RabbitMQ：概念和安装，简单模式，工作，发布确认，交换机，死信队列，延迟队列，发布确认高级，其它知识，集群

MQ(【【微信】】：消息队列)，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，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。

• 上下游传递消息：例如qq号，同学A发消息给同学B，那么A同学就是上游 ，B同学就是下游，这个传递消息的过程就是上下游传递消息。

1.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，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。

总结：多出的订单数据会进行排队。

• 优点：系统不会宕机
• 缺点：速度变慢

2.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。

总结：

• 不使用之前：订单系统直接调用子系统，一旦子系统出现异常那么整个订单系统也会发生故障。
• 使用之后：订单系统执行完成后才会发消息给队列，后续任务由队列依次分配消息给支付系统、库存系统、物流系统，直到三大子系统执行完毕。执行过程一旦其中任意一个子系统出现异常，队列会监督它继续完成直到完成配送。

3.异步处理 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 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 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。

场景：A发送消息给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。

• 同步处理：A 过一段时间去调用 B 的查询 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。 这个过程A需要一直等待，不能干其他事情。
• 异步处理：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。 这个过程A不需要一直等待，可以干其他事情。

1.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。

尚硅谷官网视频: 【【网址】】/course/322

2.Kafka 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 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；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；

3.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，binglog 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 MQ

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

4.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、【【微信】】、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

官网&#【【网址】】/news.html

缺点：商业版需要收费，学习成本较高

1.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。尚硅谷官网 kafka 视频连接【【网址】】/course/330/tasks

2.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，如果你的业务有上述并发场景，建议可以选择 RocketMQ。 3.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。

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， 存储和转发消息数据。

• MQ由两部分组成：交换机和队列
• 交换机----》队列：一对多
• 队列----》消费者：一对一（不能是一个队列对应多个消费者，因为一个快递不能有2个收件人）

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。

1. 简单模式
2. 工作模式
3. 发布/订阅模式
4. 路由模式
5. 主题模式
6. 发布确认模式

• Broker：接收和分发消息的应用，RabbitM【【微信】】 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 RabbitM【【微信】】 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
• 【【微信】】（连接）：publisher／consumer 和 broker 之间的 TCP 连接
• Channel（信道：发消息的通道）：如果每一次访问 RabbitMQ 都建立一个 【【微信】】，在消息量大的时候建立 T【【微信】】 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，AM【【微信】】 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【【微信】】 极大减少了操作系统建立 T【【微信】】 的开销
• Exchange：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

1）官网地址

说明：企业上班一般用都的都是Linux系统。

2）文件上传

说明：

• 方式一：新建一台虚拟机，详情查看…

• 方式二：克隆一台虚拟机，详情查看… 修改主机名为，修改ip为

• 上传到 目录下(如果没有 software 需要自己创建)

  • 进入到local目录下新建software 目录
  • 之后使用xftp工具把文件上传到对应的目录中

3）安装文件(按照以下顺序安装)

步骤：

• 进入到software目录发现文件已经上传好，后缀el7表示支持Linux7版本。
• 依次安装

4）常用命令(按照以下顺序执行)

添加开机启动 RabbitMQ 服务：

启动服务：

查看服务状态：

停止服务(选择执行)：

开启 web 管理插件，之后输入start命令重新启动服务。 说明：为了后期使用方便，可以安装一个RabbitMQ后台管理界面（web 管理插件），可以通过浏览器进行访问，前提需要关闭服务。

来到windows桌面打开浏览器，用默认账号密码(guest)访问地址 （主机ip+端口号）出现权限问题，无法正常访问，有可能是防火墙没有关闭。

解决：关闭防火墙，或者开启端口号

• 首先查看防火墙状态，发现防火墙处于开启状态。
• 关闭防火墙，在关闭防火墙开机自动启动服务：

问题：再次打开Windows页面输入地址进行访问，输入初始化的账户和密码都是，提示guest没有权限登录。

解决：创建一个账户并赋予超级管理员权限。

5）添加一个新的用户

创建账号 ：用户名、密码

设置用户角色（administrator：管理员）

设置用户权限 ，用户 user_admin 具有/【【微信】】 这个 virtual host 中所有资源的配置、写、读权限

查看当前用户和角色

6）再次利用 admin 用户登录

用户名，密码：admin，123456

7）重置命令

关闭应用的命令为

清除的命令为

重新启动命令为

在本教程的这一部分中，我们将用 Java 编写两个程序。发送单个消息的生产者和接收消息并打印出来的消费者。我们将介绍 Java API 中的一些细节。

在下图中，“ P”是我们的生产者，“ C”是我们的消费者。中间的框是一个队列-RabbitMQ 代表使用者保留的消息缓冲区

说明：现在中间件RabbitMQ已将在Linux系统中安装好，现在只需要在idea中编写java程序（生产者和消费者），测试是否能够发送消息。

创建一个maven工程（这里以模块代替）并引入依赖。

运行main方法测试：出现提示消息，说明执行成功。 查看后台管理界面：

工作队列（又称任务队列）的主要思想是避免立即执行资源密集型任务，而不得不等待它完成。相反我们安排任务在之后执行。我们把任务封装为消息并将其发送到队列。在后台运行的工作进程将弹出任务并最终执行作业。当有多个工作线程时，这些工作线程将一起处理这些任务。

• 总结：
  • 生产者发送大量消息到队列时，如果只有一个工作线程（消费者）一个个的接收处理太慢了，所以使用多个工作线程同时去处理。
• 遵循的原则：
  • 生产者发送的消息只能被处理一次，所以工作模式的特点是遵循轮询分发消息，即工作线程是轮流处理消息的。
  • 工作线程之间是竞争关系，同一个消息，工作线程1抢到后，别的工作线程就抢不到了。

在这个案例中我们会启动两个工作线程，一个消息发送线程，我们来看看他们两个工作线程是如何工作的。

• 工作线程代码：

• 说明：2个工作线程的代码是一模一样的，所以没有必要在复制一份了。可以在idea工具中进行配置，允许多个线程进行运转。
• 步骤：

  • 先运行一个消费者，在进行修改，可以定位到运行的是当前程序。

  • 工作线程1运行窗口

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