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消息中间件架构体系 - 深究“RabbitMQ”及其 底层原理

追逐仰望星空 1631

前言:

眼前看官们对“js底层原理是什么”大体比较讲究,大家都需要了解一些“js底层原理是什么”的相关资讯。那么小编同时在网络上搜集了一些对于“js底层原理是什么””的相关知识,希望朋友们能喜欢,咱们快快来学习一下吧!

01 前言

今天介绍RabbitMQ,并理解其底层原理。

推荐学习1:消息中间件合集:MQ(ActiveMQ/RabbitMQ/RocketMQ)+Kafka+笔记

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02 介绍

RabbitMQ是由erlang语言开发,基于AMQP(Advanced Message Queue 高级消息队列协议)协议实现的消息队列。

为什么使用RabbitMQ呢?

使得简单,功能强大。基于AMQP协议。社区活跃,文档完善。高并发性能好,这主要得益于Erlang语言。Spring Boot默认已集成RabbitMQ03 AMQP协议3.1 AMQP基本介绍

AMQP,即Advanced Message Queuing Protocol,一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息,并不受客户端/中间件同产品、不同的开发语言等条件的限制。

AMQP的实现有:RabbitMQ、OpenAMQ、Apache Qpid、Redhat Enterprise MRG、AMQP Infrastructure、ØMQ、Zyre等。

目前Rabbitmq最新的版本默认支持的是AMQP 0-9-1,该协议总共包含了3部分:

Module Layer: 位于协议的最高层,主要定义了一些供客户端调用的命令,客户端可以利用这些命令实现自定义的业务逻辑。

例如,客户端可以是使用Queue.Declare命令声明一个队列或者使用Basic.Consume订阅消费一个队列中的消息。

Session Layer: 位于中间层,主要负责将客户端的命令发送给服务端,再将服务端的应答返回给客户端,主要为客户端与服务器之间的通信提供可靠性的同步机制和错误处理。

Transport Layer: 位于最底层,主要传输二进制数据流,提供帧的处理、信道的复用、错误检查和数据表

示等。

3.2 AMQP生产者流转过程

当客户端与Broker建立连接的时候,客户端会向Broker发送一个Protocol Header 0-9-1的报文头,以此通知Broker本次交互才采用的是AMQP 0-9-1协议。

紧接着Broker返回Connection.Start来建立连接,在连接的过程中涉及Connection.Start/.Start-OK、Connection. Tune/. Tune-OK、Connection.Open/.Open-OK这6个命令的交互。

连接建立以后需要创建通道,会使用到Channel.Open , Channel.Open-OK命令,在进行交换机声明的时候需要使用到Exchange.Declare以及Exchange.Declare-OK的命令。以此类推,在声明队列以及完成队列和交换机的绑定的时候都会使用到指定的命令来完成。

在进行消息发送的时候会使用到Basic.Publish命令完成,这个命令还包含了Conetent-Header和Content-Body。Content Header里面包含的是消息体的属性,Content-Body包含了消息体本身。

3.3 AMQP消费者流转过程

消费者消费消息的时候,所涉及到的命令和生成者大部分都是相同的。在原有的基础之上,多个几个命令:Basic.Qos/.Qos-OK以及Basic.Consume和Basic.Consume-OK。

其中Basic.Qos/.Qos-OK这两个命令主要用来确认消费者最大能保持的未确认的消息数时使用。Basic.Consume和Basic.Consume-OK这两个命令主要用来进行消息消费确认。

04 RabbitMQ的特性

RabbitMQ使用Erlang语言编写,使用Mnesia数据库存储消息。

(1)可靠性(Reliability) RabbitMQ 使用一些机制来保证可靠性,如持久化、传输确认、发布确认。

(2)灵活的路由(Flexible Routing) 在消息进入队列之前,通过Exchange 来路由消息的。对于典型的路由功能,RabbitMQ 已经提供了一些内置的Exchange 来实现。针对更复杂的路由功能,可以将多个Exchange 绑定在一起,也通过插件机制实现自己的Exchange。

(3)消息集群(Clustering) 多个RabbitMQ 服务器可以组成一个集群,形成一个逻辑Broker 。

(4)高可用(Highly Available Queues) 队列可以在集群中的机器上进行镜像,使得在部分节点出问题的情况下队列仍然可用。

(5)多种协议(Multi-protocol) RabbitMQ 支持多种消息队列协议,比如AMQP、STOMP、MQTT 等等。

(6)多语言客户端(Many Clients) RabbitMQ 几乎支持所有常用语言,比如Java、.NET、Ruby、PHP、C#、JavaScript 等等。

(7)管理界面(Management UI) RabbitMQ 提供了一个易用的用户界面,使得用户可以监控和管理消息、集群中的节点。

(8)插件机制(Plugin System)RabbitMQ提供了许多插件,以实现从多方面扩展,当然也可以编写自己的插件。

05 工作模型

名词解释

Broker :即RabbitMQ的实体服务器。提供一种传输服务,维护一条从生产者到消费者的传输线路,保证消息数据能按照指定的方式传输。

Exchange :消息交换机。指定消息按照什么规则路由到哪个队列Queue。

Queue :消息队列。消息的载体,每条消息都会被投送到一个或多个队列中。

Binding :绑定。作用就是将Exchange和Queue按照某种路由规则绑定起来。

Routing Key:路由关键字。Exchange根据Routing Key进行消息投递。定义绑定时指定的关键字称为Binding Key。

Vhost:虚拟主机。一个Broker可以有多个虚拟主机,用作不同用户的权限分离。一个虚拟主机持有一组Exchange、Queue和Binding。

Producer:消息生产者。主要将消息投递到对应的Exchange上面。一般是独立的程序。

Consumer:消息消费者。消息的接收者,一般是独立的程序。

Connection:Producer 和Consumer 与Broker之间的TCP长连接。

Channel:消息通道,也称信道。在客户端的每个连接里可以建立多个Channel,每个Channel代表一个会话任务。在RabbitMQ Java Client API中,channel上定义了大量的编程接口。

