• 出身：誕生于金融行業(yè)的消息隊列
• 語言：Erlang
• 協(xié)議：AMQP（Advanced Message Queuing Protocol 高級消息隊列協(xié)議）
• 關(guān)鍵詞：內(nèi)存隊列，高可用，一條消息

隊列結(jié)構(gòu)

• Producer/Consumer：生產(chǎn)者消費者
• Exchange：交換器，可以理解為隊列的路由邏輯，交換器主要有三種，圖中是Direct交換器
• Queue：隊列
• Binding：綁定關(guān)系，實際是交換器上映射隊列的規(guī)則

發(fā)送和消費一條消息

在上圖的模式下，交換器的類型為Direct，偽代碼表示消息的生產(chǎn)和消費

消息生產(chǎn)

#消息發(fā)送方法
#messageBody?消息體
#exchangeName?交換器名稱
#routingKey?路由鍵
publishMsg(messageBody,exchangeName,routingKey){
?......
}
#消息發(fā)送
publishMsg("This?is?a?warning?log","exchange","log.warning");

RoutingKey=log.warning，和隊列A與交換器的綁定一致，所以消息被路由到了隊列A上。

消息消費

對于消息消費而言，消費者直接指定要消費的隊列即可，比如指定消費隊列A的數(shù)據(jù)。

需要注意的是，在消費者消費完成數(shù)據(jù)后，返回給RabbitMq ACK消息，RabbitMq會刪掉隊列中的該條信息。

多種消息路由模式

在Exchange這個模塊上，RabbitMq主要支持了Direct，F(xiàn)anout，Topic三種路由模式，RabbitMq在路由模式上下功夫，也說明了他在設計上想要滿足多樣化的需求。

Direct和Fanout模式比較好理解，類似于單播和廣播模式，Topic模式比較有意思，它支持自定義匹配規(guī)則，按照規(guī)則把所有滿足條件的消息路由到指定隊列，能夠幫助開發(fā)者靈活應對各類需求。

消息的存儲

RabbitMQ的消息默認是在內(nèi)存里的，實際上不光是消息，Exchange路由等信息實際都在內(nèi)存中。內(nèi)存的優(yōu)點是高性能，問題在于故障后無法恢復。所以RabbitMQ也支持持久化的存儲，也就是寫磁盤。

要在RabbitMQ中持久化消息，要同時滿足三個條件：

1. 消息投體時使用持久化投遞模式
2. 目標交換器是配置為持久化的
3. 目標隊列是配置為持久化的

RabbitMQ持久化消息的方式是常見的寫日志方式：

1. 當一條持久化消息發(fā)送到持久化的Exchange上時，RabbitMQ會在消息提交到日志文件后，才發(fā)送響應。
2. 一旦這條消息被消費后，RabbitMQ會將會把日志中該條消息標記為等待垃圾收集，之后會從日志中清除。
3. 如果出現(xiàn)故障，自動重建Exchange,Bindings和Queue，同時通過重播持久化日志來恢復消息。

消息持久化的優(yōu)缺點很明顯，擁有故障恢復能力的同時，也帶來了性能的急劇下降。同時，由于RabbitMQ默認情況下是沒有冗余的，假設一個持久化節(jié)點崩潰，一致到該節(jié)點恢復前，消息和隊列都無法恢復。

消息投遞模式

1.發(fā)后即忘

RabbitMQ默認發(fā)布消息是不會返回任何結(jié)果給生產(chǎn)者的，所以存在發(fā)送過程中丟失數(shù)據(jù)的風險。

2.AMQP事務

AMQP事務保證RabbitMQ不僅收到了消息，并成功將消息路由到了所有匹配的訂閱隊列，AMQP事務將使得生產(chǎn)者和RabbitMQ產(chǎn)生同步。

雖然事務使得生產(chǎn)者可以確定消息已經(jīng)到達RabbitMQ中的對應隊列，但是卻會降低2～10倍的消息吞吐量。

3.發(fā)送方確認

開啟發(fā)送方確認模式后，消息會有一個唯一的ID，一旦消息被投遞給所有匹配的隊列后，會回調(diào)給發(fā)送方應用程序（包含消息的唯一ID），使得生產(chǎn)者知道消息已經(jīng)安全到達隊列了。

如果消息和隊列是配置成了持久化，這個確認消息只會在隊列將消息寫入磁盤后才會返回。如果RabbitMQ內(nèi)部發(fā)生了錯誤導致這條消息丟失，那么RabbitMQ會發(fā)送一條nack消息，當然我理解這個是不能保證的。

這種模式由于不存在事務回滾，同時整體仍然是一個異步過程，所以更加輕量級，對服務器性能的影響很小。

RabbitMQ RPC

一般的異步服務間，可能會用兩組隊列實現(xiàn)兩個服務模塊之前的異步通信，有趣的是RabbitMQ就內(nèi)建了這個功能。

RabbitMQ支持消息應答功能，每個AMQP消息頭中有一個Reply_to字段，通過該字段指定消息返回到的隊列名稱（這是一個私有隊列）消息的生產(chǎn)者可以監(jiān)聽該字段對應的隊列。

