RabbitMQ最全教程-Part1(基础使用)

一、消息队列基本概念

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构

1、消息队列的特点

可靠性

消息持久化：消息可以被持久化存储，即使消费者暂时不可用，消息也不会丢失。
确认机制：消费者成功处理消息后可以发送确认，确保消息被正确处理。如果处理失败，消息可以被重新发送或回滚。

负载均衡

多消费者：多个消费者可以竞争消费同一个队列中的消息，实现负载均衡。
高并发：通过增加消费者数量，可以提高系统的处理能力和吞吐量。

扩展性

水平扩展：可以通过增加更多的生产者和消费者来扩展系统的处理能力。
垂直扩展：可以通过增加服务器资源来提升单个节点的处理能力。

消息排序

顺序消息：某些消息队列支持消息的有序性，确保消息按照发送的顺序被消费。
优先级：可以设置消息的优先级，确保高优先级的消息优先被处理。

2、消息队列的通讯模式

点对点通讯模式

在这种模式下，消息生产者发送的消息会被存储在一个特定的消息队列中，然后由一个或多个消息消费者从该队列中接收消息

发布订阅模式

Pub/Sub 模式允许消息的发送者（发布者）和接收者（订阅者）之间松散耦合，使得多个订阅者可以同时接收相同的消息，消息生产者发布消息到指定Topic，由订阅这个Topic的消费者进行消费

两种模式的比较

请求/回复（Request/Reply）模式

客户端发送请求消息，并等待服务端的回复。服务端将回复消息发送到一个临时队列中，客户端从该队列中获取回复。

延迟消息模式

消息被存储在延时队列中，直到达到指定的时间点才被发送。

广播模式

消息可以被发送到多个队列或主题，每个队列或主题的消费者都会收到消息。

死信队列模式

无法被正常处理的消息会被转移到一个专门的死信队列中。可以对死信队列中的消息进行单独处理，如重试、记录日志等。

3、为什么要使用消息队列

这里列举几种常见应用场景

1）异步处理

举个例子，当用户下单后，将会面临一系列服务调用的流程，比如库存检查、支付处理等，但是这些后续的服务调用都是后台默默做，并不直接影响用户下单这个行为，所以我们可以将这些服务调用变成异步处理，处理完了有结果通知反馈一下就行。

这个异步处理我们可以借助MQ，具体做法：订单系统将订单信息发送到消息队列，后台系统监听到MQ有任务通知，则执行异步处理订单，如库存检查、支付处理、物流安排等。

2）流量削峰

就像用户投递快递，高峰到40W每秒，但是我们的后续处理业务每秒只能20W，还剩下20W在MQ进行堆积，这就是MQ很重要的流量削峰的能力，将用户的洪峰流量，让后台慢慢来处理，MQ承担一个缓冲的作用

比如可以这样做，用户的请求,服务器收到之后,首先写入消息队列进行排队等候真正的服务被执行,但是当加入消息队列长度超过最大值,则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面.（这里可以做熔断降级）

3）系统解耦

我们可以看到，如果没加MQ，则一系列调用都是一条完整的同步调用链，某一个服务执行的失败会影响前后的服务。

但是我们通过MQ，可以将后续多个服务单独执行，互不影响，如果有依赖关系，某一个服务执行失败了，我们可以进行一些补偿、回滚机制等

4）实时通知

对于需要实时更新的数据，生产者将更新后的数据发布到Topic上，只要订阅了这个Topic的服务都能够收到这个实时更新的推送，进而做一些实时性的后续处理。

4、消息队列有什么缺点

最直观的就是增加了系统的复杂性，引入了第三方中间件

还有就是增加了网络开销，因为消息的传递是会消耗网络带宽资源的，并且也会带来一定的网络延迟

还有系统可用性降低，因为当MQ宕机了，那么我们有些依赖于MQ进行通信的两两服务之间就失联了

还有一个数据一致性问题，如下图所示，系统需要保证快递投递，扣减系统费，通知等之间的数据一致性，如果系统短信通知，快递通知执行成功，扣减系统费执行失败时，就会出现数据不一致问题

