Qos（Quality of Service，服務質量）概念：

當網路發生擁塞的時候，所有的資料流都有可能被丟棄；為滿足用戶對不同應用不同服務質量的要求，就需要網路能根據用戶的要求分配和調度資源，對不同的資料流提供不同的服務質量：對實時性強且重要的資料報文優先處理；對于實時性不強的普通資料報文，提供較低的處理優先級，網路擁塞時甚至丟棄，QoS應運而生，支持QoS功能的設備，能夠提供傳輸品質服務；針對某種類別的資料流，可以為它賦予某個級別的傳輸優先級，來標識它的相對重要性，并使用設備所提供的各種優先級轉發策略、擁塞避免等機制為這些資料流提供特殊的傳輸服務，配置了QoS的網路環境，增加了網路性能的可預知性，并能夠有效地分配網路帶寬，更加合理地利用網路資源，

為什么要設定Qos：

在RabbitMQ中，佇列向消費者發送訊息，如果沒有設定Qos的值，那么佇列中有多少訊息就發送多少訊息給消費者，完全不管消費者是否能夠消費完，這樣可能就會形成大量未ack的訊息在快取區堆積，因為這些訊息未收到消費者發送的ack，所以只能暫時存盤在快取區中，等待ack，然后洗掉對應訊息，這樣的話，因此希望開發人員能限制此緩沖區的大小，以避免緩沖區里面無限制的未確認訊息問題，這個時候就可以通過使用 basic.qos 方法設定“預取計數”值來完成的，該值定義通道上允許的未確認訊息的最大數量，一旦數量達到配置的數量，RabbitMQ 將停止在通道上傳遞更多訊息，除非至少有一個未處理的訊息被確認，例如，假設在通道上有未確認的訊息 5、6、7，8，并且通道的預取計數設定為 4，此時 RabbitMQ 將不會在該通道上再傳遞任何訊息，除非至少有一個未應答的訊息被 ack，比方說 tag=6 這個訊息剛剛被確認 ACK，RabbitMQ 將會感知這個情況到并再發送一條訊息，訊息應答和 QoS 預取值對用戶吞吐量有重大影響，通常，增加預取將提高向消費者傳遞訊息的速度，雖然自動應答傳輸訊息速率是最佳的，但是，在這種情況下已傳遞但尚未處理的訊息的數量也會增加，從而增加了消費者的RAM 消耗(隨機存取存盤器)應該小心使用具有無限預處理的自動確認模式或手動確認模式，消費者消費了大量的訊息如果沒有確認的話，會導致消費者連接節點的記憶體消耗變大，所以找到合適的預取值是一個反復試驗的程序，不同的負載該值取值也不同 100 到 300 范圍內的值通常可提供最佳的吞吐量，并且不會給消費者帶來太大的風險，預取值為 1 是最保守的，當然這將使吞吐量變得很低，特別是消費者連接延遲很嚴重的情況下，特別是在消費者連接等待時間較長的環境中，對于大多數應用來說，稍微高一點的值將是最佳的，

Qos的取值問題：

在傳輸效率和消費者消費速度之間做一個平衡，這個值是需要不斷嘗試的，因為太低，信道傳輸訊息效率太低，如果太高，消費者來不及確認訊息導致訊息積累問題，記憶體消耗不斷增大，

不公平分發

概念：
如果采用默認訊息分發策略，訊息是輪詢發送的，但是消費者之前存在處理快慢問題，如果A處理慢，B處理快，他們接受同樣數量的訊息顯然是不合理的，
引出不公平分發：
就是在這樣情況下，不公平分發出現了，簡而言之就是能者多勞，處理快的多處理，處理慢的少處理，
如何實作不公平分發：
那么如何實作呢？上面介紹了basicQos，如果我們將qos的值設為1，那么你想一想會出現什么情況呢？信道中只允許傳輸一條訊息，那么當這條訊息處理完后，佇列會立馬發送下一條訊息，所以這個時候快的不斷處理，慢的等待當前處理完再處理下一條，這樣就實作了能者多勞，

代碼實作：
生產者：

public class Producer {
    public static final String QUEUE_NAME = "test_basic_qos";

    public static final String EXCHANGE_NAME = "test_basic_qos";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null);
        channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.DIRECT);
        channel.queueBind(QUEUE_NAME,EXCHANGE_NAME,"basic.qos");
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while(scanner.hasNext()) {
            String message = scanner.next();
            System.out.println("發送訊息為：" + message);
            channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME,"basic.qos",null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        }
    }
}

C1（快的消費者）：

public class Consumer02 {
    public static final String QUEUE_NAME = "test_basic_qos";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            try {
                SleepUtils.sleep(2);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("高性能服務器接受:" + new String(message.getBody()));
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),false);
        };
        CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> {};
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME,false,deliverCallback,cancelCallback);
    }
}

C2（慢的消費者）:

public class Consumer01 {

    public static final String QUEUE_NAME = "test_basic_qos";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Channel channel = RabbitMqUtils.getChannel();
        channel.basicQos(1);
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message) -> {
            try {
                SleepUtils.sleep(30);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("低性能服務器接受:" + new String(message.getBody()));
            channel.basicAck(message.getEnvelope().getDeliveryTag(),true);
        };
        CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> {};
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME,false,deliverCallback,cancelCallback);
    }
}

結果：

預取值

概念：
設定消費者信道最大傳輸資訊數，
測驗：
我們將慢的消費者preCount取值為5，快的消費者預取值為2，然后發送7條訊息（為了保證快的消費者只處理2條，我們要在2s內能發送7條資料，這樣保證后面的訊息全部發送給慢的消費者，避免快的消費者處理完了訊息，又將發送后續訊息，）
代碼：
參考上面代碼，只是修改了qos值，
結果：



分析：
因為快的消費者信道滿了，不能再發送訊息，所以訊息只能發送給慢的服務器，這就是basicQos用法，