5.1 交换机类型

Direct Exchange 直连交换机

定义:直连类型的交换机与一个队列绑定时,需要指定一个明确的binding key。

路由规则:发送消息到直连类型的交换机时,只有routing key跟binding key完全匹配时,绑定的队列才能收到消息。

Topic Exchange 主题交换机

定义:主题类型的交换机与一个队列绑定时,可以指定按模式匹配的routing key。

通配符有两个,*代表匹配一个单词。#代表匹配零个或者多个单词。单词与单词之间用 . 隔开。

路由规则:发送消息到主题类型的交换机时,routing key符合binding key的模式时,绑定的队列才能收到消息。

// 只有队列1能收到消息channel.basicPublish("MY_TOPIC_EXCHANGE", "sh.abc", null, msg.getBytes());  // 队列2和队列3能收到消息channel.basicPublish("MY_TOPIC_EXCHANGE", "bj.book", null, msg.getBytes());  // 只有队列4能收到消息channel.basicPublish("MY_TOPIC_EXCHANGE", "abc.def.food", null, msg.getBytes());  

Fanout Exchange 广播交换机

定义:广播类型的交换机与一个队列绑定时,不需要指定binding key。

路由规则:当消息发送到广播类型的交换机时,不需要指定routing key,所有与之绑定的队列都能收到消息。

06 RabbitMq安装

下载镜像

docker pull rabbitmq

创建并启动容器

docker run -d --name rabbitmq -p 5672:5672 -p 15672:15672 -v `pwd`/data:/var/lib/rabbitmq --hostname myRabbit -e RABBITMQ_DEFAULT_VHOST=my_vhost  -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=admin rabbitmq
-d 后台运行容器;--name 指定容器名;-p 指定服务运行的端口(5672:应用访问端口;15672:控制台Web端口号);-v 映射目录或文件;--hostname 主机名(RabbitMQ的一个重要注意事项是它根据所谓的 “节点名称” 存储数据,默认为主机名);-e 指定环境变量;(RABBITMQ_DEFAULT_VHOST:默认虚拟机名;RABBITMQ_DEFAULT_USER:默认的用户名;RABBITMQ_DEFAULT_PASS:默认用户名的密码)

启动rabbitmq后台管理服务

docker exec -it rabbitmq rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

访问后台页面:

  初始密码: admin  admin
07 RabbitMQ快速入门

maven依赖

    <dependencies>        <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>            <version>2.3.0.RELEASE</version>        </dependency>        <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>            <version>2.3.0.RELEASE</version>        </dependency>        <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>            <version>2.3.0.RELEASE</version>        </dependency>    </dependencies>

rabbitmq配置类

/** * @author 原 * @date 2020/12/22 * @since 1.0 **/@Configurationpublic class RabbitConfig {    public static final String EXCHANGE_TOPICS_INFORM = "exchange_topic_inform";    public static final String QUEUE_SMS = "queue_sms";    public static final String QUEUE_EMAIL = "queue_email";       @Bean    public Exchange getExchange() {        //durable(true)持久化,消息队列重启后交换机仍然存在        return ExchangeBuilder.topicExchange(EXCHANGE_TOPICS_INFORM).durable(true).build();    }    @Bean("queue_sms")    public Queue getQueueSms(){        return new Queue(QUEUE_SMS);    }    @Bean("queue_email")    public Queue getQueueEmail(){        return new Queue(QUEUE_EMAIL);    }    @Bean    public Binding bindingSms(@Qualifier("queue_sms") Queue queue, Exchange exchange){        return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with("demo.#.sms").noargs();    }    @Bean    public Binding bindingEmail(@Qualifier("queue_email") Queue queue, Exchange exchange){        return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with("demo.#.email").noargs();    }}

生产者

@Servicepublic class RabbitmqProviderService {    @Autowired    RabbitTemplate rabbitTemplate;    public void sendMessageSms(String message) {        rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitConfig.EXCHANGE_TOPICS_INFORM,"demo.one.sms",message);    }    public void sendMessageEmail(String message) {        rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitConfig.EXCHANGE_TOPICS_INFORM,"demo.one.email",message);    }}

消费者

@Componentpublic class RabbitMqConsumer {    @RabbitListener(queues = {RabbitConfig.QUEUE_EMAIL})    public void listenerEmail(String message, Message msg , Channel channel) {        System.out.println("EMAIL:"+message);        System.out.println(msg);        System.out.println(channel);    }    @RabbitListener(queues = {RabbitConfig.QUEUE_SMS})    public void listenerSms(String message) {        System.out.println("SMS:"+message);    }}

启动类

/** * @author 原 * @date 2020/12/22 * @since 1.0 **/@SpringBootApplication@EnableRabbitpublic class RabbitMqApplicaiton {    public static void main(String[] args) {        ResourceLoader resourceLoader = new DefaultResourceLoader(RabbitMqApplicaiton.class.getClassLoader());        try {            String path = resourceLoader.getResource("classpath:").getURL().getPath();            System.out.println(path);        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();        }        SpringApplication.run(RabbitMqApplicaiton.class, args);    }}

web

@RestControllerpublic class DemoController {    @Autowired    RabbitmqProviderService rabbitmqProviderService;    @RequestMapping("/sms")    public void sendMsgSms(String msg) {        rabbitmqProviderService.sendMessageSms(msg);    }    @RequestMapping("/eamil")    public void sendMsgEmail(String msg) {        rabbitmqProviderService.sendMessageEmail(msg);    }}

通过页面发送消息:

