• 什么是RabbitMQ？
• 為什么使用MQ？MQ的優點
• 訊息中間件比對
  • RabbitMQ
  • RocketMQ
  • Kafka
  • 選型建議
• MQ 有哪些常見問題？ranbbitMQ如何解決這些問題？
  • MQ 有哪些常見問題？
    • 訊息的順序問題
    • 訊息的重復問題
    • 訊息積壓
  • rabbitMQ如何解決這些問題？
    • rabbitMQ解決訊息的順序方案
    • rabbitMQ解決訊息的重復問題方案
    • rabbitMQ解決訊息積壓方案
    • RabbitMQ訊息的可靠傳輸？訊息丟失怎么辦？
      • 生產者的訊息確認機制
      • 消費者的訊息確認機制
      • 訊息佇列的持久化
    • RabbitMQ高可用

什么是RabbitMQ？

RabbitMQ是一款開源的，Erlang撰寫的，基于AMQP協議的訊息中間件

為什么使用MQ？MQ的優點

• 異步處理 - 相比于傳統的串行、并行方式，提高了系統的吞吐量，

• 應用解耦 - 系統間通過訊息通信，不用關心其他系統的處理，

• 流量削鋒 - 可以通過訊息佇列長度控制請求量，可以緩解短時間內的高并發請求，

• 訊息通訊 - 訊息佇列一般都內置了高效的通信機制，因此也可以用在純訊息通訊上，比如實作點對點訊息佇列，或者聊天室等，

• 日志處理 - 解決大量日志傳輸，

訊息中間件比對

ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka有什么優缺點？

RabbitMQ

• 可以支撐高并發、高吞吐量、性能很高，同時有非常完善便捷的后臺管理界面可以使用，

• 另外，他還支持集群化、高可用部署架構、訊息高可靠支持，功能較為完善，

• RabbitMQ的開源社區很活躍，較高頻率的版本迭代，來修復發現的bug以及進行各種優化，因此綜合考慮過后，公司采取了RabbitMQ，

• RabbitMQ也有一點缺陷，就是他自身是基于erlang語言開發的，所以導致較為難以分析里面的原始碼，也較難進行深層次的原始碼定制和改造，需要較為扎實的erlang語言功底，

RocketMQ

• 開源的，經過阿里生產環境的超高并發、高吞吐的考驗，性能卓越，同時還支持分布式事務等特殊場景，

• RocketMQ是基于Java語言開發的，適合深入閱讀原始碼，有需要可以站在原始碼層面解決線上問題，包括原始碼的二次開發和改造，

Kafka

• Kafka提供的訊息中間件的功能明顯較少一些，相對上述幾款MQ中間件要少很多，

• Kafka的優勢在于專為超高吞吐量的實時日志采集、實時資料同步、實時資料計算等場景，

• Kafka在大資料領域中配合實時計算技術（比如Spark Streaming、Storm、Flink）使用的較多，但是在傳統的MQ中間件使用場景中較少采用，

選型建議

RabbitMQ， erlang 語言阻止了大量的 Java 工程師去深入研究和掌控它，對公司而言，幾乎處于不可控的狀態，但是確實人家是開源的，比較穩定的支持，活躍度也高；
RocketMQ， 越來越多的公司會去用 RocketMQ，確實很不錯，畢竟是阿里出品，但社區可能有突然黃掉的風險（目前 RocketMQ 已捐給 Apache，但 GitHub 上的活躍度其實不算高）對自己公司技術實力有絕對自信的，推薦用 RocketMQ

中小型公司，技術實力較為一般，技術挑戰不是特別高，用 RabbitMQ 是不錯的選擇；大型公司，基礎架構研發實力較強，用 RocketMQ 是很好的選擇
如果是大資料領域的實時計算、日志采集等場景，用 Kafka 是業內標準的，絕對沒問題，社區活躍度很高，絕對不會黃，何況幾乎是全世界這個領域的事實性規范

