一、RabbitMQ 简介

RabbitMQ 是采用 Erlang 语言实现 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol,高级消息队列协议)的消息中间件,它最初起源于金融系统,用于在分布式系统中存储转发消息。知道它是一个消息队列就行了。

消息模型

所有 消息队列从模型抽象上来说都是一样的过程:

消费者(consumer)订阅某个队列。生产者(producer)创建消息,然后发布到队列(queue)中,最后将消息发送到监听的消费者。

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二、RabbitMQ 核心概念

上面只是最简单抽象的描述,RabbitMQ 整体上也是一个生产者与消费者模型,主要负责接收、存储和转发消息。

可以把消息传递的过程想象成:当你将一个包裹送到邮局,邮局会暂存并最终将邮件通过邮递员送到收件人的手上,RabbitMQ就好比由邮局、邮箱和邮递员组成的一个系统。从计算机术语层面来说,RabbitMQ 模型更像是一种交换机模型。

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Producer(生产者) 和 Consumer(消费者)
  1. Producer(生产者):生产消息的一方(邮件投递者)
  2. Consumer(消费者):消费消息的一方(邮件收件人)

消息一般由 2 部分组成:消息头(或者说是标签 Label)和 消息体。消息体也可以称为 payLoad ,消息体是不透明的,而消息头则由一系列的可选属性组成,这些属性包括

  1. routing-key(路由键)、
  2. priority(相对于其他消息的优先权)、
  3. delivery-mode(指出该消息可能需要持久性存储)等。

生产者把消息交由 RabbitMQ 后,RabbitMQ 会根据消息头把消息发送给感兴趣的 Consumer(消费者)。

Exchange(交换器)

在 RabbitMQ 中,消息并不是直接被投递到 Queue(消息队列) 中的,中间还必须经过 Exchange(交换器) 这一层,Exchange(交换器) 会把我们的消息分配到对应的 Queue(消息队列) 中。

Exchange(交换器) 用来接收生产者发送的消息并将这些消息路由给服务器中的队列中,如果路由不到,或许会返回给 Producer(生产者) ,或许会被直接丢弃掉 。这里可以将RabbitMQ中的交换器看作一个简单的实体。

RabbitMQ 的 Exchange(交换器) 有4种类型,不同的类型对应着不同的路由策略:direct(默认),fanout, topic, 和 headers,不同类型的Exchange转发消息的策略有所区别。这个会在介绍 Exchange Types(交换器类型) 的时候介绍到。

Exchange(交换器) 示意图如下:

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生产者将消息发给交换器的时候,一般会指定一个 RoutingKey(路由键),用来指定这个消息的路由规则,而这个RoutingKey 需要与交换器类型和绑定键(BindingKey)联合使用才能最终生效。RabbitMQ 中通过 Binding(绑定)Exchange(交换器)Queue(消息队列) 关联起来,在绑定的时候一般会指定一个 BindingKey(绑定建) ,这样 RabbitMQ 就知道如何正确将消息路由到队列了,如下图所示。一个绑定就是基于路由键将交换器和消息队列连接起来的路由规则,所以可以将交换器理解成一个由绑定构成的路由表。Exchange 和 Queue 的绑定可以是多对多的关系。

Binding(绑定) 示意图:

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生产者将消息发送给交换器时,需要一个RoutingKey,当 BindingKey 和 RoutingKey 相匹配时,消息会被路由到对应的队列中。在绑定多个队列到同一个交换器的时候,这些绑定允许使用相同的 BindingKey。BindingKey 并不是在所有的情况下都生效,它依赖于交换器类型,比如fanout类型的交换器就会无视,而是将消息路由到所有绑定到该交换器的队列中。

Queue(消息队列)

**Queue(消息队列) **用来保存消息直到发送给消费者。它是消息的容器,也是消息的终点。一个消息可投入一个或多个队列。消息一直在队列里面,等待消费者连接到这个队列将其取走。

RabbitMQ 中消息只能存储在 队列 中,这一点和 Kafka 这种消息中间件相反。Kafka 将消息存储在 topic(主题) 这个逻辑层面,而相对应的队列逻辑只是topic实际存储文件中的位移标识。 RabbitMQ 的生产者生产消息并最终投递到队列中,消费者可以从队列中获取消息并消费。

多个消费者可以订阅同一个队列,这时队列中的消息会被平均分摊(Round-Robin,即轮询)给多个消费者进行处理,而不是每个消费者都收到所有的消息并处理,这样避免的消息被重复消费。
RabbitMQ 不支持队列层面的广播消费,如果有广播消费的需求,需要在其上进行二次开发,这样会很麻烦,不建议这样做。

Broker(消息中间件的服务节点)

