RabbitMQ 快速入门

什么是MQ

为什么要使用 MQ

MQ 的分类

MQ 的选择

认识 RabbitMQ

RabbitMQ 的核心部分

安装

脚本安装

docker 安装

启动 web 管理界面

创建用户

创建消息队列

基本概念

消息应答

持久化

预取值

发布确认

交换机 Exchange

概念

死信队列

死信的来源

延迟队列

使用场景

惰性队列

使用场景

什么是MQ

消息队列： message queue 简称 MQ

MQ 其实就是个列队，FIFO 先进先出，只不过队列中存放的消息是 message 而已，还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息，在互联网架构中，MQ 是一种非常常见的上下游 ”逻辑解耦+物理解耦“ 的消息通信服务。使用了 MQ 之后，消息发送上游只需要依赖 MQ，不用依赖其他服务

为什么要使用 MQ

流量消峰

举个例子，如果订单系统最多能处理一万次订单，这个处理能力应付正常时段的下单时绰绰有余，正常时段我们下单一秒居就能返回结果。但是在高峰期，如果有两万次下单操作系统是处理不了的，只能限制订单超过一万后不允许用户下单。使用消息队列做缓冲，我们可以取消这个限制，把一秒内下的订单分散成一段时间来处理，这时有些用户可能在下单十几秒后才能收到下单成功的操作，但是比不能下单的体验要好。

应用解耦

以电商应用为例，应用中有订单系统、库存系统、…气、支付系统。用户创建订单后，如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统，任何一个子系统出了故障，都会造成下单操作异常。当转变成基于消息队列的方式后，系统间调用的问题会减少很多，比如物流系统因为发生故障，需要几分钟来修复。在这几分钟的时间里，物流系统要处理的内存被缓存在消息队列中，用户的下单操作可以正常完成。当物流系统恢复后，继续处理订单信息即可，中单用户感受不到物流系统的故障，提升系统的可用性。

异步调用

有些服务间调用是异步的，例如A调用B，B需要花费很长时间执行，但是A需要知道B什么时候可以执行完，以前一般有两种方式，A过一段时间去调用B的査询 api,查询。或者A 提供一个 callback api B执行完之后调用 api通知A服务。这两种方式都不是很优雅，使用消息总线，可以很方便解决这个问题 A调用B服务后，只需要监听B处理完成的消息，当B处理完成后，会发送一条消息给MO，MQ会将此消息转发给A服务。这样A服务既不用循环调用 B的査询 api，也不用提供 calback api。同样B服务也不用做这些操作。A服务还能及时的得到异步处理成功的消息。

MQ 的分类

ActiveMQ

优点:单机吞吐量万级，时效性 ms级，可用性高，基于主从架构实现高可用性，消息可靠性较低的概率丢失数据
缺点:官方社区现在对 ActiveMQ 5.x维护越来越少，高吞吐量场景较少使用。

Kfaka

大数据的杀手锏，谈到大数据领域内的消息传输，则绕不开 Kafka，这款为大数据而生的消息中间件以其百万级 TPS 的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。目前已经被 LinkedIn，Uber,Twitter, Netflix 等大公司所采纳。

优点:性能卓越，单机写入 TPS 约在百万条/秒，最大的优点，就是吞吐量高。时效性 ms级可用性非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用,消费者采用 Pu 方式获取消息，消息有序，通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次;有优秀的第三方 Kafka Web 管理界面 Kafka-Manager;在日志领域比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用;功能支持: 功能较为简单，主要支持简单的 MQ 功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用
缺点:Kafka 单机超过 64个队列/分区，Load 会发生明显的飙高现象，队列越多，load 越高，发送消息响应时间变长，使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间，消费失败不支持重试;支持消息顺序但是一台代理宕机后，就会产生消息乱序，社区更新较慢;