08 RabbitMQ进阶用法8.1 TTL消息设置过期时间

MessageProperties messageProperties = new MessageProperties();messageProperties.setExpiration("30000");Message msg = new Message("消息内容".getBytes(),messageProperties);//如果消息没有及时消费,那么经过30秒以后,消息变成死信,Rabbitmq会将这个消息直接丢弃。rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitConfig.EXCHANGE_TOPICS_INFORM,"demo.one.sms",msg);
队列设置过期时间
Queue queue = QueueBuilder.durable(QUEUE_SMS).ttl(30000).build();
死信队列

当一个消息变成死信了以后,默认情况下这个消息会被mq删除。如果我们给队列指定了"死信交换机"(DLX:

Dead-Letter-Exchange),那么此时这个消息就会转发到死信交换机,进而被与死信交换机绑定的队列(死信队列)进行消费。从而实现了延迟消息发送的效果。有三种情况消息会进入DLX(Dead Letter Exchange)死信交换机。

1、(NACK || Reject ) && requeue == false

2、消息过期

3、队列达到最大长度,可以通过x-max-length参数来指定队列的长度,如果不指定,可以认为是无限长(先入队的消息会被发送到DLX)

1、声明死信交换机、死信队列、死信交换机和死信队列的绑定

// 声明死信交换机@Bean(name = "dlx.exchange")public Exchange dlxExchange() {returnExchangeBuilder.directExchange("dlx.exchange").durable(true).build() ;}// 声明死信队列@Bean(name = "dlx.queue")public Queue dlxQueue() {   return QueueBuilder.durable("dlx.queue").build() ;}// 完成死信队列和死信交换机的绑定@Beanpublic Binding dlxQueueBindToDlxExchange(@Qualifier(value ="dlx.exchange") Exchange exchange, @Qualifier(value = "dlx.queue")Queue queue) {   returnBindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with("delete").noargs() ;}

2、将死信队列作为普通队列的属性设置过去

// 声明队列@Bean(name = "direct.queue_02")public Queue commonQueue02() {   QueueBuilder queueBuilder =QueueBuilder.durable("direct.queue_02");   queueBuilder.deadLetterExchange("dlx.exchange") ;   // 将死信交换机作为普通队列的属性设置过去   queueBuilder.deadLetterRoutingKey("delete") ;       // 设置消息的routingKey   // queueBuilder.ttl(30000) ;                       // 设置队列消息的过期时间,为30秒   // queueBuilder.maxLength(2) ;                     // 设置队列的最大长度   return queueBuilder.build() ;}

3、消费端进行同样的设置,并且指定消费死信队列

@Componentpublic class RabbitmqDlxQueueConsumer{   // 创建日志记录器   private static final Logger LOGGER =LoggerFactory.getLogger(RabbitmqDlxQueueConsumer.class) ;   @RabbitListener(queues = "dlx.queue")   public void dlxQueueConsumer(String msg) {       LOGGER.info("dlx queue msg is : {} ", msg);  }}
优先队列

优先级高的消息可以优先被消费,但是:只有消息堆积(消息的发送速度大于消费者的消费速度)的情况下优先级

才有意义。

Map<String, Object> argss = new HashMap<String, Object>();argss.put("x-max-priority",10);  // 队列最大优先级channel.queueDeclare("ORIGIN_QUEUE", false, false, false, argss);
延迟队列

RabbitMQ本身不支持延迟队列。可以使用TTL结合DLX的方式来实现消息的延迟投递,即把DLX跟某个队列绑定,

到了指定时间,消息过期后,就会从DLX路由到这个队列,消费者可以从这个队列取走消息。

另一种方式是使用rabbitmq-delayed-message-exchange插件。

当然,将需要发送的信息保存在数据库,使用任务调度系统扫描然后发送也是可以实现的。

服务端限流

在AutoACK为false的情况下,如果一定数目的消息(通过基于consumer或者channel设置Qos的值)未被确认

前,不进行消费新的消息。

channel.basicQos(2); // 如果超过2条消息没有发送ACK,当前消费者不再接受队列消息channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, consumer);
09 RabbitMQ如何保证可靠性

首先需要明确,效率与可靠性是无法兼得的,如果要保证每一个环节都成功,势必会对消息的收发效率造成影响。如果是一些业务实施一致性要求不是特别高的场合,可以牺牲一些可靠性来换取效率。

① 代表消息从生产者发送到Exchange;

② 代表消息从Exchange路由到Queue;

③ 代表消息在Queue中存储;

④ 代表消费者订阅Queue并消费消息。

9.1 确保消息发送到RabbitMQ服务器

可能因为网络或者Broker的问题导致①失败,而生产者是无法知道消息是否正确发送到Broker的。

有两种解决方案,第一种是Transaction(事务)模式,第二种Confirm(确认)模式。

在通过channel. txSelect方法开启事务之后,我们便可以发布消息给RabbitMQ了,如果事务提交成功,则消息定到达了RabbitMQ中,如果在事务提交执行之前由于RabbitMQ异常崩溃或者其他原因抛出异常,这个时候我们便可以将其捕获,进而通过执行channel. txRollback方法来实现事务回滚。使用事务机制的话会“吸干”RabbitMQ性能,一般不建议使用。

生产者通过调用channel. confirmSelect方法(即Confirm. Select命令)将信道设置为confirm模式。一旦消息投递到所有匹配的队列之后,RabbitMQ就会发送一个确认(Basic. Ack)给生产者(包含消息的唯一ID),这就使得生产者知晓消息已经正确到达了目的地了。

9.2 确保消息路由到正确的队列

可能因为路由关键字错误,或者队列不存在,或者队列名称错误导致②失败。

使用mandatory参数和ReturnListener,可以实现消息无法路由的时候返回给生产者。

另一种方式就是使用备份交换机(alternate-exchange),无法路由的消息会发送到这个交换机上。

9.3 确保消息在队列正确地存储

可能因为系统宕机、重启、关闭等等情况导致存储在队列的消息丢失,即③出现问题。

1、做队列、交换机、消息的持久化。

2、做集群,镜像队列。

如果想更改这个默认的配置,我们可以在/etc/rabbitmq/目录下创建一个rabbitmq.config文件,配置信息可以按照指定的json规则进行指定。如下所示:

[{   rabbit,     [             {           queue_index_embed_msgs_below,           4097      }  ]}].

