RabbitMQ 入门教程之一
大纲
前言
学习资源
版本说明
| 组件 | 版本 | 说明 |
|---|---|---|
| RabbitMQ Server | 3.8.26 | |
| RabbitMQ Client | 5.10.0 | |
| Erlang | 24.2 | |
| Java | 11 |
MQ 概念介绍
什么是 MQ
MQ（Message Queue），从字面意思上看，本质是个队列，FIFO 先入先出，只不过队列中存放的内容是 Message 而已，并且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。
为什么要用 MQ
MQ 的四大核心作用：
解耦- 允许独立地扩展或修改不同业务的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。缓冲- 有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。削峰- 在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源并随时待命，这无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。异步通信- 很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。
流量削峰
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，正常时段下单一秒后就能返回结果。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，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、物流系统、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，物流系统要处理的数据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，用户感受不到物流系统的故障，提升系统的可用性。
异步通信
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 的查询 API。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 MQ，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 的查询 API， 也不用提供 CallBack 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 有哪些产品
扩展阅读
Kafka
大数据领域的杀手锏，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 等大公司所采用。
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 是分布式架构的，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 Pull 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。Kafka 有优秀的第三方 Kafka Web 管理界面 Kafka-Manager，且在日志领域比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用。Kafka 的功能较为简单，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；支持消息顺序，但是一台代理宕机后，可能会产生消息乱序，社区更新较慢。
RabbitMQ
在 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，RabbitMQ 性能较好，吞吐量达到万级。MQ 功能比较完备，健壮、稳定、易用、跨平台、支持多种语言，比如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP 等。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。
缺点：商业版需要收费，学习成本较高。集群管理难，搭建和维护多节点集群比其他消息队列复杂。
RocketMQ
RocketMQ 出自阿里巴巴的开源产品，用 Java 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，binlog 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，消息可以做到零丢失。MQ 功能较为完善，而且还是分布式架构的，扩展性好，支持 10 亿级别的消息堆积，不会因为消息堆积导致性能下降。源码是 Java 编写的，开发者可以自己阅读源码，定制自己公司的 MQ。
缺点：支持的客户端语言不是很多，目前主要是支持 Java、Go、Python、C++、C#。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。
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。
MQ 的选型建议
Kafka
- Kafka 主要特点是基于 Pull 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。
RocketMQ
- 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，性能较好，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。如果数据量并不是很大，中小型公司优先选择功能比较完备的 RabbitMQ。
RabbitMQ 快速入门
RabbitMQ 是一个消息中间件，可以接受并转发消息。举个现实例子，可以把它当做一个快递站点，当你要发送一个包裹时，你把自己的包裹放到快递站，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 是一个快递站，一个快递员帮你传递快件。RabbitMQ 与快递站的主要区别在于，它不处理快件而是接收，并存储和转发消息数据。
四大核心概念
生产者（Producer）
- 产生数据发送消息的程序是生产者。
交换机（Exchange）
- 交换机是 RabbitMQ 非常重要的一个组件，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，这个得由交换机的类型来决定。
队列（Queue）
- 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，多个消费者可以尝试从一个队列接收数据，这就是最常见使用队列的方式。
消费者（Consumer）
- 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。