RockerMQ

RocketMQ,出自阿里巴巴的开源产品，用]ava 语言实现，在设计时参考了 Kafka，并做出了自己的一些改进。被阿里巴巴广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，bingilog分发等场景。

优点:单机吞吐量十万级,可用性非常高，分布式架构,消息可以做到0丢失,MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好,支持 10 亿级别的消息堆积，不会因为堆积导致性能下降,源码是java 我们可以自己阅读源码，定制自己公司的 MO
缺点:支持的客户端语言不多，目前是 java及 c++，其中 c++不成熟;社区活跃度一般,没有在 MQ 核心中去实现 JMS 等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码

RabbitMQ

2007 年发布，是一个在 AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。

优点:由于 erlang,语言的高并发特性，性能较好;吞吐量到万级，MQ 功能比较完备,健壮、稳定、易用、跨平台、支持多种语言如:Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP 等，支持 AJAX文档齐全;开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用,社区活跃度高;更新频率相当高 https://www.rabbitmg.com/news.htm
缺点:商业版需要收费,学习成本较高

MQ 的选择

Kafka Kafka 主要特点是基于 Pul 的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。大型公司建议可以选用，如果有日志采集功能肯定是首选 kafka,了 RocketMO 天生为金融互联网领域而生，对于可靠性要求很高的场景，尤其是电商里面的订单扣款，以及业务削峰，在大量交易涌入时，后端可能无法及时处理的情况。RoketMQ 在稳定性上可能更值得信赖，这些业务场景在阿里双 11 已经经历了多次考验，如果你的业务有上述并发场景，建议可以选择 RocketMQ. RabbitMQ 结合 erlang,语言本身的并发优势，性能好时效性微秒级，社区活跃度也比较高，管理界面用起来十分方便，如果你的数据量没有那么大，中小型公司优先选择功能比较完备的 RabbitMQ.

认识 RabbitMQ

RabbitMQ,是一个消息中间件:它接受并转发消息。你可以把它当做一个快递站点，当你要发送一个包裹时，你把你的包裹放到快递站，快递员最终会把你的快递送到收件人那里，按照这种逻辑 RabbitMQ,是个快递站，一个快递员帮你传递快件。RabbitM0 与快递站的主要区别在于，它不处理快件而是接收存储和转发消息数据。

RabbitMQ 的四大核心

生产者 产生数据发送消息的程序是生产者

交换机 交换机是 RabbitMQ,非常重要的一个部件，一方面它接收来自生产者的消息，另一方面它将消息推送到队列中。交换机必须确切知道如何处理它接收到的消息，是将这些消息推送到特定队列还是推送到多个队列，亦或者是把消息丢弃，这个得有交换机类型决定

队列队列是 RabbitMQ,内部使用的一种数据结构，尽管消息流经 RabbitMQ和应用程序，但它们只能存储在队列中。队列仅受主机的内存和磁盘限制的约束，本质上是一个大的消息缓冲区。许多生产者可以将消息发送到一个队列，许多消费者可以尝试从一个队列接收数据。这就是我们使用队列的方式

消费者 消费与接收具有相似的含义。消费者大多时候是一个等待接收消息的程序。请注意生产者，消费者和消息中间件很多时候并不在同一机器上。同一个应用程序既可以是生产者又是可以是消费者。

