rabbitMQ+protocol buffers传送消息

2017-05-18  本文已影响145人  kangkangz4

前面一篇文章写的是rabbitMQ+thrift传送消息,这里我也写一下用pb来传送消息的方法吧
首先我们定义一个demo.user.proto文件

package com.kang;

    message user{
        required string userId = 1;
        optional string nick = 2;
        optional string avator = 3;
    }

很多人想着接下来就是用pb命令来生成desc了,但我们用的protocol-buffers是不需要生成desc文件的,直接就可以拿proto来用
这里发一下send.js

var fs = require('fs');
var protocolBuffers = require('protocol-buffers');
var amqp = require('amqplib/callback_api');

var AMPQ_URI = 'amqp://localhost:5672';

var Schema = protocolBuffers(fs.readFileSync('./demo.user.proto'));

amqp.connect(AMPQ_URI, function(err, conn){
    conn.createChannel(function(err, ch){
        var q = 'hello';

        var obj = {
            userId: '0001',
            nick: 'helloworld',
            avator: 'pic1'
        }
        var buf = Schema.user.encode(obj);

        ch.assertQueue(q, {durable: false});
        ch.sendToQueue(q, buf);
        console.log(" [x] Send Data Finish");
    });
    setTimeout(function(){
        conn.close();
        process.exit(0);
    }, 500);
})

这里重要点介绍这个Schema,Schema里是会直接处理proto文件的,所以我们只要直接用Schema就可以了,太方便了。
再发一个receive.js

var fs = require('fs');
var protocolBuffers = require('protocol-buffers');
var amqp = require('amqplib/callback_api');

var Schema = protocolBuffers(fs.readFileSync('./demo.user.proto'));

var AMQP_URI = 'amqp://localhost:5672';

amqp.connect(AMQP_URI, function(err, conn){
    conn.createChannel(function(err, ch){
        var q = 'hello';

        ch.assertQueue(q, {durable: false});
        console.log('[*] Waiting for message in %s. To exit press CTRL+C', q);
        ch.consume(q, function(msg){
            // console.log(msg);
            var obj = Schema.user.decode(msg.content);
            console.log(obj);
            console.log('[x] Received Data Finish');
        }, {noAck: true});
    })
})

也是运行

node send.js

再开个窗口运行

node receive.js

效果跟前面的rabbitmq+thrift的是一样的,这里我们介绍了两种将对象生成buf的方法,个人建议还是用pb来传送消息,毕竟这种方法太方便了,当然你也可以用json生成buffer来扔给rabbitMQ,但数据量大的话,每个消息压缩一点,累积起来还是很可观的。好了,就写到这里。

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