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本文来说下RabbitMq相关的知识与概念

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概述

RabbitMQ是基于AMQP协议的，通过使用通用协议就可以做到在不同语言之间传递

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AMQP协议

核心概念

1. server：又称broker，接受客户端连接，实现AMQP实体服务。
2. connection：连接和具体broker网络连接。
3. channel：网络信道，几乎所有操作都在channel中进行，channel是消息读写的通道。客户端可以建立多个channel，每个channel表示一个会话任务。
4. message：消息，服务器和应用程序之间传递的数据，由properties和body组成。properties可以对消息进行修饰，比如消息的优先级，延迟等高级特性；body是消息实体内容。
5. Virtual host：虚拟主机，用于逻辑隔离，最上层消息的路由。一个Virtual host可以若干个Exchange和Queue，同一个Virtual host不能有同名的Exchange或Queue。
6. Exchange：交换机，接受消息，根据路由键转发消息到绑定的队列上。
7. banding：Exchange和Queue之间的虚拟连接，binding中可以包括routing key
8. routing key：一个路由规则，虚拟机根据他来确定如何路由 一条消息。
9. Queue：消息队列，用来存放消息的队列。

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Exchange

交换机的类型，direct、topic、fanout、headers，durability（是否需要持久化true需要）auto delete当最后一个绑定Exchange上的队列被删除Exchange也删除。

1. Direct Exchange,所有发送到Direct Exchange的消息被转发到RouteKey 中指定的Queue,Direct Exchange可以使用默认的默认的Exchange （default Exchange），默认的Exchange会绑定所有的队列，所以Direct可以直接使用Queue名（作为routing key ）绑定。或者消费者和生产者的routing key完全匹配。
2. Toptic Exchange,是指发送到Topic Exchange的消息被转发到所有关心的Routing key中指定topic的Queue上。Exchange 将routing key和某Topic进行模糊匹配，此时队列需要绑定一个topic。所谓模糊匹配就是可以使用通配符，“#”可以匹配一个或多个词，“”只匹配一个词比如“log.#”可以匹配“log.info.test” "log. "就只能匹配log.error。
3. Fanout Exchange:不处理路由键，只需简单的将队列绑定到交换机上。发送到改交换机上的消息都会被发送到与该交换机绑定的队列上。Fanout转发是最快的。

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消息如何保证100％投递

什么是生产端的可靠性投递

什么是生产端的可靠性投递

1. 保证消息的成功发出
2. 保证MQ节点节点的成功接收
3. 发送端MQ节点（broker）收到消息确认应答
4. 完善消息进行补偿机制

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可靠性投递保障方案

消息落库，对消息进行打标

消息的延迟投递

在高并发场景下，每次进行db的操作都是每场消耗性能的。我们使用延迟队列来减少一次数据库的操作。

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消息幂等性

幂等性是什么？

我对一个动作进行操作，我们肯能要执行100次1000次，对于这1000次执行的结果都必须一样的。比如单线程方式下执行update count-1的操作执行一千次结果都是一样的，所以这个更新操作就是一个幂等的，如果是在并发不做线程安全的处理的情况下update一千次操作结果可能就不是一样的，所以并发情况下的update操作就不是一个幂等的操作。对应到消息队列上来，就是我们即使受到了多条一样的消息，也和消费一条消息效果是一样的。

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高并发的情况下如何避免消息重复消费

1. 唯一id+加指纹码，利用数据库主键去重。

优点：实现简单

缺点：高并发下有数据写入瓶颈。

2. 利用Redis的原子性来实习。

使用Redis进行幂等是需要考虑的问题

是否进行数据库落库，落库后数据和缓存如何做到保证幂等（Redis 和数据库如何同时成功同时失败）？

如果不进行落库，都放在Redis中如何这是Redis和数据库的同步策略？还有放在缓存中就能百分之百的成功吗？

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confirm 确认消息、Return返回消息

理解confirm消息确认机制

消息的确认，指生产者收到投递消息后，如果Broker收到消息就会给我们 的生产者一个应答，生产者接受应答来确认broker是否收到消息。

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如何实现confirm确认消息

在Channel上开启确认模式：channel.confirmSelect()

在channel上添加监听：addConfirmListener，监听成功和失败的结果，具体结果对消息进行重新发送或者记录日志。

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return消息机制

Return消息机制处理一些不可路由的消息，我们的生产者通过指定一个Exchange和Routinkey，把消息送达到某一个队列中去，然后我们消费者监听队列进行消费处理！