RabbitMQ 的核心部分

RabbitMQ中的名词介绍：

Broker：接收和分发消息的应用，RabbitMQ Server就是 Message Broker
Virtual host：出于多租户和安全因素设计的，把 AMQP 的基本组件划分到一个虚拟的分组中，类似于网络中的 namespace 概念。当多个不同的用户使用同一个 RabbitMQ server 提供的服务时，可以划分出多个vhost，每个用户在自己的 vhost 创建 exchange/queue 等
Connection：publisher／consumer 和 broker 之间的 TCP 连接
Channel：如果每一次访问 RabbitMQ 都建立一个 Connection，在消息量大的时候建立 TCP Connection的开销将是巨大的，效率也较低。Channel 是在 connection 内部建立的逻辑连接，如果应用程序支持多线程，通常每个thread创建单独的channel 进行通讯，AMQP method 包含了channel id 帮助客户端和message broker 识别 channel，所以 channel 之间是完全隔离的。 Channel 作为轻量级的 Connection 极大减少了操作系统建立 TCP connection 的开销
Exchange：交换机，message 到达 broker 的第一站，根据分发规则，匹配查询表中的 routing key，分发消息到queue中去。常用的类型有：direct (point-to-point), topic (publish-subscribe) and fanout (multicast)
Queue：消息最终被送到这里等待 consumer 取走
Binding：exchange 和 queue 之间的虚拟连接，binding 中可以包含 routing key。Binding 信息被保存到 exchange 中的查询表中，用于 message 的分发依据

安装

脚本安装

#!/bin/shsudo apt-get install curl gnupg apt-transport-https -y## Team RabbitMQ's main signing key
# curl -1sLf "https://keys.openpgp.org/vks/v1/by-fingerprint/0A9AF2115F4687BD29803A206B73A36E6026DFCA" | sudo gpg --dearmor | sudo tee /usr/share/keyrings/com.rabbitmq.team.gpg > /dev/null
## Community mirror of Cloudsmith: modern Erlang repository
# curl -1sLf https://github.com/rabbitmq/signing-keys/releases/download/3.0/cloudsmith.rabbitmq-erlang.E495BB49CC4BBE5B.key | sudo gpg --dearmor | sudo tee /usr/share/keyrings/rabbitmq.E495BB49CC4BBE5B.gpg > /dev/null
## Community mirror of Cloudsmith: RabbitMQ repository
# curl -1sLf https://github.com/rabbitmq/signing-keys/releases/download/3.0/cloudsmith.rabbitmq-server.9F4587F226208342.key | sudo gpg --dearmor | sudo tee /usr/share/keyrings/rabbitmq.9F4587F226208342.gpg > /dev/null## Add apt repositories maintained by Team RabbitMQ
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rabbitmq.list <<EOF
## Provides modern Erlang/OTP releases
##
deb https://ppa1.rabbitmq.com/rabbitmq/rabbitmq-erlang/deb/ubuntu jammy main
deb-src https://ppa1.rabbitmq.com/rabbitmq/rabbitmq-erlang/deb/ubuntu jammy main# another mirror for redundancy
deb https://ppa2.rabbitmq.com/rabbitmq/rabbitmq-erlang/deb/ubuntu jammy main
deb-src https://ppa2.rabbitmq.com/rabbitmq/rabbitmq-erlang/deb/ubuntu jammy main## Provides RabbitMQ
##
deb https://ppa1.rabbitmq.com/rabbitmq/rabbitmq-server/deb/ubuntu jammy main
deb-src https://ppa1.rabbitmq.com/rabbitmq/rabbitmq-server/deb/ubuntu jammy main# another mirror for redundancy
deb https://ppa2.rabbitmq.com/rabbitmq/rabbitmq-server/deb/ubuntu jammy main
deb-src https://ppa2.rabbitmq.com/rabbitmq/rabbitmq-server/deb/ubuntu jammy main
EOF## Update package indices
sudo apt-get update -y## Install Erlang packages
sudo apt-get install -y erlang-base \erlang-asn1 erlang-crypto erlang-eldap erlang-ftp erlang-inets \erlang-mnesia erlang-os-mon erlang-parsetools erlang-public-key \erlang-runtime-tools erlang-snmp erlang-ssl \erlang-syntax-tools erlang-tftp erlang-tools erlang-xmerl## Install rabbitmq-server and its dependencies
sudo apt-get install rabbitmq-server -y --fix-missing

docker 安装

# latest RabbitMQ 3.13
docker run -it --rm --name rabbitmq -p 5672:5672 -p 15672:15672 hub.atomgit.com/library/rabbitmq:3

