非常強悍的 RabbitMQ 總結，寫得真好！

前言

RabbitMQ是基于AMQP協議的，通過使用通用協議就可以做到在不同語言之間傳遞，

AMQP協議

核心概念

1. server：又稱broker，接受客戶端連接，實作AMQP物體服務，

2. connection：連接和具體broker網路連接，整理了一份Java面試寶典完整版PDF已整理成檔案

3. channel：網路信道，幾乎所有操作都在channel中進行，channel是訊息讀寫的通道，客戶端可以建立多個channel，每個channel表示一個會話任務，

4. message：訊息，服務器和應用程式之間傳遞的資料，由properties和body組成，properties可以對訊息進行修飾，比如訊息的優先級，延遲等高級特性；body是訊息物體內容，

5. Virtual host：虛擬主機，用于邏輯隔離，最上層訊息的路由，一個Virtual host可以若干個Exchange和Queue，同一個Virtual host不能有同名的Exchange或Queue，

6. Exchange：交換機，接受訊息，根據路由鍵轉發訊息到系結的佇列上，

7. banding：Exchange和Queue之間的虛擬連接，binding中可以包括routing key

8. routing key：一個路由規則，虛擬機根據他來確定如何路由 一條訊息，

9. Queue：訊息佇列，用來存放訊息的佇列，

Exchange

交換機的型別，direct、topic、fanout、headers，durability（是否需要持久化true需要）auto delete當最后一個系結Exchange上的佇列被洗掉Exchange也洗掉，

1. Direct Exchange,所有發送到Direct Exchange的訊息被轉發到RouteKey 中指定的Queue,Direct Exchange可以使用默認的默認的Exchange （default Exchange），默認的Exchange會系結所有的佇列，所以Direct可以直接使用Queue名（作為routing key ）系結，或者消費者和生產者的routing key完全匹配，

2. Toptic Exchange,是指發送到Topic Exchange的訊息被轉發到所有關心的Routing key中指定topic的Queue上，Exchange 將routing key和某Topic進行模糊匹配，此時佇列需要系結一個topic，所謂模糊匹配就是可以使用通配符，“#”可以匹配一個或多個詞，“”只匹配一個詞比如“log.#”可以匹配“log.info.test” "log. "就只能匹配log.error，

3. Fanout Exchange:不處理路由鍵，只需簡單的將佇列系結到交換機上，發送到改交換機上的訊息都會被發送到與該交換機系結的佇列上，Fanout轉發是最快的，

訊息如何保證100％投遞

什么是生產端的可靠性投遞？

1. 保證訊息的成功發出

2. 保證MQ節點節點的成功接收

3. 發送端MQ節點（broker）收到訊息確認應答

4. 完善訊息進行補償機制

可靠性投遞保障方案

訊息落庫，對訊息進行打標

訊息的延遲投遞整理了一份Java面試寶典完整版PDF已整理成檔案

在高并發場景下，每次進行db的操作都是每場消耗性能的，我們使用延遲佇列來減少一次資料庫的操作，

訊息冪等性

我對一個動作進行操作，我們肯能要執行100次1000次，對于這1000次執行的結果都必須一樣的，比如單執行緒方式下執行update count-1的操作執行一千次結果都是一樣的，所以這個更新操作就是一個冪等的，如果是在并發不做執行緒安全的處理的情況下update一千次操作結果可能就不是一樣的，所以并發情況下的update操作就不是一個冪等的操作，對應到訊息佇列上來，就是我們即使受到了多條一樣的訊息，也和消費一條訊息效果是一樣的，

高并發的情況下如何避免訊息重復消費

1. 唯一id+加指紋碼，利用資料庫主鍵去重， 優點：實作簡單 缺點：高并發下有資料寫入瓶頸，

2. 利用Redis的原子性來實習， 使用Redis進行冪等是需要考慮的問題

• 是否進行資料庫落庫，落庫后資料和快取如何做到保證冪等（Redis 和資料庫如何同時成功同時失敗）？

• 如果不進行落庫，都放在Redis中如何這是Redis和資料庫的同步策略？還有放在快取中就能百分之百的成功嗎？

confirm 確認訊息、Return回傳訊息

理解confirm訊息確認機制

• 訊息的確認，指生產者收到投遞訊息后，如果Broker收到訊息就會給我們 的生產者一個應答，生產者接受應答來確認broker是否收到訊息，

如何實作confirm確認訊息，

• 在Channel上開啟確認模式：channel.confirmSelect()

