消息中间件之RabbitMQ

2021-10-22 22:02:46 阅读：197 来源： 互联网

标签：exchange 队列中间件 RabbitMQ 交换机消息消息中间件

何为中间件

中间件是将具体业务和底层逻辑解耦的软件，分为：MOM（消息中间件）、RPC（远程过程调用中间件）、UDA（数据访问中间件）、TPM（交易中间件）等。
消息中间件，又称为消息队列、消息队列中间件，分为RabbitMQ、ActiveMQ、Kafka等。

原理

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各部分的名字和作用？
1.Brocker：消息队列服务器实体，Rabbitmq可以作为一个选择。
2.Exchange：消息交换机，用于接收、分配消息。指定消息按什么规则，路由到哪个队列。
3.Queue：消息队列，用于存储生产者的消息。每个消息都会被投入到一个或者多个队列里。
4.Binding Key：绑定关键字，用于把交换器的消息绑定到队列中，它的作用是把exchange和queue按照路由规则binding起来。
5.Routing Key：路由关键字，用于把生产者的数据分配到交换器上。exchange根据这个关键字进行消息投递。
6.Vhost：虚拟主机，一个broker里可以开设多个vhost，用作不用用户的权限分离。
7.Producer：消息生产者，就是投递消息的程序。
8.Consumer：消息消费者，就是接受消息的程序。
9.Channel：信道，消息推送使用的通道。可建立多个channel，每个channel代表一个会话任务。

使用流程

使用流程？
1.消息接收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.消息发布客户端投递消息到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。
总结起来就是：生产者发送一条消息给交换机——交换机根据关键字匹配到对应的队列——将消息存入队列——消费者从队列中取出消息使用。

队列模式

在官网中有明确的说明：http://www.rabbitmq.com/getstarted.html
1.简单队列模式：一个生产者对应一个消费者。
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2.工作队列模式：一个生产者产生的消息可以供多个消费者消费，但是一个消息只能被其中一个消费者消费。

3.发布/订阅模式：多了一个交换机，生产者将消息发送到交换机上，交换机发送消息给各个队列，此时，一个消息可以被多个消费者获取。
值得一提的是，这又叫广播模式，是最常用的模式了，在ITOO中使用的就是这种模式。
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4.路由模式：又多了一个routing key，生产者发送消息带有routingkey，消费者选择自己需要的消息进行消费，也配置一个routing key。
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5.主题模式：又多了一个通配符，这样消费端如果需要好几种消息的时候，不用一个一个的设置，直接用通配符可以接收自己想要的各种消息。
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6.RPC（远程调用）：c对s说“我这有个任务需要你的帮助”，s处理完后，将结果返回给c。
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为什么选择rabbitMQ

1.除了Qpid，RabbitMQ是唯一一个实现了AMQP标准的消息服务器；
2.可靠性，RabbitMQ的持久化支持，保证了消息的稳定性；
3.高并发，RabbitMQ使用了Erlang开发语言，Erlang是为电话交换机开发的语言，具备高并发和高可用特性；
4.集群部署简单，正是因为Erlang使得RabbitMQ集群部署变的超级简单；
5.社区活跃度高，根据网上资料来看，RabbitMQ也是首选；

应用场景

RabbitMQ以至于MQ的应用场景有4个：异步处理、应用解耦、流量削峰、日志处理。

异步处理

案例：用户下单后，订单系统完成持久化处理后，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功。
库存系统订阅下单信息（消息队列），采用拉/推的方式，获取下单信息后，进行库存操作。

流量削峰

在秒杀活动中，极短的时间内，有大量的请求涌入，如果都从数据库层面操作，就会让数据库瘫痪。
解决办法就是加入消息队列，这样就将请求“积压”在了消息队列中，数据库能尽可能多地调用就调，调用不了的可以先存着。
当然，消息队列也有满的时候，如果超过了容量，它就会直接抛弃用户请求或跳转到错误页面。

日志处理

日志处理和流量削峰的过程大致一样，解决的是大量日志传输的问题。Rabbitmq也能进行日志处理，但是我们一般使用Kafka进行日志处理。

转载自https://blog.csdn.net/qsbbl/article/details/82947284

kafka和RabbitMQ的区别

1.应用场景方面
RabbitMQ：用于实时的，对可靠性要求较高的消息传递上。
kafka：用于处于活跃的流式数据，大数据量的数据处理上。

2.语言方面
RabbitMQ是由内在高并发的erlanng语言开发，用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上。

kafka是采用Scala语言开发，它主要用于处理活跃的流式数据,大数据量的数据处理上

3.吞吐量方面
RabbitMQ：支持消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量操作，基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或硬盘，吞吐量小。
kafka：内部采用消息的批量处理，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，消息处理的效率高，吞吐量高。

4.Brokerr与Consume交互方式不同

RabbitMQ 采用push的方式

kafka采用pull的方式

5.集群负载均衡方面
RabbitMQ：本身不支持负载均衡，需要loadbalancer的支持
kafka：采用zookeeper对集群中的broker，consumer进行管理，可以注册topic到zookeeper上，通过zookeeper的协调机制，producer保存对应的topic的broker信息，可以随机或者轮询发送到broker上，producer可以基于语义指定分片，消息发送到broker的某个分片上。

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