启动 web 管理界面

# 停止服务
rabitmq-server stop
# 开启 web 管理界面插件
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
# 创建用户
rabbitmqctl add_user hq 123456
# 加入 administrator 组
rabbitmqctl set_user_tags hq administrator
# 设置用户权限
# 三个 “。*” 分别代表可配置，可读，可写
rabbitmqctl set_permissions -p / hq ".*" ".*" ".*"
# 重启启动
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
# 在浏览器端通过本机 ip 访问，端口是 15672

# 查看有哪些用户
rabbitmqctl list_users

创建用户

创建消息队列

基本概念

消息应答

消费者完成一个任务可能需要一段时间，如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成了部分突然它挂掉了，会发生什么情况RabbitMq一旦向消费者传递了一条消息，便立即将该消息标记为删除。在这种情况下，突然有个消费者挂掉了，我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该消费这的消息，因为它无法接收到。

为了保证消息在发送过程中不丢失，rabbitmg,引入消息应答机制，消息应答就是:消费者在接收到消息并且处理该消息之后，告诉rabbitmg它已经处理了，rabbitmq,可以把该消息删除了。

持久化

刚刚我们已经看到了如何处理任务不丢失的情况，但是如何保障当 RabbitMQ 服务停掉以后消息生产者发送过来的消息不丢失。默认情况下 RabbitMg 退出或由于某种原因崩溃时，它忽视队列和消息，除非告知它不要这样做。确保消息不会丢失需要做两件事:我们需要将队列和消息都标记为持久化。

队列持久化但是消息不持久化，还是不能保证消息不丢失

预取值

本身消息的发送就是异步发送的，所以在任何时候，channel上肯定不止只有一个消息另外来自消费者的手动确认本质上也是异步的。因此这里就存在一个未确认的消息缓冲区，因此希望开发人员能限制此缓冲区的大小，以避免缓冲区里面无限制的未确认消息问题。这个时候就可以通过使用 basic.gos,方法设置“预取计数”值来完成的。该值定义通道上允许的未确认消息的最大数量。一旦数量达到配置的数量 RabbitM0 将停止在通道上传递更多消息，除非至少有一个未处理的消息被确认，例如，假设在通道上有未确认的消息 5、6、7，8，并目通道的预取计数设置为 4，此时 RabbitM0 将不会在该通道上再传递任何消息，除非至少有一个未应答的消息被 ack。比方说 tag=6 这个消息刚刚被确认 ACK，RabbitMQ.将会感知这个情况到并再发送一条消息。消息应答和 OoS 预取值对用户吞吐量有重大影响。通常，增加预取将提高向消费者传递消息的速度。虽然自动应答传输消息速率是最佳的，但是，在这种情况下已传递但尚未处理的消息的数量也会增加，从而增加了消费者的 RAM 消耗(随机存取存储器)应该小心使用具有无限预处理的自动确认模式或手动确认模式，消费者消费了大量的消息如果没有确认的话，会导致消费者连接节点的内存消耗变大，所以找到合适的预取值是一个反复试验的过程，不同的负载该值取值也不同 100 到 300 范围内的值通常可提供最佳的吞吐量，并且不会给消费者带来太大的风险。预取值为1是最保守的。当然这将使吞吐量变得很低，特别是消费者连接延迟很严重的情况下，特别是在消费者连接等待时间较长的环境中。对于大多数应用来说，稍微高一点的值将是最佳的。