• 在channel上添加監聽：addConfirmListener，監聽成功和失敗的結果，具體結果對訊息進行重新發送或者記錄日志，

return訊息機制

Return訊息機制處理一些不可路由的訊息，我們的生產者通過指定一個Exchange和Routinkey，把訊息送達到某一個佇列中去，然后我們消費者監聽佇列進行消費處理！

在某些情況下，如果我們在發送訊息的時候當Exchange不存在或者指定的路由key路由找不到，這個時候如果我們需要監聽這種不可到達的訊息，就要使用Return Listener！

Mandatory 設定為true則會監聽器會接受到路由不可達的訊息，然后處理，如果設定為false，broker將會自動洗掉該訊息，

消費端自定義監聽

消費端限流

假設我們有個場景，首先，我們有個rabbitMQ服務器上有上萬條訊息未消費，然后我們隨便打開一個消費者客戶端，會出現：巨量的訊息瞬間推送過來，但是我們的消費端無法同時處理這么多資料，

這時就會導致你的服務崩潰，其他情況也會出現問題，比如你的生產者與消費者能力不匹配，在高并發的情況下生產端產生大量訊息，消費端無法消費那么多訊息，

• rabbitMQ提供了一種qos（服務質量保證）的功能，即非自動確認訊息的前提下，如果有一定數目的訊息（通過consumer或者Channel設定qos）未被確認，不進行新的消費，

void basicQOS(unit prefetchSize,ushort prefetchCount,Boolean global)方法，

• prefetchSize:0 單條訊息的大小限制，0就是不限制，一般都是不限制，

• prefetchCount: 設定一個固定的值，告訴rabbitMQ不要同時給一個消費者推送多余N個訊息，即一旦有N個訊息還沒有ack，則consumer將block掉，直到有訊息ack

• global：truefalse 是否將上面的設定用于channel，也是就是說上面設定的限制是用于channel級別的還是consumer的級別的，

消費端ack與重回佇列

• 消費端進行消費的時候，如果由于業務例外我們可以進行日志的記錄，然后進行補償！（也可以加上最大努力次數的嘗試）

• 如果由于服務器宕機等嚴重問題，那我們就需要手動進行ack保證消費端的消費成功！

訊息重回佇列

• 重回佇列就是為了對沒有處理成功的訊息，把訊息重新投遞給broker！

• 實際應用中一般都不開啟重回佇列，

TTL佇列/訊息

TTL time to live 生存時間，

• 支持訊息的過期時間，在訊息發送時可以指定，

• 支持佇列過期時間，在訊息入佇列開始計算時間，只要超過了佇列的超時時間配置，那么訊息就會自動的清除，

死信佇列

死信佇列：DLX，Dead-Letter-Exchange

利用DLX，當訊息在一個佇列中變成死信（dead message，就是沒有任何消費者消費）之后，他能被重新publish到另一個Exchange，這個Exchange就是DLX，

訊息變為死信的幾種情況：

1. 訊息被拒絕（basic.reject/basic.nack）同時requeue=false（不重回佇列）

2. TTL過期

3. 佇列達到最大長度

DLX也是一個正常的Exchange，和一般的Exchange沒有任何的區別，他能在任何的佇列上被指定，實際上就是設定某個佇列的屬性， 當這個佇列出現死信的時候，RabbitMQ就會自動將這條訊息重新發布到Exchange上去，進而被路由到另一個佇列，可以監聽這個佇列中的訊息作相應的處理，這個特性可以彌補rabbitMQ以前支持的immediate引數的功能，

死信佇列的設定

• 設定Exchange和Queue，然后進行系結

Exchange: dlx.exchange(自定義的名字)

queue: dlx.queue（自定義的名字）

routingkey: #（#表示任何routingkey出現死信都會被路由過來）

然后正常的宣告交換機、佇列、系結，只是我們在佇列上加上一個引數：

arguments.put("x-dead-letter-exchange","dlx.exchange");

rabbitMQ集群模式

1. 主備模式：實作rabbitMQ高可用集群，一般在并發量和資料不大的情況下，這種模式好用簡單，又稱warren模式，（區別于主從模式，主從模式主節點提供寫操作，從節點提供讀操作，主備模式從節點不提供任何讀寫操作，只做備份）如果主節點宕機備份從節點會自動切換成主節點，提供服務，