七大工作模式
| 工作模式 | 说明 |
|---|---|
| 简单模式 | 只有一个生产者和一个消费者 |
| 工作队列模式 | 一个生产者，多个消费者，同一条消息只会被一个消费者成功消费 |
| 发布 / 订阅模式 | 一个生产者发送的消息会被多个消费者获取 |
| 路由模式 | 发送消息到交换机，并且要指定路由 Key，消费者在将队列绑定到交换机时需要指定路由 Key |
| 主题模式 | 根据主题进行匹配，此时队列需要绑定在一个模式上，# 只匹配一个单词，* 匹配一个单词或者多个单词 |
| RPC 模式 | 使用 MQ 可以实现 RPC 的异步调用，基于 Direct 交换机实现 |
| 发布者确认模式 | RabbitMQ 确保消息可靠投递的机制 |
简单模式
- 这种模式只有一个生产者、一个队列、一个消费者，也被称为 “简单队列模式”。
- 消息产生者将消息放入队列，消息的消费者监听消息队列，如果队列中有消息，就消费掉，消息被消费后，会自动从队列中删除。
- 存在隐患，比如：消息可能没有被消费者正确处理，但在队列中已经被删除了，造成消息的丢失。
- 应用场景：聊天（中间需要有一个过度的服务器 - P 端 与 C 端）。
工作队列模式
- 这种模式（竞争资源 - 在工作进程之间分发任务）有一个生产者、一个队列、多个消费者，同一条消息只会被一个消费者成功消费。
- 消息生产者将消息放入队列，消费者可以有多个。比如：消费者 1 与 消费者 2 同时监听同一个队列，消息被消费时，两个消费者共同争抢当前的消息队列内容，谁先抢到谁负责消费消息。
- 存在隐患：高并发情况下，可能会发生某一个消息被多个消费者共同消费。
- 应用场景：抢红包、大型项目中的资源调度（任务分配系统不需知道哪一个任务执行系统处于空闲状态，直接将任务放进到消息队列中，空闲的任务执行系统自动争抢任务）。
发布订阅模式
- 这种模式（共享资源 - 将消息同时发送给多个消费者）有一个生产者、一个交换机、多个队列、多个消费者，也被称为 “交换机模式”。
- 每个消费队列中的消息内容都一致，且每个消费者都会从自己的消息队列的第一个消息开始消费，直到最后一个消息。
- 交换机是 RabbitMQ 中的内部组件。消息生产者将消息发送给 RabbitMQ 后，RabbitMQ 会根据订阅的消费者个数，自动生成对应数量的消息队列，这样每个消费者都能获取生产者发送的全部消息。
- 实际上，前两种模式也使用了交换机，只是使用了采用默认设置的交换机。交换机参数是可以配置的，如果消息配置的交换机参数和 RabbitMQ 队列绑定（Binding）的交换机名称相同，则转发消息，否则丢弃消息。
- 存在隐患：一旦消费者断开与 RabbitMQ 的连接，队列就会消失。如果消费者数目很多，对于 RabbitMQ 而言，也是个重大负担；因为发布 / 订阅模式是个长连接，占用并发数，且每个消费者分配一个队列会占用大量资源。
- 应用场景：邮件群发、群聊、广播通信。
路由模式
- 这种模式（选择性地接收消息）有一个生产者、一个交换机、多个队列、多个消息消费者，也被称为 “Routing 转发模式”。
- 一个交换机绑定多个消息队列，每个消息队列都有自己唯一的 RouteKey，每一个消息队列都被一个消费者监听。
- 消息生产者将消息发送给交换机，交换机按照路由的 Key 进行判断，将消息推送到与之绑定的队列。即交换机根据路由的 Key，匹配上路由 Key 对应的消息队列，最后由监听队列的消费者消费消息。
主题模式
- 这种模式（基于 Topic 接收消息）有一个生产者、一个交换机、多个队列、多个消息消费者，也被称为 “主题转发模式” 或者 “模糊匹配队列模式”，本质上是路由模式的一种（只是在路由功能的基础上增加了模糊匹配）。
- 一个交换机绑定多个消息队列，每个消息队列都有自己唯一的 RouteKey，每一个消息队列都被一个消费者监听。
- 每个消息队列自己唯一的 Routekey 不是一个确定值，更像是正则表达式对应的匹配规则。
- 消息生产者将消息发送给交换机，交换机根据 RouteKey 模糊匹配到对应的队列，由监听队列的消费者消费消息。
- 路由模糊匹配的规则：
#和*都是代表通配符。#代表一个单词，*代表一个单词或者多个单词。
RPC 模式
- RPC 即客户端远程调用服务端的方法，使用 MQ 可以实现 RPC 的异步调用，基于 Direct 交换机实现。整体工作流程如下：
- 1、客户端即是生产者也是消费者，向 RPC 请求队列发送 RPC 调用消息，同时监听 RPC 响应队列。
- 2、服务端监听 RPC 请求队列的消息，收到消息后执行服务端的本地方法，得到方法返回的结果。
- 3、服务端将 RPC 方法的执行结果发送到 RPC 响应队列。
- 4、客户端监听 RPC 响应队列，接收到 RPC 调用结果。
发布者确认模式
- 这种模式是 RabbitMQ 确保消息可靠投递的机制。
- 生产者发送消息后，Broker 会异步返回 ACK（Basic.Ack）表示消息已被接收并处理（如持久化到磁盘），若因故障或无法路由导致失败则返回 Nack（Basic.Nack）。
- 相比事务机制，该模式性能更高，适用于要求消息严格防丢失的场景，需要通过
channel.confirmSelect()启用并监听确认结果，常配合消息持久化、重试等策略一起使用。
底层工作原理
Broker- 接收和分发消息的应用，RabbitMQ Server 就是 Broker。
Virtual Host- 出于多租户和安全因素设计的，将 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，每个用户可以在自己的vhost中创建交换机和队列等。
Connection- 消息生产者 / 消息消费者和 Broker 之间建立的 TCP 连接。
Channel- 如果每次访问 RabbitMQ 都建立一个 Connection，在消息量大的时候建立 TCP 连接的开销将是巨大的，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，通常每个线程会创建单独的 Channel 进行通讯。
- AMQP Method 包含了 Channel ID，可以帮助客户端和 Broker 识别 Channel，所以多个 Channel 之间是完全隔离的。
- Channel 作为轻量级的 Connection，可以极大减少操作系统建立 TCP 连接所需的开销。
Exchange- 交换机，消息到达 Broker 的第一站，根据消息分发规则，匹配查询表中的 RoutingKey，将消息分发到 Queue 中去。
- 常用的交换机类型有:
direct (point-to-point)、topic (publish-subscribe)、fanout (multicast)。
Queue- 队列，消息最终被发送到这里等待消费者消费掉。
Binding- Exchange 和 Queue 之间的虚拟连接。
- Binding 中可以包含 RoutingKey，Binding 信息被保存到 Exchange 中的查询表中，作为消息的分发依据。
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