发布确认

生产者将信道设置成 confirm 模式，一旦信道进入 confirm 模式，所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的 ID(从1开始)，一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，broker就会发送一个确认给生产者(包含消息的唯一 ID)，这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了，如果消息和队列是可持久化的，那么确认消息会在将消息写入磁盘之后发出，broker 回传给生产者的确认消息中 delivery-tag,域包含了确认消息的序列号，此外 broker 也可以设置basic.ack,的 multiple 域，表示到这个序列号之前的所有消息都已经得到了处理。

confirm 模式最大的好处在于他是异步的，一旦发布一条消息，生产者应用程序就可以在等信道返回确认的同时继续发送下一条消息，当消息最终得到确认之后，生产者应用便可以通过回调方法来处理该确认消息，如果 RabbitMQ,因为自身内部错误导致消息丢失，就会发送一条 nack 消息，生产者应用程序同样可以在回调方法中处理该 nack,消息。

只有完成了队列持久化，消息持久化以及发布确认之后才算得上数据做了持久化

交换机 Exchange

概念

之前所说到的都是简单模式也就是 Hello world 模式，只要用得上交换机就可以称之为“发布订阅模式”

RabbitMQ,消息传递模型的核心思想是:生产者生产的消息从不会直接发送到队列。实际上，通常生产者甚至都不知道这些消息传递传递到了哪些队列中。

相反，生产者只能将消息发送到交换机(exchange)，交换机工作的内容非常简单，一方面它接收来自生产者的消息，另一方面将它们推入队列。交换机必须确切知道如何处理收到的消息。是应该把这些消息放到特定队列还是说把他们到许多队列中还是说应该丢弃它们。这就的由交换机的类型来决定。

死信队列

先从概念解释上搞清楚这个定义，死信，顾名思义就是无法被消费的消息，字面意思可以这样理解，一般来说，producer 将消息投递到broker 或者直接到 queue 里了，consumer 从 queue 取出消息进行消费，但某些时候由于特定的原因导致 queue 中的某些消息无法被消费，这样的消息如果没有后续的处理，就变成了死信，有死信自然就有了死信队列。

应用场景:为了保证订单业务的消息数据不丢失，需要使用到 RabbitMQ,的死信队列机制，当消息消费发生异常时，将消息投入死信队列中,还有比如说:用户在商城下单成功并点击去支付后在指定时间未支付时自动失效

死信的来源

消息 TTL过期队列达到最大长度(队列满了，无法再添加数据到 mq.中) 消息被拒绝(basic.reject或 basic.nack)并且requeue=false.

延迟队列

延时队列,队列内部是有序的，最重要的特性就体现在它的延时属性上，延时队列中的元素是希望在指定时间到了以后或之前取出和处理，简单来说，延时队列就是用来存放需要在指定时间被处理的元素的队列。

使用场景

1.订单在十分钟之内未支付则自动取消

2.新创建的店铺，如果在十天内都没有上传过商品，则自动发送消息提醒

3.用户注册成功后，如果三天内没有登陆则进行短信提醒

4.用户发起退款，如果三天内没有得到处理则通知相关运营人员。

5.预定会议后，需要在预定的时间点前十分钟通知各个与会人员参加会议

惰性队列

使用场景

RabbitMQ从 3.6.0 版本开始引入了惰性队列的概念。惰性队列会尽可能的将消息存入磁盘中，而在消费者消费到相应的消息时才会被加载到内存中，它的一个重要的设计目标是能够支持更长的队列，即支持更多的消息存储。当消费者由于各种各样的原因(比如消费者下线、宕机亦或者是由于维护而关闭等)而致使长时间内不能消费消息造成堆积时，惰性队列就很有必要了。

默认情况下，当生产者将消息发送到 RabbitMQ.的时候，队列中的消息会尽可能的存储在内存之中这样可以更加快速的将消息发送给消费者。即使是持久化的消息，在被写入磁盘的同时也会在内存中驻留一份备份。当 RabbitMQ,需要释放内存的时候，会将内存中的消息换页至磁盘中，这个操作会耗费较长的时间，也会阻塞队列的操作，进而无法接收新的消息。虽然 RabbitMo,的开发者们一直在升级相关的算法但是效果始终不太理想，尤其是在消息量特别大的时候。