1.点对点模式：(P指消息的生产者producerC指消息的消费者consumer)

public class SimpleTest {  
   //模拟生产者将消息放入队列  
   @Test  
   public void send() throws Exception{  
       /*1 创建连接工厂 
        * 2 配置共创config 
        * 3 获取连接 
        * 4获取信道 
        * 5 从信道声明queue 
        * 6 发送消息 
        * 7 释放资源 
        */  
       ConnectionFactory factory=new ConnectionFactory();  
       factory.setHost("106.23.34.56");  
       factory.setPort(5672);  
       factory.setVirtualHost("/tb");  
       factory.setUsername("admin");  
       factory.setPassword("123456");  
       //从工厂获取连接  
       Connection conn=factory.newConnection();  
       //从连接获取信道  
       Channel chan=conn.createChannel();  
       //利用channel声明第一个队列  
       chan.queueDeclare("simple", false, false, false, null);  
       //queue String类型,表示声明的queue对列的名字  
       //durable Boolean类型,表示是否持久化  
       //exclusive Boolean类型:当前声明的queue是否专注;true当前连接创建的  
       //任何channle都可以连接这个queue,false,新的channel不可使用  
       //autoDelete Boolean类型:在最后连接使用完成后,是否删除队列,false  
       //arguments Map类型,其他声明参数  
       //发送消息  
       String msg="helloworld,nihaoa";  
       chan.basicPublish("", "simple", null, msg.getBytes());  
       //exchange String类型,交换机名称,简单模式使用默认交换""  
       //routingkey String类型,当前的消息绑定的routingkey,简单模式下,与队列同名即可  
       //props BasicProperties类型,消息的属性字段对象,例如BasicProperties  
       //可以设置一个deliveryMode的值0 持久化,1 表示不持久化,durable配合使用  
       //body byte[] :消息字符串的byte数组  
   }  
   //模拟消费端  
   @Test  
   public void receive() throws Exception{

2.工作队列

工作队列默认是Round-robin dispatching即循环调度即：轮流所有的消费者发送消息。当消费者稳定运行时，他们接受的消息数量是一样的。体现在工作任务的派发时，他是"公平派遣"。 工作任务的处理因工作者的能力不同处理的速度和效率也不同。

假设业务场景：一个项目中有十个子任务【十个子任务的工作量一样时】，我们有两个工作人员(即消费者)，我们把任务通过 循环调度派发给C1和C2 , 当10个任务都完成时我们的项目才算完成。 若C1工作效率高 ，C1完成5个任务只需10个小时，而C2需要20个小时，这时项目用时就等待多了10个小时。这时我们为了加快项目的完成就可以叫C1或者其他空闲的人多做几个任务。 我们在消费者代码中用 channel.basicQos(1) 保证在接收端一个消息没有处理完时不会接收另一个消息，即接收端发送了ack后才会接收下一个消息。在这种情况下发送端会尝试把消息发送给下一个not busy的接收端。这种模式即工作竞争模式或者又称消费者竞争模式。即谁先拿到消息，谁来负责消费。常见的业务场景有抢红包,秒杀。

注意：我们在用这种模式做工作任务的派发时，应尽可能的确保消息能被消费。假设你只有几个工人在做N多个任务由于工作任务的复杂性，所有的工作任务处理不过来，这时队列就可能会填满，导致RabbitMQ崩溃。

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