然后重启rabbitmq服务(rabbitmqctl stop----> rabbitmq-server -detached)。

那么我们是不是把queue_index_embed_msgs_below参数的值调节的越大越好呢?肯定不是的rabbit_queue_index中以顺序(文件名从0开始累加)的段文件来进行存储,后缀为".idx",每个段文件中包含固定的SEGMENT_ENTRY_COUNT条记录,SEGMENT_ENTRY_COUNT默认值为16384。每个rabbit_queue_index从磁盘中读取消息的时候至少在内存中维护一个段文件,所以设置queue_index_embed_msgs_below值的时候需要格外谨慎,一点点增大也可能会引起内存爆炸式增长。

相关知识:消息存储机制

不管是持久化的消息还是非持久化的消息都可以被写入到磁盘。

1、持久化的消息在到达队列时就被写入到磁盘,并且如果可以,持久化的消息也会在内存中保存一份备份,这样可以提高一定的性能,当内存吃紧的时候会从内存中清除。

2、非持久化的消息一般只保存在内存中,在内存吃紧的时候会被写入到磁盘中,以节省内存空间。这两种类型的消息的落盘处理都在RabbitmqMQ的"持久层"中完成。持久层的组成如下所示:

rabbit_queue_index:负责维护队列中的落盘消息的信息,包括消息的存储地点、是否已被交付给消费者、

是否已被消费者ack。每一个队列都有与之对应的一个rabbitmq_queue_index。

rabbit_msg_store: 负责消息的存储,它被所有的队列共享,在每个节点中有且只有一个。

rabbit_msg_store可以在进行细分:

msg_store_persisent :负责持久化消息的持久化,重启不会丢失

msg_store_transient :负责非持久化消息的持久化,重启会丢失

消息可以存储在rabbit_queue_index中也可以存储在rabbit_msg_store中。最佳的配置是较小的消息存储在rabbit_queue_index中而较大的消息存储在rabbit_msg_store中。这个消息的界定可以通过queue_index_embed_msgs_below来配置,默认大小为4096,单位为B。注意这里的消息大小是指消息体、属性以及headers整体的大小。当一个消息小于设定的大小阈值时就可以存储在rabbit_queue_index中,这样可以得到性能上的优化。这种存储机制是在Rabbitmq3.5 版本以后引入的,该优化提高了系统性能10%左右。

相关知识: 队列的结构

Rabbitmq中队列的是由两部分组成:rabbit_amqpqueue_process和backing_queue组成:

rabbit_amqpqueue_process: 负责协议相关的消息处理,即接收生产者发布的消息、向消费者交付消息、处理消息的确认(包括生产端的confirm和消费端的ack)等。

backing_queue: 是消息存储的具体形式和引擎,并向rabbit_amqpqueue_process提供相关的接口以供调用。

如果消息发送的队列是空的且队列有消费者,该消息不会经过该队列而是直接发往消费者,如果无法直接被消费,则需要将消息暂存入队列,以便重新投递。

消息在存入队列后,主要有以下几种状态:

alpha:消息内容(包括消息体、属性和headers)和消息索引都存在内存中(消耗内存最多,CPU消耗最少)

beta:消息内容保存在磁盘中,消息索引都存在内存中(只需要一次IO操作就可以读取到消息)

gamma:消息内容保存在磁盘中,消息索引在磁盘和内存中都存在(只需要一次IO操作就可以读取到消息)

delta:消息内容和消息索引都在磁盘中(消耗内存最小,但是会消耗更多的CPU和磁盘的IO操作)持久化的消息,消息内容和消息索引必须先保存在磁盘中,才会处于上面状态中的一种,gamma状态只有持久化的消息才有这种状态。Rabbitmq在运行时会根据统计的消息传送速度定期计算一个当前内存中能够保存的最大消息数量(target_ram_count), 如果alpha状态的消息数量大于此值时,就会引起消息的状态转换,多余的消息可能会转换到beta状态、gamma状态或者delta状态。区分这4种状态的主要作用是满足不同的内存和CPU 的需求。

对于普通队列而言,backing_queue内部的实现是通过5个子队列来体现消息的状态的:

Q1:只包含alpha状态的消息

Q2:包含beta和gamma的消息

Delta:包含delta的消息

Q3:包含beta和gamma的消息

Q4:只包含alpha状态的消息

一般情况下,消息按照Q1->Q2->Delta->Q3->Q4这样的顺序进行流动,但并不是每一条消息都会经历所有状态,这取决于当前系统的负载情况(比如非持久化的消息在内存负载不高时,就不会经历delta)。如此设计的好处:可以在队列负载很高的情况下,能够通过将一部分消息由磁盘保存来节省内存空间,而在负载降低的时候,这部分消息又渐渐回到内存被消费者获取,使得整个队列具有良好的弹性。

相关知识: 消费消息时的状态转换

消费者消费消息也会引起消息状态的转换,状态转换的过程如下所示:

消费者消费时先从Q4获取消息,如果获取成功则返回。如果Q4为空,则从Q3中获取消息,首先判断Q3是否为空,如果为空返回队列为空,即此时队列中无消

息如果Q3不为空,取出Q3的消息,然后判断Q3和Delta中的长度,如果都为空,那么Q2、Delta、Q3、

Q4都为空,直接将Q1中的消息转移至Q4,下次直接从Q4中读取消息如果Q3为空,Delta不为空,则将Delta中的消息转移至Q3中,下次直接从Q3中读取。在将消息从Delta转移至Q3的过程中,是按照索引分段读取,首先读取某一段,然后判断读取的消息个数和Delta消息的个数,如果相等,判定Delta已无消息,直接将读取Q2和读取到消息一并放入Q3,如果不相等,仅将此次读取的消息转移到Q3。

