1. 为什么要消息分发
当 broker 拥有多个消费者时，就会将消息分发给不同的消费者，消费者之间的消息不会重复，RabbitMQ 默认的消息分发机制是轮询，但会无论消费者是否发送了 ack，broker 都会继续发送消息至消费者，这就会造成消费者压力增大。于是，可以限制消费者每一次接收到的消息的数量，当消息达到该数量时，broker 就不会继续给这个消费者发送消息，而是会给其他的消费者派送消息。
所消费者消费了一条消息，并且给 broker 发送了 ack，那么此时消费者所未消耗的消息就没有达到最大消息数量，于是 broker 就会继续给消费者分配消息，直到消费者未消费的消息数量达到上限。
对于这种特性，有下面两个应用场景：
1.1 限流
在某些秒杀场景中，每一秒消费者接收到的消息都会非常大，那么就会造成消费者压力过大。于是我们就可以限制消费者所能接收的最大消息数量。
配置代码如下：
spring:rabbitmq:listener:simple:acknowledge-mode: manualprefetch: 5 #每个队列最多接收五条消息在配置中，prefetch 表示队列中的消息数量上限为 5 条，若队列中未确认的消息数量达到 5 条，此时 broker 就不会继续给该队列分配消息，而是给其它的未达到上限的队列分配消息。
并且此处要设置为手动确认，若使用 auto 或 none，可能业务逻辑还没有开始消息就已经被签收，这就无法发挥限流的作用。
队列、交换机声明代码如下：
@Bean("qosQueue")public Queue qosQueue() {return QueueBuilder.durable(Constants.QOS_QUEUE).build();}@Bean("qoeExchange")public DirectExchange qoeExchange() {return ExchangeBuilder.directExchange(Constants.QOS_EXCHANGE).build();}@Bean("qosBind")public Binding qosBind(@Qualifier("qoeExchange") DirectExchange directExchange,@Qualifier("qosQueue") Queue queue) {return BindingBuilder.bind(queue).to(directExchange).with(Constants.QOS_ROUTINGKEY);}生产者代码如下：
@RequestMapping("/qos")public String qos() {for (int i = 0; i < 20; i++) {String messageInfo = "qos... " + i;rabbitTemplate.convertAndSend(Constants.QOS_EXCHANGE, Constants.QOS_ROUTINGKEY, messageInfo);}return "消息发送成功";}消费者代码如下：
@Component
@Slf4j
public class QosListener {@RabbitListener(queues = Constants.QOS_QUEUE)public void listener1(Message message, Channel channel) throws IOException {String messageInfo = new String(message.getBody());long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();log.info("接收到消息: {}, deliveryTag: {}", messageInfo, deliveryTag);}}此处，消费者没有给 broker 发送 ack，那么队列中的消息就会一直存在。
代码运行结果如下：
这里我们可以看到，一共有 5 条未确认的消息， 已经达到了上限，于是就不会继续向消费者发送消息。
1.2 负载均衡
使用消息分发，也可以实现负载均衡。
现有两个消费者 A、B，A 处理消息的速度慢，B处理消息的速度快。若不设置负载均衡，那么就会出现 A 积压的消息过多，而 B 几乎没有什么消息挤压，这就没有充分地利用资源。
于是我们可以将 prefetch 设置为 1，那么每次消费者只会接收到一条消息，当 A、B 接收到消息后，在 B 处理完成时 A 还没有处理完，于是 broker 就会给 B 继续推送消息，直到 A 处理完成后才会继续给 A 推送消息。
消费者代码如下：
@Component
@Slf4j
public class QosListener {/*** 消费者1* @param message* @param channel* @throws IOException*/@RabbitListener(queues = Constants.QOS_QUEUE)public void listener1(Message message, Channel channel) throws IOException {String messageInfo = new String(message.getBody());long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();log.info("消费者 1 接收到消息: {}, deliveryTag: {}", messageInfo, deliveryTag);try {Thread.sleep(2000);channel.basicAck(deliveryTag, false);} catch (IOException e) {channel.basicNack(deliveryTag, false, true);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}}/*** 消费者2* @param message* @param channel* @throws IOException*/@RabbitListener(queues = Constants.QOS_QUEUE)public void listener2(Message message, Channel channel) throws IOException {String messageInfo = new String(message.getBody());long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();log.info("消费者 2 接收到消息: {}, deliveryTag: {}", messageInfo, deliveryTag);try {Thread.sleep(1000);channel.basicAck(deliveryTag, false);} catch (IOException e) {channel.basicNack(deliveryTag, false, true);} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}}
}上述代码，将消费者 2 的处理速度是消费者 1 的两倍，代码运行结果如下：
可以看出，消费者 2 每消耗 2 条数据，消费者 1 才消耗 1 条数据。，也就达到了负载均衡的作用。