MQ 有哪些常見問題？ranbbitMQ如何解決這些問題？

MQ 有哪些常見問題？

訊息的順序問題

訊息有序指的是可以按照訊息的發送順序來消費，

假如生產者產生了 2 條訊息：M1、M2，假定 M1 發送到 S1，M2 發送到 S2，要保證 M1 先于 M2 被消費順序，

訊息的重復問題

造成訊息重復的常見原因是：網路不可達，重試機制造成，
所以解決這個問題的辦法就是繞過這個問題，那么問題就變成了：如果消費端收到兩條一樣的訊息，應該怎樣處理？

訊息積壓

由于消費者速率遠低于生產者，或者是消費者宕機，訊息中間件中有大量訊息積壓到佇列中

rabbitMQ如何解決這些問題？

rabbitMQ解決訊息的順序方案

RabbitMQ：拆分多個 queue，每個 queue 一個 consumer，就是多一些 queue 而已，確實是麻煩點；或者就一個 queue 但是對應一個 consumer，然后這個 consumer 內部用記憶體佇列做排隊，然后分發給底層不同的 worker 來處理，

缺陷：

• 并行度就會成為訊息系統的瓶頸（吞吐量不夠）

• 更多的例外處理，比如：只要消費端出現問題，就會導致整個處理流程阻塞，我們不得不花費更多的精力來解決阻塞的問題，通過合理的設計或者將問題分解來規避，

• 不關注順序的應用實際大量存在

• 佇列無序并不意味著訊息無序，所以從業務層面來保證訊息的順序而不僅僅是依賴于訊息系統，是一種更合理的方式，

其他解決方案

• 方案一：消費端使用redis存盤訊息記錄表，通過redis鎖，控制消費者按照順序消費，

• 方案三：采用RocketMQ順序消費機制；（不建議使用，會降低系統吞吐量）

rabbitMQ解決訊息的重復問題方案

消費端處理訊息的業務邏輯需要保持冪等性，使用redis存盤訊息id作為日志表，只要保持冪等性，不管來多少條重復訊息，最后處理的結果都一樣，保證每條訊息都有唯一編號和redis添加一張日志表來記錄已經處理成功的訊息的 ID，如果新到的訊息 ID 已經在日志表中，那么就不再處理這條訊息，

rabbitMQ解決訊息積壓方案

出現訊息積壓的問題，首先要排除掉消費者宕機的問題，其次，再根據監控面板，觀察消費者和生產者消費訊息及生產訊息的速率，

• 生產者速率增加：一般電商系統大促時，比較常見，往往的應對手段是擴容消費端的實體數或服務降級，
• 消費者速率減少：檢查一下日志是否有大量的消費錯誤，或是消費執行緒卡死或是等待資源鎖死，
• 速率無變化：可能是消費失敗導致的一條訊息反復消費，從而拖慢整個系統的消費速度

RabbitMQ訊息的可靠傳輸？訊息丟失怎么辦？

RabbitMQ提供了訊息確認機制來確保訊息的可靠傳輸
訊息訊息確認機制包括兩部分：生產者到訊息中間件，即訊息的發布確認，訊息中間件到消費者，即訊息的消費確認，

生產者的訊息確認機制

rabbit的生產者客戶端提供了訊息發布的回呼介面，一旦生產者訊息到交換機失敗，則會觸發回呼，同理，交換機到訊息佇列也有回呼介面，一旦交換機向訊息佇列投遞訊息失敗，則會觸發回呼，

    /**
     * 訊息->交換機 回呼函式
     * ack:true 發送成功 false: 發送失敗
     */
    private final RabbitTemplate.ConfirmCallback confirmCallback = (correlationData, ack, cause) -> {
    //可以增加補償機制
	if (!ack) {
            log.error("sendMsg:=======> Msg To Exchange Failed! Cause:{}", cause);
        }
    };