2. 集群模式：經典方式就是Mirror模式，保證100%資料不丟失，實作起來也是比較簡單，

• 鏡像佇列，是rabbitMQ資料高可用的解決方案，主要是實作資料同步，一般來說是由2-3節點實作資料同步，（對于100%訊息可靠性解決方案一般是3個節點）整理了一份Java面試寶典完整版PDF已整理成檔案

多活模式：這種模式也是實作異地資料復制的主流模式，因為shovel模式配置相對復雜，所以一般來說實作異地集群都是使用這種雙活，多活的模式，這種模式需要依賴rabbitMQ的federation插件，可以實作持續可靠的AMQP資料，

rabbitMQ部署架構采用雙中心模式（多中心）在兩套（或多套）資料中心個部署一套rabbitMQ集群，各中心的rabbitMQ服務需要為提供正常的訊息業務外，中心之間還需要實作部分佇列訊息共享，

多活架構如下：

federation插件是一個不需要構建Cluster，而在Brokers之間傳輸訊息的高性能插件，federation可以在brokers或者cluster之間傳輸訊息，連接的雙方可以使用不同的users或者virtual host雙方也可以使用不同版本的erlang或者rabbitMQ版本，federation插件可以使用AMQP協議作為通訊協議，可以接受不連續的傳輸，

Federation Exchanges,可以看成Downstream從Upstream主動拉取訊息，但 并不是拉取所有訊息，必須是在Downstream上已經明確定義Bindings關系的 Exchange,也就是有實際的物理Queue來接收訊息，才會從Upstream拉取訊息 到Downstream，

使用AMQP協議實施代理間通信，Downstream 會將系結關系組合在一起， 系結/解除系結命令將發送到Upstream交換機，

因此，Federation Exchange只接收具有訂閱的訊息，

HAProxy是一款提供高可用性、負載均衡以及基于TCP (第四層)和HTTP (第七層)應用的代理軟體,支持虛擬主機，它是免費、快速并且可靠的一種解決 方案， HAProxy特別適用于那些負載特大的web站點，這些站點通常又需要會 話保持或七層處理，HAProxy運行在時下的硬體上，完全可以支持數以萬計的 并發連接， 并且它的運行模式使得它可以很簡單安全的整合進您當前的架構中 同時可以保護你的web服務器不被暴露到網路上，

HAProxy性能為何這么好？

1. 單行程、事件驅動模型顯著降低了.背景關系切換的開銷及記憶體占用.

2. 在任何可用的情況下，單緩沖(single buffering)機制能以不復制任何資料的方式完成讀寫操作，這會節約大量的CPU時鐘周期及記憶體帶寬

3. 借助于Linux 2.6 (>= 2.6.27.19). 上的splice()系統呼叫，HAProxy可以實作零復制轉發(Zero-copy forwarding),在Linux 3.5及以上的OS中還可以實作心零復制啟動(zero-starting)

4. 記憶體分配器在固定大小的記憶體池中可實作即時記憶體分配，這能夠顯著減少創建一個會話的時長

5. 樹型存盤:側重于使用作者多年前開發的彈性二叉樹，實作了以O(log(N))的低開銷來保持計時器命令、保持運行佇列命令及管理輪詢及最少連接佇列

keepAlive

KeepAlived軟體主要是通過VRRP協議實作高可用功能的，VRRP是 Virtual Router RedundancyProtocol(虛擬路由器冗余協議)的縮寫, VRRP出現的目的就是為了解決靜態路由單點故障問題的，它能夠保證當 個別節點宕機時，整個網路可以不間斷地運行所以，Keepalived - -方面 具有配置管理LVS的功能，同時還具有對LVS下面節點進行健康檢查的功 能，另一方面也可實作系統網路服務的高可用功能

keepAlive的作用

1. 管理LVS負載均衡軟體

2. 實作LVS集群節點的健康檢查中

3. 作為系統網路服務的高可用性(failover)

Keepalived如何實作高可用

Keepalived高可用服務對之間的故障切換轉移，是通過VRRP (Virtual Router Redundancy Protocol ,虛擬路由器冗余協議)來實作的，整理了一份Java面試寶典完整版PDF已整理成檔案

在Keepalived服務正常作業時，主Master節點會不斷地向備節點發送( 多播的方式)心跳訊息，用以告訴備Backup節點自己還活看，當主Master節點發生故障時，就無法發送心跳訊息，備節點也就因此無法繼續檢測到來自主Master節點的心跳了，于是呼叫自身的接管程式，接管主Master節點的IP資源及服務，

而當主Master節點恢復時備Backup節點又會釋放主節點故障時自身接管的IP資源及服務，恢復到原來的備用角色，

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