通常在负载正常时,如果消息被消费的速度不小于接收新消息的速度,对于不需要保证可靠性的消息来说,极有可能只会处于alpha状态。对于durable属性设置为true的消息,它一定会进入gamma状态,并且在开启publisher confirm机制时,只有到了gamma状态时才会确认该消息己被接收,若消息消费速度足够快、内存也充足,这些消息也不会继续走到下一个状态。

在系统负载较高中,已经收到的消息若不能很快被消费掉,就是这些消息就是在队列中"堆积", 那么此时Rabbitmq就需要花更多的时间和资源处理"堆积"的消息,如此用来处理新流入的消息的能力就会降低,使得流入的消息又被"堆积"继续增大处理每个消息的平均开销,继而情况变得越来越恶化,使得系统的处理能力大大降低。

减少消息堆积的常见解决方案:

1、增加prefetch_count的值,设置消费者存储未确认的消息的最大值

2、消费者进行multiple ack,降低ack带来的开销

相关知识: 惰性队列

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地存储在内存中,这样可以更快地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。这样的机制无形会占用更多系统资源,毕竟内存应该留给更多有需要的地方。如果发送端过快或消费端宕机,导致消息大量积压,此时消息还是在内存和磁盘各存储一份,在消息大爆发的时候,MQ服务器会撑不住,影响其他队列的消息收发,能不能有效的处理这种情况呢。答案 惰性队列。

RabbitMQ从3.6.0版本开始引入了惰性队列(Lazy Queue)的概念。惰性队列会将接收到的消息直接存入文件系统中,而不管是持久化的或者是非持久化的,这样可以减少了内存的消耗,但是会增加I/0的使用,如果消息是持久化的,那么这样的I/0操作不可避免,惰性队列和持久化的消息可谓是"最佳拍档"。注意如果惰性队列中存储的是非持久化的消息,内存的使用率会一直很稳定,但是重启之后消息一样会丢失。

把一个队列设置成惰性队列的方式:

// 声明队列@Bean(name = "direct.queue_03")public Queue commonQueue03() {   QueueBuilder queueBuilder = QueueBuilder.durable("direct.queue_03");   queueBuilder.lazy();            // 把队列设置成惰性队列   return queueBuilder.build();}
9.4 确保消息从队列正确地投递到消费者

如果消费者收到消息后未来得及处理即发生异常,或者处理过程中发生异常,会导致④失败。

为了保证消息从队列可靠地达到消费者,RabbitMQ提供了消息确认机制(message acknowledgement)。消费者在订阅队列时,可以指定autoAck参数,当autoAck等于false时,RabbitMQ会等待消费者显式地回复确认信号后才从队列中移去消息。

如果消息消费失败,也可以调用Basic. Reject或者Basic. Nack来拒绝当前消息而不是确认。如果r equeue参数设置为true,可以把这条消息重新存入队列,以便发给下一个消费者(当然,只有一个消费者的时候,这种方式可能会出现无限循环重复消费的情况,可以投递到新的队列中,或者只打印异常日志)。

9.5 补偿机制

对于一定时间没有得到响应的消息,可以设置一个定时重发的机制,但要控制次数,比如最多重发3次,否则会造成消息堆积。

9.6 消息幂等性

服务端是没有这种控制的,只能在消费端控制。

如何避免消息的重复消费?

消息重复可能会有两个原因:

1、生产者的问题,环节①重复发送消息,比如在开启了Confirm模式但未收到确认。

2、环节④出了问题,由于消费者未发送ACK或者其他原因,消息重复投递。

对于重复发送的消息,可以对每一条消息生成一个唯一的业务ID,通过日志或者建表来做重复控制。

9.7 消息的顺序性

消息的顺序性指的是消费者消费的顺序跟生产者产生消息的顺序是一致的。

在RabbitMQ中,一个队列有多个消费者时,由于不同的消费者消费消息的速度是不一样的,顺序无法保证。

10 RabbitMQ如何保证高可用10.1 RabbittMQ集群

集群主要用于实现高可用与负载均衡。

RabbitMQ通过/var/lib/r abbitmq/. erlang. cookie来验证身份,需要在所有节点上保持一致。

集群有两种节点类型,一种是磁盘节点,一种是内存节点。集群中至少需要一个磁盘节点以实现元数据的持久化,未指定类型的情况下,默认为磁盘节点。集群通过25672端口两两通信,需要开放防火墙的端口。

需要注意的是,RabbitMQ集群无法搭建在广域网上,除非使用feder ation或者shovel等插件。

集群的配置步骤:

1、配置hosts

2、同步erlang. cookie

3、加入集群

集群搭建

docker pull rabbitmq:3.6.10-management
docker run -di --network=docker-network --ip=172.19.0.50 --hostname=rabbitmq-node01 --name=rabbitmq_01 -p 15673:15672 -p 5673:5672--privileged=true -e RABBITMQ_ERLANG_COOKIE='rabbitcookie'rabbitmq:3.6.10-management /bin/bashdocker run -di --network=docker-network --ip=172.19.0.51 --hostname=rabbitmq-node02 --name=rabbitmq_02 -p 15674:15672 -p 5674:5672--privileged=true -e RABBITMQ_ERLANG_COOKIE='rabbitcookie'rabbitmq:3.6.10-management /bin/bashdocker run -di --network=docker-network --ip=172.19.0.52 --hostname=rabbitmq-node03 --name=rabbitmq_03 -p 15675:15672 -p 5675:5672--privileged=true -e RABBITMQ_ERLANG_COOKIE='rabbitcookie'rabbitmq:3.6.10-management /bin/bash

