConstant.EXCHANGE + ".CALL";



    public static final String ALL = MQConstant.EXCHANGE + ".#";

}`

RabbitConfig：

`@Configuration

public class RabbitConfig {



    @Bean

    public Queue callQueue() {

        return new Queue(MQConstant.CALL);

    }



    @Bean

    TopicExchange exchange() {

        return new TopicExchange(MQConstant.EXCHANGE);

    }



    @Bean

    Binding bindingExchangeMessage(Queue queueMessage, TopicExchange exchange) {

        return BindingBuilder.bind(queueMessage).to(exchange).with(MQConstant.ALL);

    }

}`

此时我们再去查队列 CALL，可以看到已经绑定了Exchange：

当然 Exchange 的作用远不止如此，以上示例为 Topic 模式，除此之外还有 Direct、Headers 和 Fanout 模式，写法都差不多，感兴趣的童鞋可以去查看 “官方文档” 进行更深入了解。

4. 延时队列

延时任务的场景相信小伙伴们都接触过，特别是抢购的时候，在规定时间内未付款订单就被回收了。微信支付的 API 里面也有一个支付完成后的延时再确认消息推送，实现原理应该都差不多。

利用 RabbitMQ 实现该功能首先要了解他的两个特性，分别是 Time-To-Live Extensions 和 Dead Letter Exchanges，字面意思上就能理解个大概，一个是生存时间，一个是死信。整个过程也很容易理解，TTL 相当于一个缓冲队列，等待其过期之后消息会由 DLX 转发到实际消费队列，如此便实现了他的延时过程。

MQConstant：

`public class MQConstant {



    public static final String PER_DELAY_EXCHANGE = "PER_DELAY_EXCHANGE";



    public static final String DELAY_EXCHANGE = "DELAY_EXCHANGE";



    public static final String DELAY_CALL_TTL = "DELAY_CALL_TTL";



    public static final String CALL = "CALL";



}`

ExpirationMessagePostProcessor：

`public class ExpirationMessagePostProcessor implements MessagePostProcessor {

    private final Long ttl;



    public ExpirationMessagePostProcessor(Long ttl) {

        this.ttl = ttl;

    }



    @Override

    public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException {

        message.getMessageProperties()

                .setExpiration(ttl.toString());

        return message;

    }

}`

Client：

`@Component

public class Client {



    @Autowired

    private RabbitTemplate rabbitTemplate;



    public void sendCall(String content) {

        for (int i = 1; i <= 3; i++) {

            long expiration = i * 5000;

            String message = i + "-" + content;

            System.out.println(String.format("Sender: %s", message));

            rabbitTemplate.convertAndSend(MQConstant.DELAY_CALL_TTL, (Object) message, new ExpirationMessagePostProcessor(expiration));



        }

    }

}`

Server：

总结

一般像这样的大企业都有好几轮面试，所以自己一定要花点时间去收集整理一下公司的背景，公司的企业文化，俗话说「知己知彼百战不殆」，不要盲目的去面试，还有很多人关心怎么去跟HR谈薪资。

这边给大家一个建议，如果你的理想薪资是30K，你完全可以跟HR谈33~35K，而不是一下子就把自己的底牌暴露了出来，不过肯定不能说的这么直接，比如原来你的公司是25K，你可以跟HR讲原来的薪资是多少，你们这边能给到我的是多少？你说我这边希望可以有一个20%涨薪。

最后再说几句关于招聘平台的，总之，简历投递给公司之前，请确认下这家公司到底咋样，先去百度了解下，别被坑了，每个平台都有一些居心不良的广告党等着你上钩，千万别上当！！！

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