RabbitMQ(1)_rabbitmq 优先级队列

RabbitMQ

RabbitMQ是一个由erlang开发的消息队列。消息队列用于应用间的异步协作

基本概念

• Message：由消息头和消息体组成。消息体是不透明的，而消息头则由一系列的可选属性组成，这些属性包括routing-key、priority、delivery-mode（是否持久性存储）等。
• Publisher：消息的生产者。
• Exchange：接收消息并将消息路由到一个或多个Queue。default exchange 是默认的直连交换机，名字为空字符串，每个新建队列都会自动绑定到默认交换机上，绑定的路由键名称与队列名称相同。
• Binding：通过Binding将Exchange和Queue关联，这样Exchange就知道将消息路由到哪个Queue中。
• Queue：存储消息，队列的特性是先进先出。一个消息可分发到一个或多个队列。
• Virtual host：每个 vhost 本质上就是一个 mini 版的 RabbitMQ 服务器，拥有自己的队列、交换器、绑定和权限机制。vhost 是 AMQP 概念的基础，必须在连接时指定，RabbitMQ 默认的 vhost 是 / 。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和queue。
  Broker：消息队列服务器实体。

为什么要使用消息队列？

• 解耦。比如，用户下单后，订单系统需要通知库存系统，假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单操作失败。订单系统与库存系统耦合，这个时候如果使用消息队列，可以返回给用户成功，先把消息持久化，等库存系统恢复后，就可以正常消费减去库存了。
• 异步。将消息写入消息队列，非必要的业务逻辑以异步的方式运行，不影响主流程业务。
• 削峰。消费端慢慢的按照数据库能处理的并发量，从消息队列中慢慢拉取消息。在生产中，这个短暂的高峰期积压是允许的。比如秒杀活动，一般会因为流量过大，从而导致流量暴增，应用挂掉。这个时候加上消息队列，服务器接收到用户的请求后，首先写入消息队列，如果消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面。

使用了消息队列会有什么缺点

• 系统可用性降低。引入消息队列之后，如果消息队列挂了，可能会影响到业务系统的可用性。
• 系统复杂性增加。加入了消息队列，要多考虑很多方面的问题，比如：一致性问题、如何保证消息不被重复消费、如何保证消息可靠性传输等。

Exchange 类型

Exchange分发消息时根据类型的不同分发策略不同，目前共四种类型：direct、fanout、topic、headers 。headers 模式根据消息的headers进行路由，此外 headers 交换器和 direct 交换器完全一致，但性能差很多。

• fanout：把所有发送到该Exchange的消息路由到所有与它绑定的Queue中
• direct：Routing Key==Binding Key，direct交换机会将消息路由到binding key 和 routing key完全匹配的队列中。它是完全匹配、单播的模式。
• topic：模糊匹配。topic交换机使用routing key和binding key进行模糊匹配，匹配成功则将消息发送到相应的队列。routing key和binding key都是句点号“. ”分隔的字符串，binding key中可以存在两种特殊字符“”与“#”，用于做模糊匹配，其中“”用于匹配一个单词，“#”用于匹配多个单词。
• headers：Exchange不依赖于routing key与binding key的匹配规则来路由消息，而是根据发送的消息内容中的header属性进行匹配。

AMQP 是什么?

RabbitMQ 就是 AMQP 协议的 Erlang 的实现(当然 RabbitMQ 还支持 STOMP2、 MQTT3 等协议 ) AMQP 的模型架构 和 RabbitMQ 的模型架构是一样的，生产者将消息发送给交换器，交换器和队列绑定 。RabbitMQ 中的交换器、交换器类型、队列、绑定、路由键等都是遵循的 AMQP 协议中相 应的概念。

AMQP 协议的三层：

• Module Layer:协议最高层，主要定义了一些客户端调用的命令，客户端可以用这些命令实现自己的业务逻辑。
• Session Layer:中间层，主要负责客户端命令发送给服务器，再将服务端应答返回客户端，提供可靠性同步机制和错误处理。
• TransportLayer:最底层，主要传输二进制数据流，提供帧的处理、信道服用、错误检测和数据表示等。

AMQP 模型的三大组件：

• 交换器 (Exchange)：消息代理服务器中用于把消息路由到队列的组件。
• 队列 (Queue)：用来存储消息的数据结构，位于硬盘或内存中。
• 绑定 (Binding)：一套规则，告知交换器消息应该将消息投递给哪个队列。