参数说明:Erlang Cookie值必须相同,也就是RABBITMQ_ERLANG_COOKIE参数的值必须相同。因为

RabbitMQ是用Erlang实现的,Erlang Cookie相当于不同节点之间相互通讯的秘钥,Erlang节点通过交换Erlang Cookie获得认证。

docker exec -itrabbitmq_01 /bin/bash

配置hosts文件,让各个节点都能互相识别对方的存在。在系统中编辑/etc/hosts文件,添加ip地址和节点名称的映射信息(apt-get update , apt-get install vim):

172.19.0.50 rabbitmq-node01172.19.0.51 rabbitmq-node02172.19.0.52 rabbitmq-node03

启动rabbitmq,并且查看状态

root@014faa4cba72:/# rabbitmq-server -detached          # 启动rabbitmq服务,该命令可以启动erlang虚拟机和rabbitmq服务root@014faa4cba72:/# rabbitmqctl status                     # 查看节点信息Status of noderabbit@014faa4cba72[{pid,270},{running_applications,    [{rabbitmq_management,"RabbitMQ Management Console","3.6.10"},    {rabbitmq_management_agent,"RabbitMQ Management Agent","3.6.10"},    {rabbitmq_web_dispatch,"RabbitMQ Web Dispatcher","3.6.10"},.............root@014faa4cba72:/# rabbitmqctl cluster_status             # 查看集群节点状态Cluster status of noderabbit@014faa4cba72[{nodes,[{disc,[rabbit@014faa4cba72]}]},{running_nodes,[rabbit@014faa4cba72]},                      # 正在运行的只有一个节点{cluster_name,<<"rabbit@014faa4cba72">>},{partitions,[]},{alarms,[{rabbit@014faa4cba72,[]}]}]

注意:此时我们可以通过浏览器访问rabbitmq的后端管理系统,但是rabbitmq默认提供的guest用户不支持远程访问。因此我们需要创建用户,并且对其进行授权

root@014faa4cba72:/# rabbitmqctl add_user admin admin   # 添加用户,用户名为admin,密码为adminroot@014faa4cba72:/# rabbitmqctl list_users             # 查看rabbitmq的用户列表Listing usersadmin   []                                              # admin用户已经添加成功,但是没有角色guest   [administrator]root@014faa4cba72:/# rabbitmqctl set_user_tags admin administrator   #给admin用户设置管理员权限# rabbitmqctl delete_user admin   # 删除admin用户# rabbitmqctl stop_app           # 停止rabbitmq服务# rabbitmqctl stop               # 会将rabbitmq的服务和erlang虚拟机一同关闭

再次使用admin用户就可以登录web管理系统了。在其他的rabbitmq中也创建用户,以便后期可以访问后端管理系统。

配置集群

1、同步cookie

集群中的Rabbitmq节点需要通过交换密钥令牌以获得相互认证,如果节点的密钥令牌不一致,那么在配置节点时就会报错。

获取某一个节点上的/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie文件,然后将其复制到其他的节点上。我们以node01节点为基准,进行此操作。

docker cprabbitmq_01:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie .docker cp.erlang.cookie rabbitmq_02:/var/lib/rabbitmqdocker cp.erlang.cookie rabbitmq_03:/var/lib/rabbitmq

2、建立集群关系

目前3个节点都是独立的运行,之间并没有任何的关联关系。接下来我们就来建立3者之间的关联关系,我们以rabbitmq-node01为基准,将其他的两个节点加入进来。

把rabbitmq-node02加入到节点1中

# 进入到rabbitmq-node02中rabbitmqctl stop_app   # 关闭rabbitmq服务rabbitmqctl reset      # 进行重置rabbitmqctl join_cluster rabbit@rabbitmq-node01     # rabbitmq-node01为节点1的主机名称rabbitmqctl start_app   # 启动rabbitmq节点

把rabbitmq-node03加入到节点1中

# 进入到rabbitmq-node03中rabbitmqctl stop_app   # 关闭rabbitmq服务rabbitmqctl reset      # 清空节点的状态,并将其恢复都空白状态,当设置的节点时集群中的一部分,该命令也会和集群中的磁盘节点进行通讯,告诉他们该节点正在离开集群。不然集群会认为该节点处理故障,并期望其最终能够恢复过来rabbitmqctl join_cluster rabbit@rabbitmq-node01     # rabbitmq-node01为节点1的主机名称rabbitmqctl start_app   # 启动rabbitmq节点

进入后台管理系统查看集群概述。

节点类型

节点类型介绍

在使用rabbitmqctl cluster_status命令来查看集群状态时会有[{nodes,[{disc['rabbit@rabbitmqnode01','rabbit@rabbitmq-node02','rabbit@rabbitmq-node03']}这一项信息,其中的disc标注了Rabbitmq节点类型。Rabbitmq中的每一个节点,不管是单一节点系统或者是集群中的一部分要么是内存节点,要么是磁盘节点。内存节点将所有的队列,交换机,绑定关系、用户、权限和vhost的元数据定义都存储在内存中,而磁盘节点则将这些信息存储到磁盘中。单节点的集群中必然只有磁盘类型的节点,否则当重启Rabbitmq之后,所有关于系统配置信息都会丢失。不过在集群中,可以选择配置部分节点为内存节点,这样可以获得更高的性能。