RabbitMQ集群

RabbitMQ集群的設計目標：

1. 允許消費者和生產(chǎn)者在RabbitMQ節(jié)點崩潰的情況下繼續(xù)運行
2. 能過通過添加節(jié)點來線性擴展消息通信吞吐量

從實際結(jié)果看，RabbitMQ完成設計目標上并不十分出色，主要原因在于默認的模式下，RabbitMQ的隊列實例子只存在在一個節(jié)點上（雖然后續(xù)也支持了鏡像隊列），既不能保證該節(jié)點崩潰的情況下隊列還可以繼續(xù)運行，也不能線性擴展該隊列的吞吐量。

集群結(jié)構(gòu)

RabbitMQ內(nèi)部的元數(shù)據(jù)主要有：

1. 隊列元數(shù)據(jù)-隊列名稱和屬性
2. 交換器元數(shù)據(jù)-交換器名稱，類型和屬性
3. 綁定元數(shù)據(jù)-路由信息

雖然RabbitMQ的隊列實際只會在一個節(jié)點上，但元數(shù)據(jù)可以存在各個節(jié)點上。舉個例子來說，當創(chuàng)建一個新的交換器時，RabbitMQ會把該信息同步到所有節(jié)點上，這個時候客戶端不管連接的那個RabbitMQ節(jié)點，都可以訪問到這個新的交換器，也就能找到交換器下的隊列。

如上圖所示，隊列A的實例實際只在一個RabbitMQ節(jié)點上，其它節(jié)點實際存儲的是只想該隊列的指針。

為什么RabbitMQ不在各個節(jié)點間做復制了，《RabbitMQ實戰(zhàn)》給出了兩個原因：

1. 存儲成本-RabbitMQ作為內(nèi)存隊列，復制對存儲空間的影響，畢竟內(nèi)存是昂貴而有限的
2. 性能損耗-發(fā)布消息需要將消息復制到所有節(jié)點，特別是對于持久化隊列而言，性能的影響會很大

我理解成本這個原因并不完全成立，復制并不一定要復制到所有節(jié)點，比如一個隊列可以只做兩個副本，復制帶來的內(nèi)存成本可以交給使用方來評估，畢竟在內(nèi)存中沒有堆積的情況下，實際上隊列是不會占用多大內(nèi)存的。

還有一點是RabbitMQ本身并沒有保證消息消費的有序性，所以實際上隊列被Partition到各個節(jié)點上，這樣才能真正達到線性擴容的目的（以RabbitMQ的現(xiàn)狀來說，單隊列實際是無法擴容的，只有在業(yè)務層做切分）。

注：RabbitMQ集群中的節(jié)點可以是內(nèi)存節(jié)點也可以是磁盤節(jié)點，但要求至少有一個磁盤節(jié)點，這樣出現(xiàn)故障時才能恢復數(shù)據(jù)。

鏡像隊列

鏡像隊列架構(gòu)

RabbitMQ自己也考慮到了我們之前分析的單節(jié)點長時間故障無法恢復的問題，所以RabbitMQ 2.6.0之后它也支持了鏡像隊列，換個說法也就是副本。

除了發(fā)送消息，所有的操作實際都在主拷貝上，從拷貝實際只是個冷備（默認的情況下所有RabbitMQ節(jié)點上都會有鏡像隊列的拷貝），如果使用消息確認模式，RabbitMQ會在主拷貝和從拷貝都安全的接受到消息時才通知生產(chǎn)者。

從這個結(jié)構(gòu)上來看，如果從拷貝的節(jié)點掛了，實際沒有任何影響，如果主拷貝掛了，那么會有一個從新選主的過程，這也是鏡像隊列的優(yōu)點，除非所有節(jié)點都掛了，才會導致消息丟失。重新選主后，RabbitMQ會給消費者一個消費者取消通知（Consumer Cancellation），讓消費者重連新的主拷貝。

鏡像隊列原理

1.RabbitMQ結(jié)構(gòu)

• AMQPQueue：負責AMQP協(xié)議相關(guān)的消息處理，包括接收消息，投遞消息，Confirm消息等
• BackingQueue：提供AMQQueue調(diào)用的接口，完成消息的存儲和持久化工作

BackingQueue由Q1,Q2,Delta,Q3,Q4五個子隊列構(gòu)成，在Backing中，消息的生命周期有四個狀態(tài)：

1. Alpha：消息的內(nèi)容和消息索引都在RAM中。（Q1，Q4）
2. Beta：消息的內(nèi)容保存在Disk上，消息索引保存在RAM中。（Q2，Q3）
3. Gamma：消息的內(nèi)容保存在Disk上，消息索引在DISK和RAM上都有。（Q2，Q3）
4. Delta：消息內(nèi)容和索引都在Disk上。(Delta）