对于 RabbitMQ 来说,一个 RabbitMQ Broker 可以简单地看作一个 RabbitMQ 服务节点,或者RabbitMQ服务实例。大多数情况下也可以将一个 RabbitMQ Broker 看作一台 RabbitMQ 服务器。

下图展示了生产者将消息存入 RabbitMQ Broker,以及消费者从Broker中消费数据的整个流程。

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Exchange Types(交换器类型)

AMQP 中的消息路由

AMQP 中消息的路由过程和 Java 开发者熟悉的 JMS 存在一些差别,AMQP 中增加了 Exchange 和 Binding 的角色。生产者把消息发布到 Exchange 上,消息最终到达队列并被消费者接收,而 Binding 决定交换器的消息应该发送到那个队列。

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Exchange分发消息时根据类型的不同分发策略有区别,目前共四种类型:direct(默认)fanouttopicheaders 。headers 匹配 AMQP 消息的 header 而不是路由键,此外 headers 交换器和 direct 交换器完全一致,但性能差很多,目前几乎用不到了,所以直接看另外三种类型:

1、direct

direct 类型的Exchange路由规则也很简单,它会把消息路由到那些 Bindingkey 与 RoutingKey 完全匹配的 Queue 中。

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以上图为例,如果发送消息的时候设置路由键为“warning”,那么消息会路由到 Queue1 和 Queue2。如果在发送消息的时候设置路由键为"Info”或者"debug”,消息只会路由到Queue2。如果以其他的路由键发送消息,则消息不会路由到这两个队列中。

direct 类型常用在处理有优先级的任务,根据任务的优先级把消息发送到对应的队列,这样可以指派更多的资源去处理高优先级的队列。

2、fanout

每个发到 fanout 类型交换器的消息都会分到所有绑定的队列上去。fanout 交换器不处理路由键,只是简单的将队列绑定到交换器上,每个发送到交换器的消息都会被转发到与该交换器绑定的所有队列上。所以 fanout 类型是所有的交换机类型里面速度最快的。fanout 类型常用来广播消息。

3、topic

前面讲到direct类型的交换器路由规则是完全匹配 BindingKey 和 RoutingKey ,但是这种严格的匹配方式在很多情况下不能满足实际业务的需求。topic类型的交换器在匹配规则上进行了扩展,它与 direct 类型的交换器相似,也是将消息路由到 BindingKey 和 RoutingKey 相匹配的队列中,但这里的匹配规则有些不同,它约定:

  1. RoutingKey 为一个点号“.”分隔的字符串(被点号“.”分隔开的每一段独立的字符串称为一个单词),如 “com.rabbitmq.client”、“java.util.concurrent”、“com.hidden.client”;
  2. BindingKey 和 RoutingKey 一样也是点号“.”分隔的字符串;
  3. BindingKey 中可以存在两种特殊字符串“*”和“#”,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)。

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以上图为例:

  1. 路由键为 “com.rabbitmq.client” 的消息会同时路由到 Queuel 和 Queue2;
  2. 路由键为 “com.hidden.client” 的消息只会路由到 Queue2 中;
  3. 路由键为 “com.hidden.demo” 的消息只会路由到 Queue2 中;
  4. 路由键为 “java.rabbitmq.demo” 的消息只会路由到Queuel中;
  5. 路由键为 “java.util.concurrent” 的消息将会被丢弃或者返回给生产者(需要设置 mandatory 参数),因为它没有匹配任何路由键。
4、headers(不推荐)

headers 匹配 AMQP 消息的 header 而不是路由键,此外 headers 交换器和 direct 交换器完全一致,但性能差很多,目前几乎用不到了

RabbitMQ消息的流转过程:

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三、消息可靠性投递

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组成:

  • Sender+Confirm Listener :组成消息的生产者
  • MQ Broker:消息的消费者,包含具体的MQ服务
  • BIZ DB:业务数据数据库
  • MSG DB:消息日志记录数据库(0:发送中、1:发送成功、2:发送失败)

保证消息可靠性投递的思路:
以最常见的创建订单业务来举例,假设订单创建成功后需要去发短信通知用户:

  1. 先完成订单业务数据的存储,并记录这条操作日志(发送中)
  2. 生产者发送一条消息到消费者(异步)
  3. 消费者成功消费后给给Confirm listener发送应答
  4. 监听收到消息确认成功后,对消息日志表操作,修改之前的日志状态(发送成功)
  5. 在消费端返回应答的过程中,可能发生网络异常导致生产者未收到应答消息,因此需要一个定时任务去捞取状态是发送中并已经超时的消息集合
  6. 将捞取到的日志对应的消息,进行重发
  7. 定时任务判断设置的消息最大重投次数,大于最大重投次数就判断消息发送失败,更新日志记录状态(发送失败)