节点类型变更

如果我们没有指定节点类型,那么默认就是磁盘节点。我们在添加节点的时候,可以使用如下的命令来指定节点的类型为内存节点:

rabbitmqctl join_cluster rabbit@rabbitmq-node01 --ram

我们也可以使用如下的命令将某一个磁盘节点设置为内存节点:

rabbitmqctl change_cluster_node_type {disc , ram}

如下所示

root@rabbitmq-node02:/# rabbitmqctl stop_app                                  # 关闭rabbitmq服务Stopping rabbit application on node 'rabbit@rabbitmq-node02'root@rabbitmq-node02:/# rabbitmqctl change_cluster_node_type ram              # 将root@rabbitmq-node02节点类型切换为内存节点Turning 'rabbit@rabbitmq-node02'into a ram noderoot@rabbitmq-node02:/# rabbitmqctl start_app                                  # 启动rabbitmq服务Starting node 'rabbit@rabbitmq-node02'root@rabbitmq-node02:/# rabbitmqctl cluster_status                            # 查看集群状态Cluster status of node 'rabbit@rabbitmq-node02'[{nodes,[{disc,['rabbit@rabbitmq-node03','rabbit@rabbitmq-node01']},        {ram,['rabbit@rabbitmq-node02']}]},{running_nodes,['rabbit@rabbitmq-node01','rabbit@rabbitmq-node03',                'rabbit@rabbitmq-node02']},{cluster_name,<<"rabbit@rabbitmq-node01">>},{partitions,[]},{alarms,[{'rabbit@rabbitmq-node01',[]},        {'rabbit@rabbitmq-node03',[]},        {'rabbit@rabbitmq-node02',[]}]}]root@rabbitmq-node02:/#

节点选择

Rabbitmq只要求在集群中至少有一个磁盘节点,其他所有的节点可以是内存节点。当节点加入或者离开集群时,它们必须将变更通知到至少一个磁盘节点。如果只有一个磁盘节点,而且不凑巧它刚好崩溃了,那么集群可以继续接收和发送消息。

但是不能执行创建队列,交换机,绑定关系、用户已经更改权限、添加和删除集群节点操作了。也就是说、如果集群中唯一的磁盘节点崩溃了,集群仍然可以保持运行,但是知道将该节点恢复到集群前,你无法更改任何东西,所以在创建集群的时候应该保证至少有两个或者多个磁盘节点。

当内存节点重启后,它会连接到预先配置的磁盘节点,下载当前集群元数据的副本。当在集群中添加内存节点的时候,确保告知所有的磁盘节点(内存节点唯一存储到磁盘中的元数据信息是磁盘节点的地址)。只要内存节点可以找到集群中至少一个磁盘节点,那么它就能在重启后重新加入集群中。

10.2 集群优化:HAproxy负载+Keepalived高可用

之前搭建的集群存在的问题:不具有负载均衡能力

本次我们所选择的负载均衡层的软件是HAProxy。为了保证负载均衡层的高可用,我们需要使用使用到keepalived软件,使用vrrp协议产生虚拟ip实现动态的ip飘逸。

keepalived是以VRRP协议为实现基础的,VRRP全称Virtual Router Redundancy Protocol,即虚拟路由冗余协议。虚拟路由冗余协议,可以认为是实现路由器高可用的协议,即将N台提供相同功能的路由器组成一个路由器组,这个组里面有一个master和多个backup,master上面有一个对外提供服务的vip(该路由器所在局域网内其他机器的默认路由为该vip),master会定义向backup发送vrrp协议数据包,当backup收不到vrrp包时就认为master宕掉了,这时就需要根据VRRP的优先级来选举一个backup当master。这样的话就可以保证路由器的高可用了。
优化实现

在两个内存节点上安装HAProxy

yum install haproxy

编辑配置文件

vim /etc/haproxy/haproxy.cfgglobal   log         127.0.0.1 local2   chroot      /var/lib/haproxy   pidfile     /var/run/haproxy.pid   maxconn     4000   user        haproxy   group       haproxy   daemon   stats socket /var/lib/haproxy/statsdefaults   log                     global   option                  dontlognull   option                  redispatch   retries                 3   timeout connect         10s   timeout client          1m   timeout server          1m   maxconn                 3000listen http_front       mode http       bind 0.0.0.0:1080           #监听端口       stats refresh 30s           #统计页面自动刷新时间       stats uri /haproxy?stats    #统计页面url       stats realm Haproxy Manager #统计页面密码框上提示文本       stats auth admin:123456     #统计页面用户名和密码设置listen rabbitmq_admin   bind 0.0.0.0:15673   server node1 192.168.8.40:15672   server node2 192.168.8.45:15672listen rabbitmq_cluster 0.0.0.0:5673   mode tcp   balance roundrobin   timeout client 3h   timeout server 3h   timeout connect 3h   server   node1 192.168.8.40:5672 check inter 5s rise 2 fall 3   server   node2 192.168.8.45:5672 check inter 5s rise 2 fall 3

启动HAproxy

haproxy -f /etc/haproxy/haproxy.cfg

安装keepalived

yum -y install keepalived

修改配置文件

vim /etc/keepalived/keepalived.confglobal_defs {  notification_email {    acassen@firewall.loc    failover@firewall.loc    sysadmin@firewall.loc  }  notification_email_from Alexandre.Cassen@firewall.loc  smtp_server 192.168.200.1  smtp_connect_timeout 30  router_id LVS_DEVEL  vrrp_skip_check_adv_addr  # vrrp_strict    # 注释掉,不然访问不到VIP  vrrp_garp_interval 0  vrrp_gna_interval 0}global_defs {  notification_email {    acassen@firewall.loc    failover@firewall.loc    sysadmin@firewall.loc  }  notification_email_from Alexandre.Cassen@firewall.loc  smtp_server 192.168.200.1  smtp_connect_timeout 30  router_id LVS_DEVEL  vrrp_skip_check_adv_addr  # vrrp_strict    # 注释掉,不然访问不到VIP  vrrp_garp_interval 0  vrrp_gna_interval 0}# 检测任务vrrp_script check_haproxy {   # 检测HAProxy监本   script "/etc/keepalived/script/check_haproxy.sh"   # 每隔两秒检测   interval 2   # 权重   weight 2}# 虚拟组vrrp_instance haproxy {   state MASTER # 此处为`主`,备机是 `BACKUP`   interface ens33 # 物理网卡,根据情况而定   mcast_src_ip 192.168.8.40 # 当前主机ip   virtual_router_id 51 # 虚拟路由id,同一个组内需要相同   priority 100 # 主机的优先权要比备机高   advert_int 1 # 心跳检查频率,单位:秒   authentication { # 认证,组内的要相同       auth_type PASS       auth_pass 1111   }   # 调用脚本   track_script {       check_haproxy   }   # 虚拟ip,多个换行   virtual_ipaddress {       192.168.8.201   }}

启动

keepalived -D
10.3 RabbitMQ镜像队列

1、为什么要存在镜像队列

为了保证队列和消息的高可用

2、什么是镜像队列,镜像队列是如何进行选取主节点的?