5、各类消息队列的比较

特性	ActiveMQ	RabbitMQ	Kafka	RocketMQ
生产者-消费者模式	支持	支持	支持	支持
发布-订阅模式	支持	支持	支持	支持
REQUEST-REPLY模式	支持	支持	-	支持
API完备性	高	高	高	低（静态配置）
多语言支持	支持，JAVA优先	语言无关	支持，JAVA优先	支持
单机呑吐量	万级	万级	十万级	单机万级
消息延迟	毫秒级	微秒级	毫秒级	毫秒级
可用性	高（主从）	高（主从）	很高（分布式）	非常高（分布式）
消息丢失	-	低	理论上不会丢失	理论上不会丢失
消息重复	-	可控制	理论上会有重复	允许重复
文档的完备性	高	高	高	中
提供快速入门	有	有	有	无
首次部署难度	-	低	中	高

注： - 表示尚未查找到准确数据

二、RabbitMQ的基本使用

1、RabbitMQ的一些基本概念、名词解释

Publisher

消息生产者，就是投递消息的程序

发布者 (或称为生产者) 负责生产消息并将其投递到指定的交换器上。

Message

消息由消息头和消息体组成，消息头用于存储与消息相关的元数据：如目标交换器的名字 (exchange_name 指明消息发给哪一个交换器)路由键 (RountingKey)和其他可选配置 (properties) 信息。消息体为实际需要传递的数据。

Exchange

交换器负责接收来自生产者的消息，并将消息路由到一个或者多个队列中，如果路由不到，则返回给生产者或者直接丢弃，这取决于交换器的 mandatory 属性：

当 mandatory 为 true 时：如果交换器无法根据自身类型和路由键找到一个符合条件的队列，则会将该消息返回给生产者；
当 mandatory 为 false 时：如果交换器无法根据自身类型和路由键找到一个符合条件的队列，则会直接丢弃该消息。

BindingKey

交换器与队列通过 BindingKey 建立绑定关系。（理解为@RequesMapping，定义了路由跳转）

Routingkey

基于交换器类型的规则相匹配时，消息被路由到对应的队列中

生产者将消息发给交换器的时候，一般会指定一个 RountingKey，用来指定这个消息的路由规则，当 RountingKey 与 BindingKey相匹配时，消息被路由到对应的队列中。

（理解为写的/order/findById 定义了url）

Queue

消息队列载体，每个消息都会被投入到一个或多个队列。

用于存储路由过来的消息，多个消费者可以订阅同一个消息队列，此时队列会将收到的消息将以轮询的方式分发给所有消费者，即每条消息只会发送给一个消费者，不会出现一条消息被多个消费者重复消费的情况。

Consumer

消息消费者，就是接受消息的程序

消费者订阅感兴趣的队列，并负责消费存储在队列中的消息。为了保证消息能够从队列可靠地到达消费者，RabbitMQ 提供了消息确认机制 (messageacknowledgement)，并通过 autoAck 参数来进行控制

当 autoAck 为 true 时：此时消息发送出去 (写入TCP套接字) 后就认为消费成功，而不管消费者是否真正消费到这些消息。当 TCP 连接或 channel 因意外而关闭，或者消费者在消费过程之中意外宕机时，对应的消息就丢失。因此这种模式可以提高吞吐量，但会存在数据丢失的风险。
当 autoAck 为 false 时：需要用户在数据处理完成后进行手动确认，只有用户手动确认完成后，RabbitMQ 才认为这条消息已经被成功处理，这可以保证数据的可靠性投递，但会降低系统的吞吐量。

