RabbitMQ工作模式和优化_rabbitmq 性能优化

1.组件介绍

1. Broker:它提供一种传输服务,它的角色就是维护一条从生产者到消费者的路线，保证数据能按照指定的方式进行传输,
2. Exchange：消息交换机,它指定消息按什么规则,路由到哪个队列。
3. Queue:消息的载体,每个消息都会被投到一个或多个队列。
4. Binding:绑定，它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来.
5. Routing Key:路由关键字,exchange根据这个关键字进行消息投递。
6. vhost:虚拟主机,一个broker里可以有多个vhost，用作不同用户的权限分离。
7. Producer:消息生产者,就是投递消息的程序.
8. Consumer:消息消费者,就是接受消息的程序.
9. Channel:消息通道,在客户端的每个连接里,可建立多个channel.

2.消息发布和接收流程

一.如何发送消息

1. 生产者和Broker建立TCP连接
2. 生产者和Broker建立通道
3. 生产者通过通道消息发送给Broker，由Exchange将消息进行转发
4. Exchange将消息转发到止跌那个的Queue（队列）

二.如何接收消息

1. 消费者和Broker建立TCP连接
2. 消费者和Broker建立通道
3. 消费者监听制定的Queue（队列）
4. 当有消息到达Queue时Broker默认将消息推送给消费者
5. 消费者接受到消息

3.工作模式

3.1 基本消息模型

3.2 work消息模型

工作队列或者竞争消费者模式

3.3 Publish/subscribe 交换机类型: Fanout

1） 声明Exchange，不再声明Queue

2） 发送消息到Exchange，不再发送到Queue

3.4 Routing 路由模型 交换机类型: direct

P：生产者，向Exchange发送消息，发送消息时，会指定一个routing key。

X：Exchange（交换机），接收生产者的消息，然后把消息递交给 与routing key完全匹配的队列

C1：消费者，其所在队列指定了需要routing key 为 error 的消息

C2：消费者，其所在队列指定了需要routing key 为 info、error、warning 的消息

3.5 Topics 通配符模式 交换机类型: topics

Routingkey一般都是有一个或者多个单词组成，多个单词之间以“.”分割，例如：inform.sms

#：匹配一个或多个词

*：匹配不多不少恰好1个词

3.6 RPC

Callback queue 回调队列，客户端向服务器发送请求，服务器端处理请求后，将其处理结果保存在一个存储体中。而客户端为了获得处理结果，那么客户在向服务器发送请求时，同时发送一个回调队列地址reply_to。

Correlation id 关联标识，客户端可能会发送多个请求给服务器，当服务器处理完后，客户端无法辨别在回调队列中的响应具体和那个请求时对应的。为了处理这种情况，客户端在发送每个请求时，同时会附带一个独有correlation_id属性，这样客户端在回调队列中根据correlation_id字段的值就可以分辨此响应属于哪个请求。

1. 当客户端启动的时候，它创建一个匿名独享的回调队列。
2. 在 RPC 请求中，客户端发送带有两个属性的消息：一个是设置回调队列的 reply_to 属性，另一个是设置唯一值的 correlation_id 属性。
3. 将请求发送到一个 rpc_queue 队列中。
4. 服务器等待请求发送到这个队列中来。当请求出现的时候，它执行他的工作并且将带有执行结果的消息发送给 reply_to 字段指定的队列。
5. 客户端等待回调队列里的数据。当有消息出现的时候，它会检查 correlation_id 属性。如果此属性的值与请求匹配，将它返回给应用

4.RabbitMQ优化建议

4.1 加大服务器带宽

访问量大时，较长的数据容易将带宽占满。如服务器上传带宽为10M，则实际上传带宽可认为1M，每秒上传量为1M/1K=1K。如果把带宽加到100M，则每秒上传量为10K。一般情况下，RabbitMq服务器能够接受的每秒写入量为20K-50K（8G内存），因此在带宽在不足200M的时候，加大带宽会产生很明显的提升作用，再往上效果就可能不那么明显了。

4.2 加大内存

RabbitMq的机制是先将消息放在内存中，然后分批写入硬盘。小批量数据的写入基本上都放在内存中，内存数据量过大时会一边把客户端的数据往内存里写，一边将内存里的陈旧数据往硬盘里写，这样会对速度造成较严重的损耗。适度的增加内存，队列将会更多的消息放在内存中，增加系统的处理速度。

4.3 使用固态硬盘

机械硬盘的写入速度较慢，处理大量数据时机械硬盘对性能的损耗十分严重。如果要存放1亿条数据，所需要的硬盘大小为100G，建议采用100-500G固态硬盘。再加上消费端在不断的处理数据，一般待处理的消息能够达到千万级别已经相当不容易了

4.4 增加生产者

服务器可以建立多个连接，单个生产者往往不能充分利用服务器的潜能，建立多个生产者之后，服务器处理能力将会得到充分利用。一般情况下，一个生产者每秒可以传入1000-5000条消息，在1-10这个范围内，每增加一个生产者，处理速度就会相对单生产者增加一倍

4.5 增加消费者

消费者增多时，出队速度有明显改善。该方案对于出队速度的影响有限，1-10个进程范围内，相对于单进程只有一倍左右的提升，建议线程开2-5个即可，再多可能影响不大。出现该现象的原因可能是服务器带宽或硬件处理能力有限，消费者增加了也没什么用处。因为没有实际环境测试，此条只列为建议，采用前可以多做实验

4.6 改网络访问为本地访问

该方案在消费端/生产端与RabbitMq服务器部署在同一台电脑时有用，因为省略了网络传输，大大节省了处理时间。如果消费端/生产端与RabbitMq服务器分开部署，该方案就不能使用了。在代码中将IP地址127.0.0.1改为localhost即可