什么是死信队列？如何导致的？

DLX，全称为 Dead-Letter-Exchange，死信交换器，死信邮箱。当消息在一个队列中变成死信 (dead message) 之后，它能被重新被发送到另一个交换器中，这个交换器就是 DLX，绑定 DLX 的队列就称之为死信队列。

导致的死信的几种原因：

• 消息被拒（Basic.Reject /Basic.Nack) 且 requeue = false。
• 消息 TTL 过期。
• 队列满了，无法再添加。

什么是延迟队列？RabbitMQ 怎么实现延迟队列？

延迟队列指的是存储对应的延迟消息，消息被发送以后，并不想让消费者立刻拿到消息，而是等待特定时间后，消费者才能拿到这个消息进行消费。
RabbitMQ 本身是没有延迟队列的，要实现延迟消息，一般有两种方式：

• 通过 RabbitMQ 本身队列的特性来实现，需要使用 RabbitMQ 的死信交换机（Exchange）和消息的存活时间 TTL（Time To Live）。
• 在 RabbitMQ 3.5.7 及以上的版本提供了一个插件（rabbitmq-delayed-message-exchange）来实现延迟队列功能。同时，插件依赖 Erlang/OPT 18.0 及以上。

也就是说，AMQP 协议以及 RabbitMQ 本身没有直接支持延迟队列的功能，但是可以通过 TTL 和 DLX 模拟出延迟队列的功能。

什么是优先级队列？

RabbitMQ 自 V3.5.0 有优先级队列实现，优先级高的队列会先被消费。
可以通过x-max-priority参数来实现优先级队列。不过，当消费速度大于生产速度且 Broker 没有堆积的情况下，优先级显得没有意义。

RabbitMQ 有哪些工作模式？

• 简单模式
• work 工作模式
• pub/sub 发布订阅模式
• Routing 路由模式
• Topic 主题模式

RabbitMQ 消息怎么传输？

由于 TCP 链接的创建和销毁开销较大，且并发数受系统资源限制，会造成性能瓶颈，所以 RabbitMQ 使用信道的方式来传输数据。信道（Channel）是生产者、消费者与 RabbitMQ 通信的渠道，信道是建立在 TCP 链接上的虚拟链接，且每条 TCP 链接上的信道数量没有限制。就是说 RabbitMQ 在一条 TCP 链接上建立成百上千个信道来达到多个线程处理，这个 TCP 被多个线程共享，每个信道在 RabbitMQ 都有唯一的 ID，保证了信道私有性，每个信道对应一个线程使用。

如何保证消息的可靠性？

消息到 MQ 的过程中搞丢，MQ 自己搞丢，MQ 到消费过程中搞丢。

• 生产者到 RabbitMQ：事务机制和 Confirm 机制，注意：事务机制和 Confirm 机制是互斥的，两者不能共存，会导致 RabbitMQ 报错。
• RabbitMQ 自身：持久化、集群、普通模式、镜像模式。RabbitMQ 到消费者：basicAck 机制、死信队列、消息补偿机制。

如何保证 RabbitMQ 消息的顺序性？

• 拆分多个 queue(消息队列)，每个 queue(消息队列) 一个 consumer(消费者)，就是多一些 queue (消息队列)而已，确实是麻烦点；
• 或者就一个 queue (消息队列)但是对应一个 consumer(消费者)，然后这个 consumer(消费者)内部用内存队列做排队，然后分发给底层不同的 worker 来处理。

如何保证 RabbitMQ 高可用的？

RabbitMQ 是比较有代表性的，因为是基于主从（非分布式）做高可用性的，我们就以 RabbitMQ 为例子讲解第一种 MQ 的高可用性怎么实现。RabbitMQ 有三种模式：单机模式、普通集群模式、镜像集群模式。

如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？

RabbtiMQ 是可以设置过期时间的，也就是 TTL。如果消息在 queue 中积压超过一定的时间就会被 RabbitMQ 给清理掉，这个数据就没了。那这就是第二个坑了。这就不是说数据会大量积压在 mq 里，而是大量的数据会直接搞丢。我们可以采取一个方案，就是批量重导，这个我们之前线上也有类似的场景干过。就是大量积压的时候，我们当时就直接丢弃数据了，然后等过了高峰期以后，比如大家一起喝咖啡熬夜到晚上 12 点以后，用户都睡觉了。这个时候我们就开始写程序，将丢失的那批数据，写个临时程序，一点一点的查出来，然后重新灌入 mq 里面去，把白天丢的数据给他补回来。也只能是这样了。假设 1 万个订单积压在 mq 里面，没有处理，其中 1000 个订单都丢了，你只能手动写程序把那 1000 个订单给查出来，手动发到 mq 里去再补一次。