Connection

用于传递消息的 TCP 连接。

Channel

消息通道，在客户端的每个连接里，可建立多个channel，每个channel代表一个会话任务。

RabbitMQ 采用类似 NIO (非阻塞式 IO ) 的设计，通过 Channel 来复用 TCP 连接，并确保每个 Channel的隔离性，就像是拥有独立的 Connection 连接。当数据流量不是很大时，采用连接复用技术可以避免创建过多的 TCP 连接而导致昂贵的性能开销。

Virtual Host

虚拟主机，一个broker里可以开设多个vhost，用作不同用户的权限分离

RabbitMQ 通过虚拟主机来实现逻辑分组和资源隔离，一个虚拟主机就是一个小型的 RabbitMQ服务器，拥有独立的队列、交换器和绑定关系。用户可以按照不同业务场景建立不同的虚拟主机，虚拟主机之间是完全独立的，你无法将 vhost1 上的交换器与vhost2 上的队列进行绑定，这可以极大的保证业务之间的隔离性和数据安全，默认的虚拟主机名为 / 。

Broker

简单来说就是消息队列服务器实体。就是指部署MQ的服务器实体

2、docker安装RabbitMQ

拉取RabbitMQ的镜像

docker pull rabbitmq:management

运行RabbitMQ

docker run -d -p 5672:5672 -p 15672:15672 --name rabbitmq rabbitmq:management

访问管理界面

输入账号：guest 密码：guest

如果访问不了，可以尝试把linux的防火墙关闭试试

3、交换机类型

Direct exchange(直连交换器)

直连交换机是一种带路由功能的交换机，一个队列会和一个交换机绑定（通过binding_key，一个队列与交换机可以有多条binding_key绑定），当消息被发送的时候，需要指定一个routing_key，这个消息被送达交换机的时候，交换机就会拿着routing_key与binding_key相匹配，只要匹配上的都进行发送到相应的queue

当生产者（P）发送消息时 Rotuing key=booking 时，这时候将消息传送给 Exchange，Exchange 获取到生产者发送过来消息后，会根据自身的规则进行与匹配相应的 Queue，这时发现 Queue1 和 Queue2 都符合，就会将消息传送给这两个队列。

如果我们以 Rotuing key=create 和 Rotuing key=confirm 发送消息时，这时消息只会被推送到 Queue2 队列中，其他 Routing Key 的消息将会被丢弃。

Fanout exchange(扇形交换器)

扇型交换机（fanout exchange）将消息路由给绑定到它身上的所有队列，而不理会绑定的路由键。如果 N 个队列绑定到某个扇型交换机上，当有消息发送给此扇型交换机时，交换机会将消息的拷贝分别发送给这所有的 N 个队列。扇型用来交换机处理消息的广播路由（broadcast routing）。

Topic exchange(主题交换器)

直接交换机只能做到routingkey的精确匹配，扇形交换机只能广播到所有queue，那有没有比较折中一点的，可以进行过滤匹配的交换机？主题交换机就是做这个事情的。

对于bindingkey，写匹配的条件：

可以存在两种特殊字符 “*” 与“#”，用于做模糊匹配，其中 “*” 用于匹配一个单词，“#”用于匹配多个单词（可以是零个）

对于routingkey，写实际路由：

routing key 为一个句点号 “.” 分隔的字符串（我们将被句点号 “. ” 分隔开的每一段独立的字符串称为一个单词），如“stock.usd.nyse”、“nyse.vmw”、“quick.orange.rabbit”

当生产者发送消息 Routing Key=F.C.E 的时候，这时候只满足 Queue1，所以会被路由到 Queue 中，如果 Routing Key=A.C.E 这时候会被同是路由到 Queue1 和 Queue2 中，如果 Routing Key=A.F.B 时，这里只会发送一条消息到 Queue2 中。

主题交换机拥有非常广泛的用户案例。无论何时，当一个问题涉及到那些想要有针对性的选择需要接收消息的多消费者 / 多应用（multiple consumers/applications）的时候，主题交换机都可以被列入考虑范围。