引入镜像队列的机制,可以将队列镜像到集群中的其他的Broker节点之上,如果集群中的一个节点失效了,队列能自动的切换到镜像中的另一个节点之上以保证服务的可用性。在通常的用法中,针对每一个配置镜像的队列(一下称之为镜像队列)都包含一个主节点(master)和若干个从节点(slave),如下图所示:

集群方式下,队列和消息是无法在节点之间同步的,因此需要使用RabbitMQ的镜像队列机制进行同步。

深入了解参考文章:

11 RabbitMQ的应用

笔者就职于电商公司,就以电商秒杀场景为背景,阐述下RabbitMQ的实践。

11.1 场景:订单未支付库存回退

当用户秒杀成功以后,就需要引导用户去订单页面进行支付。如果用户在规定的时间之内(30分钟),没有完成订单的支付,此时我们就需要进行库存的回退操作。

架构图

具体实现就是使用的死信队列,可以参考上面的代码。

11.2 场景:RabbitMQ秒杀公平性保证

消息的可靠性传输可以保证秒杀业务的公平性。关于秒杀业务的公平性,我们还需要考虑一点:消息的顺序性(先进入队列的消息先进行处理)

RabbitMQ消息顺序性说明

顺序性:消息的顺序性是指消费者消费到的消息和发送者发布的消息的顺序是一致的。

举个例子,不考虑消息重复的情况,如果生产者发布的消息分别为msgl、msg2、msg3,那么消费者必然也是按照msgl、msg2、msg3的顺序进行消费的。

目前很多资料显示RabbitMQ的消息能够保障顺序性,这是不正确的,或者说这个观点有很大的局限性。在不使用任何RabbitMQ的高级特性,也没有消息丢失、网络故障之类异常的情况发生,并且只有一个消费者的情况下,也只有一个生产者的情况下可以保证消息的顺序性。如果有多个生产者同时发送消息,无法确定消息到达Broker 的前后顺序,也就无法验证消息的顺序性,因为每一次消息的发送都是在各自的线程中进行的。

RabbitMQ消息顺序错乱演示

生产者发送消息:

1、不使用生产者确认机制,单生产者单消费者可以保证消息的顺序性

2、使用了生产者确认机制,那么就无法保证消息到达Broker的前后顺序,因为消息的发送是异步发送的,每一个线程的执行时间不同

3、生产端使用事务机制,保证消息的顺序性

消费端消费消息:

1、单消费者可以保证消息的顺序性

2、多消费者不能保证消息的顺序,因为每一个消息的消费都是在各自的线程中进行,每一个线程的执行时间不同

RabbitMQ消息顺序性保障

生产端启用事务机制,单生产者单消费者。如果我们不考虑消息到达MQ的顺序,只是考虑对已经到达到MQ中的消息顺序消费,那么需要保证消费者是单消费者即可。

11.3 场景:RabbitMQ秒杀不超卖保证

要保证秒杀不超卖,我们需要在很多的环节进行考虑。比如:在进行预扣库存的时候,我们需要考虑不能超卖,在进行数据库真实库存扣减的时候也需要考虑不能超卖。而对我们的mq这个环节而言,要保证不超卖我们只需要保证消息不被重复消费。

首先我们可以确认的是,触发消息重复执行的条件会是很苛刻的! 也就说 在大多数场景下不会触发该条件!!! 一般出在任务超时,或者没有及时返回状态,引起任务重新入队列,由于服务端没有收到消费端的ack应答,因此该条消息还会重新进行投递。

幂等性保障方案

重复消费不可怕,可怕的是你没考虑到重复消费之后,怎么保证幂等性。

所谓幂等性,就是对接口的多次调用所产生的结果和调用一次是一致的。通俗点说,就一个数据,或者一个请求,给你重复来多次,你得确保对应的数据是不会改变的,不能出错。

举个例子:

假设你有个系统,消费一条消息就往数据库里插入一条数据,要是你一个消息重复消费两次,你不就插入了两条,这数据不就错了?但是你要是消费到第二次的时候,自己判断一下是否已经消费过了,若是就直接扔了,这样不就保留了一条数据,从而保证了数据的正确性。一条数据重复消费两次,数据库里就只有一条数据,这就保证了系统的幂等性。

怎么保证消息队列消费的幂等性?这一点需要结合的实际的业务来进行处理:

1、比如我们消费的数据需要写数据库,你先根据主键查一下,如果这数据都有了,你就别插入了,执行以下update操作

2、比如我们消费的数据需要写Redis,那没问题了,反正每次都是set,天然幂等性。

3、比如你不是上面两个场景,那做的稍微复杂一点,你需要让生产者发送每条数据的时候,里面加一个全局唯一的id,类似订单id 之类的东西,然后你这里消费到了之后,先根据这个id 去比如Redis 里查一下,之前消费过吗?如果没有消费过,你就处理,然后这个id 写Redis。如果消费过了,那你就别处理了,保证别重复处理相同的消息即可。

4、比如基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条。因为有唯一键约束了,重复数据插入只会报错,不会导致数据库中出现脏数据。

12 面试题1、消息队列的作用与使用场景?2、创建队列和交换机的方法?3、多个消费者监听一个生产者时,消息如何分发?4、无法被路由的消息,去了哪里?5、消息在什么时候会变成Dead Letter(死信)?6、RabbitMQ如何实现延迟队列?7、如何保证消息的可靠性投递?8、如何在服务端和消费端做限流?9、如何保证消息的顺序性?10、RabbitMQ的节点类型?11、...

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