這里以持久化消息為例（可以看到非持久化消息的生命周期會簡單很多），從Q1到Q4，消息實際經(jīng)歷了一個RAM->DISK->RAM這樣的過程，BackingQueue這么設計的目的有點類似于Linux的Swap，當隊列負載很高時，通過將部分消息放到磁盤上來節(jié)省內(nèi)存空間，當負載降低時，消息又從磁盤回到內(nèi)存中，讓整個隊列有很好的彈性。因此觸發(fā)消息流動的主要因素是：1.消息被消費；2.內(nèi)存不足。

RabbitMQ會更具消息的傳輸速度來計算當前內(nèi)存中允許保存的最大消息數(shù)量（Traget_RAM_Count），當：內(nèi)存中保存的消息數(shù)量+等待ACK的消息數(shù)量>Target_RAM_Count時，RabbitMQ才會把消息寫到磁盤上，所以說雖然理論上消息會按照Q1->Q2->Delta->Q3->Q4的順序流動，但是并不是每條消息都會經(jīng)歷所有的子隊列以及對應的生命周期。

從RabbitMQ的Backing Queue結(jié)構(gòu)來看，當內(nèi)部不足時，消息要經(jīng)歷多個生命周期，在Disk和RAM之間置換，者實際會降低RabbitMQ的處理性能（后續(xù)的流控就是關(guān)聯(lián)的解決方法）。

2.鏡像隊列結(jié)構(gòu)

所有對鏡像隊列主拷貝的操作，都會通過Guarented Multicasting(GM)同步到各個Salve節(jié)點，Coodinator負責組播結(jié)果的確認。

GM是一種可靠的組播通信協(xié)議，保證組組內(nèi)的存活節(jié)點都收到消息。

GM的主播并不是由Master節(jié)點來負責通知所有Slave的（目的是為了避免Master壓力過大，同時避免Master失效導致消息無法最終Ack)，RabbitMQ把一個鏡像隊列的所有節(jié)點組成一個鏈表，由主拷貝發(fā)起，由主拷貝最終確認通知到了所有的Slave，而中間由Slave接力的方式進行消息傳播。

從這個結(jié)構(gòu)來看，消息完成整個鏡像隊列的同步耗時理論上是不低的，但是由于RabbitMQ消息的消息確認本身是異步的模式，所以整體的吞吐量并不會受到太大影響。

流控

當RabbitMQ出現(xiàn)內(nèi)存(默認是0.4)或者磁盤資源達到閾值時，會觸發(fā)流控機制，阻塞Producer的Connection，讓生產(chǎn)者不能繼續(xù)發(fā)送消息，直到內(nèi)存或者磁盤資源得到釋放。

RabbitMQ基于Erlang/OTP開發(fā)，一個消息的生命周期中，會涉及多個進程間的轉(zhuǎn)發(fā)，這些Erlang進程之間不共享內(nèi)存，每個進程都有自己獨立的內(nèi)存空間，如果沒有合適的流控機制，可能會導致某個進程占用內(nèi)存過大，導致OOM。因此，要保證各個進程占用的內(nèi)容在一個合理的范圍，RabbitMQ的流控采用了一種信用證機制(Credit)，為每個進程維護了四類鍵值對：

1. {credit_from,From}-該值表示還能向消息接收進程From發(fā)送多少條消息
2. {credit_to,To}-表示當前進程再接收多少條消息，就要向消息發(fā)送進程增加Credit數(shù)量
3. credit_blocked-表示當前進程被哪些進程block了，比如進程A向B發(fā)送消息，那么當A的進程字典中{credit_from,B}的值為0是，那么A的credit_blocked值為[B]
4. credit_deferred-消息接收進程向消息發(fā)送進程增加Credit的消息列表，當進程被Block時會記錄消息信息，Unblock后依次發(fā)送這些消息

如圖所示，A進程當前可以發(fā)送給B的消息有100條，每發(fā)一次，值減1，直到為0，A才會被Block住。B消費消息后，會給A增加新的Credit，這樣A才可以持續(xù)的發(fā)送消息。這里只畫了兩個進程，多進程串聯(lián)的情況下，這中影響也就是從底向上傳遞的。

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總結(jié)

注：本文基于的RabbitMQ材料可能較為陳舊，新的RabbitMQ可能會有不同的功能特性

整體來看，RabbitMQ的功能比較豐富（可惜沒有看到延遲，優(yōu)先級等功能），更適用于偏實時的業(yè)務場景，與Kafka這樣的隊列定位上有明顯的區(qū)別。它本身應該是一個簡單健壯的組件，但如果要應用在一個大規(guī)模的分布式系統(tǒng)中，實際還是需要做一些外部的再次開發(fā)，以解決我們前面提到的隊列存儲單點，流控等問題。直觀上看它的運維成本是會比較高的，需要使用方有一定的經(jīng)驗。

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