在某些情况下，如果我们在发送消息的时候当Exchange不存在或者指定的路由key路由找不到，这个时候如果我们需要监听这种不可到达的消息，就要使用Return Listener！

Mandatory 设置为true则会监听器会接受到路由不可达的消息，然后处理。如果设置为false，broker将会自动删除该消息。

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消费端自定义监听

消费端限流

什么是消费端的限流？限流算法

假设我们有个场景，首先，我们有个rabbitMQ服务器上有上万条消息未消费，然后我们随便打开一个消费者客户端，会出现：巨量的消息瞬间推送过来，但是我们的消费端无法同时处理这么多数据。

这时就会导致你的服务崩溃。其他情况也会出现问题，比如你的生产者与消费者能力不匹配，在高并发的情况下生产端产生大量消息，消费端无法消费那么多消息。

• rabbitMQ提供了一种qos（服务质量保证）的功能，即非自动确认消息的前提下，如果有一定数目的消息（通过consumer或者Channel设置qos）未被确认，不进行新的消费。
• prefetchSize:0 单条消息的大小限制。0就是不限制，一般都是不限制。
• prefetchCount: 设置一个固定的值，告诉rabbitMQ不要同时给一个消费者推送多余N个消息，即一旦有N个消息还没有ack，则consumer将block掉，直到有消息ack
• global：truefalse 是否将上面的设置用于channel，也是就是说上面设置的限制是用于channel级别的还是consumer的级别的。

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消费端ack与重回队列

消费端ack与重回队列

• 消费端进行消费的时候，如果由于业务异常我们可以进行日志的记录，然后进行补偿！（也可以加上最大努力次数的尝试）
• 如果由于服务器宕机等严重问题，那我们就需要手动进行ack保证消费端的消费成功！

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消息重回队列

消息重回队列

• 重回队列就是为了对没有处理成功的消息，把消息重新投递给broker！
• 实际应用中一般都不开启重回队列。

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TTL队列/消息

TTL time to live 生存时间。

• 支持消息的过期时间，在消息发送时可以指定。
• 支持队列过期时间，在消息入队列开始计算时间，只要超过了队列的超时时间配置，那么消息就会自动的清除。

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死信队列

死信队列：DLX，Dead-Letter-Exchange

利用DLX，当消息在一个队列中变成死信（dead message，就是没有任何消费者消费）之后，他能被重新publish到另一个Exchange，这个Exchange就是DLX。

消息变为死信的几种情况：

1. 消息被拒绝（basic.reject/basic.nack）同时requeue=false（不重回队列）
2. TTL过期
3. 队列达到最大长度

DLX也是一个正常的Exchange，和一般的Exchange没有任何的区别，他能在任何的队列上被指定，实际上就是设置某个队列的属性。

当这个队列出现死信的时候，RabbitMQ就会自动将这条消息重新发布到Exchange上去，进而被路由到另一个队列。可以监听这个队列中的消息作相应的处理，这个特性可以弥补rabbitMQ以前支持的immediate参数的功能。

死信队列的设置

• 设置Exchange和Queue，然后进行绑定

Exchange: dlx.exchange(自定义的名字)

queue: dlx.queue（自定义的名字）

routingkey: #（#表示任何routingkey出现死信都会被路由过来）

然后正常的声明交换机、队列、绑定，只是我们在队列上加上一个参数：

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

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rabbitMQ集群模式

主备模式

主备模式

实现rabbitMQ高可用集群，一般在并发量和数据不大的情况下，这种模式好用简单。又称warren模式。（区别于主从模式，主从模式主节点提供写操作，从节点提供读操作，主备模式从节点不提供任何读写操作，只做备份）如果主节点宕机备份从节点会自动切换成主节点，提供服务

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集群模式

集群模式

经典方式就是Mirror模式，保证100%数据不丢失，实现起来也是比较简单。

镜像队列，是rabbitMQ数据高可用的解决方案，主要是实现数据同步，一般来说是由2-3节点实现数据同步，（对于100%消息可靠性解决方案一般是3个节点）

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多活模式

多活模式：这种模式也是实现异地数据复制的主流模式，因为shovel模式配置相对复杂，所以一般来说实现异地集群都是使用这种双活，多活的模式，这种模式需要依赖rabbitMQ的federation插件，可以实现持续可靠的AMQP数据。

rabbitMQ部署架构采用双中心模式（多中心）在两套（或多套）数据中心个部署一套rabbitMQ集群，各中心的rabbitMQ服务需要为提供正常的消息业务外，中心之间还需要实现部分队列消息共享。

多活架构如下：

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本文小结

本文介绍了RabbitMq一些基础知识和基本概念