1、Rabbitmq简介
消息中间件也可以称消息队列，是指用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息队列模型，可以在分布式环境下扩展进程的通信。
当下主流的消息中间件有RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ、RocketMQ等。其能在不同平台之间进行通信，常用来屏蔽各种平台协议之间的特性，实现应用程序之间的协同。优点在于能够在客户端和服务器之间进行同步和异步的连接，并且在任何时刻都可以将消息进行传送和转发，是分布式系统中非常重要的组件，主要用来解决应用耦合、异步通信、流量削峰等问题。
2、作用
①、消息中间件主要作用
• 解耦
• 冗余(存储)
• 扩展性
• 削峰
• 可恢复性
• 顺序保证
• 缓冲
• 异步通信
②、消息中间件的两种模式
1、P2P模式
P2P模式包含三个角色：消息队列（Queue）、发送者(Sender)、接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，直到它们被消费或超时。
P2P的特点：
◇ 每个消息只有一个消费者（Consumer），即一旦被消费，消息就不再在消息队列中
◇ 发送者和接收者之间在时间上没有依赖性，也就是说当发送者发送了消息之后，不管接收者有没有正在运行它不会影响到消息被发送到队列
◇ 接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功
◇ 如果希望发送的每个消息都会被成功处理的话，那么需要P2P模
2、Pub/Sub模式
Pub/Sub模式包含三个角色：主题（Topic）、发布者（Publisher）、订阅者（Subscriber） 。多个发布者将消息发送到Topic，系统将这些消息传递给多个订阅者。
Pub/Sub的特点：
◇ 每个消息可以有多个消费者
◇ 发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息
◇ 为了消费消息，订阅者必须保持运行的状态
◇ 如果希望发送的消息可以不被做任何处理、或者只被一个消息者处理、或者可以被多个消费者处理的话，那么可以采用Pub/Sub模型
3、常用中间件介绍与对比
1、Kafka
Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统，目前归属于Apache顶级项目。Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输。0.8版本开始支持复制，不支持事务，对消息的重复、丢失、错误没有严格要求，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。
2、RabbitMQ
RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统，基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景，对性能和吞吐量的要求还在其次。
3、RocketMQ
RocketMQ是阿里开源的消息中间件，它是纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。RocketMQ思路起源于Kafka，但并不是Kafka的一个Copy，它对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景。
RabbitMQ比Kafka可靠，Kafka更适合IO高吞吐的处理，一般应用在大数据日志处理或对实时性（少量延迟），可靠性（少量丢数据）要求稍低的场景使用，比如ELK日志收集。
4、什么是消息队列
MQ 全称为Message Queue, 消息队列。是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。
消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。
在项目中，将一些无需即时返回且耗时的操作提取出来，进行了异步处理，而这种异步处理的方式大大的节省了服务器的请求响应时间，从而提高了系统的吞吐量。
5、RabbitMQ 概念介绍
• Broker：简单来说就是消息队列服务器实体。
• Exchange：消息交换机，它指定消息按什么规则，路由到哪个队列。
• Queue：消息队列载体，每个消息都会被投入到一个或多个队列。
• Binding：绑定，它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。
• Routing Key：路由关键字，exchange根据这个关键字进行消息投递。
• vhost：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。
• producer：消息生产者，就是投递消息的程序。
• consumer：消息消费者，就是接受消息的程序。
• 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从整体上来看是一个典型的生产者消费者模型，主要负责接收、存储和转发消息
6、RabbitMQ 使用流程
AMQP模型中，消息在producer中产生，发送到MQ的exchange上，exchange根据配置的路由方式发到相应的Queue上，Queue又将消息发送给consumer，消息从queue到consumer有push和pull两种方式。 消息队列的使用过程大概如下：
1. 客户端连接到消息队列服务器，打开一个channel。
2. 客户端声明一个exchange，并设置相关属性。
3. 客户端声明一个queue，并设置相关属性。
4. 客户端使用routing key，在exchange和queue之间建立好绑定关系。
5. 客户端投递消息到exchange。
6.exchange接收到消息后，就根据消息的key和已经设置的binding，进行消息路由，将消息投递到一个或多个队列里。 exchange也有几个类型，完全根据key进行投递的叫做Direct交换机，例如，绑定时设置了routing key为”abc”，那么客户端提交的消息，只有设置了key为”abc”的才会投递到队列。
7、角色说明
- 超级管理员(administrator)
可登陆管理控制台，可查看所有的信息，并且可以对用户，策略(policy)进行操作。
- 监控者(monitoring)
可登陆管理控制台，同时可以查看rabbitmq节点的相关信息(进程数，内存使用情况，磁盘使用情况等)
- 策略制定者(policymaker)
可登陆管理控制台, 同时可以对policy进行管理。但无法查看节点的相关信息(上图红框标识的部分)。
- 普通管理者(management)
仅可登陆管理控制台，无法看到节点信息，也无法对策略进行管理。
- 其他
无法登陆管理控制台，通常就是普通的生产者和消费者。
8、集群模式
1.普通模式
每个节点存储部分数据，数据不同步
2.镜像模式
每个节点存储数据，节点之间[可选择所有节点、部分节点]数据同步
9、Rabbitmq 的 metadata
元数据可以持久化在 RAM 或 Disc. 从这个角度可以把 RabbitMQ 集群中的节点分成两种 :RAM Node和 Disk Node.
RAM Node 只会将元数据存放在RAM
Disk node 会将元数据持久化到磁盘。
单节点系统就没有什么选择了 , 只允许 disk node, 否则由于没有数据冗余一旦重启就会丢掉所有的配置信息 . 但在集群环境中可以选择哪些节点是 RAM node.在集群中声明(declare) 创建 exchange queue binding, 这类操作要等到所有的节点都完成创建才会返回 :
如果是内存节点就要修改内存数据 ,
如果是 disk node 就要等待写磁盘 , 节点过多这里的速度就会被大大的拖慢 .
有些场景 exchang queue 相当固定 , 变动很少 ,那即使全都是 disc node, 也没有什么影响 . 如果使用 Rabbitmq 做 RPC（ RPC :Remote Procedure Call—远程过程调用）, RPC 或者类似 RPC 的场景这个问题就严重了 , 频繁创建销毁临时队列 , 磁盘读写能力就很快成为性能瓶颈了。所以 , 大多数情况下 , 我们尽量把 Node 创建为RAM Node. 这里就有一个问题了 , 要想集群重启后元数据可以恢复就需要把集群元数据持久化到磁盘 , 那需要规划 RabbitMQ 集群中的 RAM Node 和 Disc Node 。
只要有一个节点是 Disc Node 就能提供条件把集群元数据写到磁盘 ,RabbitMQ 的确也是这样要求的 : 集群中只要有一个 disk node 就可以 , 其它的都可以是 RAM node. 节点加入或退出集群一定至少要通知集群中的一个 disk node。
如果集群中 disk node 都宕掉 , 就不要变动集群的元数据 . 声明 exchange queue 修改用户权限 , 添加用户等等这些变动在节点重启之后无法恢复 。
有一种情况要求所有的 disk node 都要在线情况在才能操作 , 那就是增加或者移除节点 .RAM node 启动的时候会连接到预设的 disk node 下载最新的集群元数据 . 如果你有两个 disk node(d1 d2), 一个 RAM node 加入的时候你只告诉 d1, 而恰好这个 RAM node 重启的时候 d1 并没有启动 , 重启就会失败 . 所以加入 RAM 节点的时候 , 把所有的disk node 信息都告诉它 ,RAM node 会把 disk node 的信息持久化到磁盘以便后续启动。