    /**
     * 交換機->訊息佇列 回呼函式
     * 發送失敗：觸發returnCallback回呼函式
     */
      private final RabbitTemplate.ReturnCallback returnCallback = (message, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> 
	   //可以增加補償機制
	  log.error("sendMsg:=======> Exchange To Queue Failed! Message:{} Exchange:{} RoutingKey:{} Replay:{}", message.toString(), exchange, routingKey, replyText);

消費者的訊息確認機制

rabbitMQ開啟手動確認訊息，消費端需要收到訊息之后，手動ack才可表示訊息消費成功，否則可以投遞到死信佇列或者訊息重試，

訊息佇列的持久化

還有一種常見情況是，我們經常會遇到需要重啟中間件，或者是中間件宕機的問題，那么就需要開啟訊息持久化，否則會發生訊息還沒來得及消費會丟失的問題，

• 將queue的持久化標識durable設定為true，則代表是一個持久的佇列

• 發送訊息的時候將deliveryMode=2

RabbitMQ高可用

rabbitMQ有三種模式：單機模式、普通集群模式、鏡像集群模式

• 單機模式：就是部署一個rabbitMQ實體
• 集群模式：意思就是在多臺機器上啟動多個 RabbitMQ 實體，每個機器啟動一個，你創建的 queue，只會放在一個 RabbitMQ 實體上，但是每個實體都同步 queue 的元資料（元資料可以認為是 queue 的一些配置資訊，通過元資料，可以找到 queue 所在實體），你消費的時候，實際上如果連接到了另外一個實體，那么那個實體會從 queue 所在實體上拉取資料過來，這方案主要是提高吞吐量的，就是說讓集群中多個節點來服務某個 queue 的讀寫操作，
• 鏡像集群模式：這種模式，才是所謂的 RabbitMQ 的高可用模式，跟普通集群模式不一樣的是，在鏡像集群模式下，你創建的 queue，無論元資料還是 queue 里的訊息都會存在于多個實體上，就是說，每個 RabbitMQ 節點都有這個 queue 的一個完整鏡像，包含 queue 的全部資料的意思，然后每次你寫訊息到 queue 的時候，都會自動把訊息同步到多個實體的 queue 上，RabbitMQ 有很好的管理控制臺，就是在后臺新增一個策略，這個策略是鏡像集群模式的策略，指定的時候是可以要求資料同步到所有節點的，也可以要求同步到指定數量的節點，再次創建 queue 的時候，應用這個策略，就會自動將資料同步到其他的節點上去了，這樣的話，好處在于，你任何一個機器宕機了，沒事兒，其它機器（節點）還包含了這個 queue 的完整資料，別的 consumer 都可以到其它節點上去消費資料，壞處在于，第一，這個性能開銷也太大了吧，訊息需要同步到所有機器上，導致網路帶寬壓力和消耗很重！RabbitMQ 一個 queue 的資料都是放在一個節點里的，鏡像集群下，也是每個節點都放這個 queue 的完整資料，

鏡像集群節點圖

slave 會準確地按照 master 執行命令順序進行動作，故 slave 和 master 上維護的狀態應該也是相同的，如果master 由于某種原因宕機了，那么"資源最老"的slave會被提升為新的master，
根據slave 加入的時間排序，時間最長的 slave 即為"資歷最老"，發送到鏡像佇列的所有的訊息會被同時發往 master 和所有的slave，如果此時 master 掛掉了，訊息還會在 slave 上，這樣 slave 提升為 master 的時候訊息也不會丟失

鏡像集群作業模式圖

除發送訊息（Basic.Publish）外的所有動作都只會向 master 發送，然后再由 master 將命令執行的結果廣播給各個 slave，如果消費者與 slave 建立連接并進行訂閱訊息，其實質上都是從 master 上獲取訊息，只不過看似是從 slave 上消費而已，比如：消費者與 slave 建立了 TCP 連接之后執行一個 Basic.GET 的操作，那么首先是由 slave 將 Basic.GET 請求發往 master，再由 master 準備好資料回傳給 slave，最后由 slave投遞給消費者，

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