RabbitMQ----各个MQ的优劣以及RabbitMQ名词解释原理（一）

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2024-04-01 11:07 6阅读 0赞

## RabbitMQ---- ##

### 什么是MQ？ ###

MQ（message queue），从字面意思上看，本质是个队列，遵循先入先出原则，只不过队列中存放的内容是message而已，还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递信息。在互联网架构中，MQ是一种非常常见的上限由“**逻辑解耦+物理解耦**”的消息通信服务，使用MQ之后。消息发送上游只需要依赖MQ，不用依赖其他服务。

### 为什么使用MQ ###

1.流量削峰  
在流量高峰期，将请求入消息队列中，1秒内的请求，分散到一段时间来处理。可能十几秒才能收到返回结果，但比突然大量请求导致服务瘫痪好。  
2.应用解耦  
上游将请求放入到消息队列当中，下游从消息队列中消费请求，即使下游突然出现故障，上游请求在消息队列中，当下游修复后，将消息正常返回。用户感受不到下游系统的故障，提升系统可用性。

#### 消息队列能保留消息多久？ ####

3.异步处理  
A服务调用B服务，B需要花很长时间执行，以前一般有两种方式，B再提供结果查询接口，或者A提供一个callback接口，B执行完后再通知A，有了MQ之后，A只需监听B处理完的消息，当B处理完成后，会发送一条消息到MQ，MQ将此消息转发给A服务，这样A不用轮询调用B的查询，也不用再提供一个callback接口，同样B也不需要，A服务还能及时得到异步处理成功的消息。

#### 这又需要保证MQ的稳定。 ####

### MQ的分类 ###

1.ActiveMQ  
**优点**： 单机吞**吐量万级**，时效性ms级，可用性高，基于主从架构实现高可用，消息可靠性较低的概率丢失数据，消息丢失概率低。  
**缺点**：社区维护越来越少，高吞吐量场景较少使用  
2.Kafka（使用率比较高）  
大数据主要应用场景，为大数据而生的消息中间件，百万级别TPS的吞吐量。  
**优点**：性能强，单机写入TPS约在**百万条/秒**，吞吐量高，时效性ms级，可用性高，kafka是分布式，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，消费者采用pull方式获取消息，消息有序，能控制保证所有消息被消费有且仅有一次，有优秀的第三方kafka Web管理界面Kafka-Manager，在日志领域比较成熟，被多家公司和开源项目使用。  
功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用  
**缺点**：Kafka单机超过64个队列分区，Load会发生明显的飙高现象，队列越多，load越高，发送消息响应时间变长，使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间，消费失败不支持重试，支持消息顺序，但是一台代理宕机后，会产生消息乱序，社区更新较慢。  
3.RocketMQ  
来自Alibaba，用Java实现。  
**优点**：单机**吞吐量十万级**，可用性高，分布式架构，**消息可以做到0丢失**，MQ功能较为完善，分布式，扩展性好，**支持10亿级别的消息堆积，不会因为消息堆积导致性能下降**，源码是JAVA，可以自己月度源码，**定制自己公司的MQ**。  
**缺点**：支持的客户端语言不多，目前是java以及c++，其中c++不成熟，社区活跃度一般，没有在MQ核心中去时间JMS等接口，有些系统要迁移需要使用大量代码。

#### 如何保证消息0丢失的？ ####

4.RabbitMQ  
是一个再AMQP（高级消息队列协议）基础上完成的，可复用的企业消息系统。  
**优点**：由于erlang语言的高并发特性，性能好，**吞吐量到万级**，MQ功能比价晚上，跨平台，支持多种语言，如Python、Ruby、java、C等，支持AJAX文档齐全，社区活跃度高，有开源管理界面，易于操作。  
**缺点**：商业版需收费，学习成本高。

### MQ的选择 ###

1.kafka  
主要特点基于Puul的模式处理消息消费，追求高吞吐量，一开始用于日志收集和传输，适合大量数据的互联网服务的数据收集业务，大公司建议选用，以及有日志采集功能，首选kafka。  
2.rocketMQ  
适合金融互联网领域，尤其电商，可靠性高，毕竟经历过双11的考验。  
3.RabbitMQ  
erlang语言本身的并发优势，时效性微秒级，管理界面方便使用，适合数据量没那么大，中小型公司使用较为完备的RabbitMQ。

### RabbitMQ ###

#### 1.概念 ####

RabbitMQ是一个消息中间件，接收并且转发消息，本身不处理消息，但接收、以及存储和转发消息。

#### 2.四大核心概念 ####

1.生产者  
产生数据发送消息的服务。  
2.交换机  
交换机是RabbitMQ的重要组件，一方面接收来自生产者的消息，一方面将消息推送到队列中，交换机必须确切知道如何处理它接收的消息，是将这些消息推送到特定队列还是推送到多个队列，亦或者是将消息丢弃，由交换机类型决定。  
3.队列  
队列是RabbitMQ内部使用的一种数据结构，尽管消息流经RabbitMQ和应用程序，但它们只能存储到队列中，**队列仅受主机的内存和磁盘限制的约束，本质上是一个大的消息缓冲区**，许多生产者将消息发送到一个队列，许多消费者可以尝试从一个队列中接收数据，这就是使用队列的方式。**一般一个消费者对应一个队列**。  
4.消费者  
处理消息请求的服务。  
交换机和队列是绑定的关系，交换机可以和多个队列进行绑定。

### RabbitMQ的六种模式 ###

1.hello world简单模式  
2.work queues工作模式  
3.Pulish/Subscribe发布/订阅模式  
4.Routing路由模式  
5.Topics主题模式  
6.Publisher Confirms发布确认模式

#### RabbitMQ工作原理 ####

![在这里插入图片描述][39b96b0caaaf44339a7cc4291059b010.png]  
**Broker**：接收和分发消息的应用，RabbitMQ Server就是Message Broker。  
**Virtual host**：出于多租户和安全因素设计的，把AMQP的基本组件划分到一个虚拟的分组中，类似于网络中的namespace概念，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/queue等。  
**Connection**：消费者和生产者与RabbitMQ 之间的TCP连接。  
**channel**：信道，发消息的通道，如果每次访问RabbitMQ 都建立一个Connection，在消息量大的时间建立TCP Connection的开销是巨大的，效率也低，channel是在connection内部建立的逻辑连接，如果应用程序支持多线程，通常每个thread创建单独的channel进行通讯，AMQP method包含了channel id帮助客户端和message broker识别channel。所以channel之间是完全隔离的，channel作为轻量级的Connection极大减少了操作系统建立TCP connection的开销。  
**Exchange**：message到达broker的第一站，根据分发规则，匹配查询表中的routing key，分发消息到queue中去，常用的类型有：direct（point-to-point），topic（pulish-subscribe），和fanout（multicast）。  
Queue：队列  
Binding：exchange和queue之间的虚拟连接，binding中可以包含routing key，Binding信息被保存到exchange中的查询表中，用于message的消息分发。

[39b96b0caaaf44339a7cc4291059b010.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/01/78cfd02e2ddc4bac8cdf32432fc60e9a.png