消息队列（一）-- RabbitMQ入门（4）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了消息队列（一）-- RabbitMQ入门（4）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

RabbitMQ 其他知识点

幂等性

消息重复消费
消费者在消费MQ 中的消息时，MQ 已经把消息发送给消费者，消费者在给 MQ 返回 ack 时网络中断，故MQ 未收到确认消息，该消息会重新发给其他消费者，或网络重新连接后再次发给该消费者，但是实际上该消息已被消费过了，造成消费者重复消费同一条消息。
解决思路
MQ 消费者的幂等性的解决一般使用全局ID 或者写个唯一标识，如时间戳、UUID 或 MQ的ID等，每次消费消息时用ID 判断该消息是否已经消费过。
业界主流的幂等性有两种操作：
- 唯一ID + 指纹码机制
  指纹码：一些规则或时间戳加别的服务给的唯一信息码，它并不一定是我们系统生成的，基本都是由业务规则拼接而来，但是一定要保证唯一性，然后就利用查询语句进行判断这个 id 是否存在数据库中。优势就是实现简单就一个拼接，然后查询判断是否重复。劣势就是在高并发时，如果是单个数据库就会有写入性能瓶颈，当然也可以采用分库分表提升性能，但是不太推荐。
- Redis 原子性
  利用 redis 执行 setnx 命令，天然具有幂等性。从而实现不重复消费。

优先级队列

曾经后端系统是使用 redis 来存储定时轮询，而 redis 只能用List 做一个简单的消息队列，并不能实现优先级的场景。所以订单量大了后采用 RabbitMQ 进行改造和优化，如果发现是VIP客户的订单，就给一个相对较高的优先级，否则默认优先级。

控制台页面添加
队列声明代码中添加优先级

Map<String , Object> params = new HashMap<>();
params.put("x-max-priority", 10);//官方允许是0-255 之间 ，此处设置10 允许优先级范围为0-10 不要设置过大，浪费CPU与内存
channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, true, false, false, params);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
    String message = "info"+(i+1);
    if((i+1) == 5){
        AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties()
                .builder().priority(5).build();
        channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, properties, message.getBytes());
    }else{
        channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());
    }
}

先运行生产者发消息，然后再运行消费者，消息info5 因为设置了优先级，优先被消费了。
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实现队列优先级注意如下：
队列需要设置为优先级队列，消息需要设置消息的优先级，消费者需要等待消息已经发送到队列中才能消费，才有机会对消息进行排序。

惰性队列

RabbitMQ 从3.6.0 版本开始引入了惰性队列的概念。惰性队列会尽可能的将消息存入磁盘中，而在消费者消费到响应的消息时才会被加载到内存中，它的一个重要设计目标是能够支持更长的队列，即支持更多的消息存储。当消费者由于各种各样的原因（比如消费者下线、宕机或者由于维护而关闭等）而致使长时间内不能消费消息造成堆积是，惰性队列就很有必要了。
默认情况下，当消费者将消息发送到 RabbitMQ 的时候，队列中的消息会尽可能的存储在内存中，这样可以更加快速的将消息发送给消费者。即使是持久化的消息，在被写入磁盘的同时也会在内存中驻留一份备份。当 RabbbitMQ 需要释放内存的时候，会将内存中的消息换页至磁盘中，这个操作会消耗较长的时间，也会阻塞队列的操作，进而无法接受新的消息。

两种模式
队列具备两种模式：default 和 lazy 。默认的为 default。lazy模式为惰性队列的模式，可以通过调用 channel.queueDeclare 方法的时候，在参数中设置。也可以通过 Policy 的方式设置。如果一个队列同时使用两种方式设置的话，那么 Policy 方式具备更高的优先级。

Map<String, Object> args = new HashMap<String, Object>();
args.put("x-queue-mode","lazy");
channel.queueDeclare("myqueue",false,false,false,args);

在发送1百万条消息，每条消息大概占1KB的情况下，普通队列占用内存是1.2GB，而惰性队列仅仅占用1.5MB。

RabbitMQ 集群

集群搭建步骤

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把原有装过RabbitMQ 的虚拟机克隆两份，分别修改IP。
修改3台机器的主机名称，改完需要重启机器
vim /etc/hostname
配置各个节点的 hosts 文件，让各个节点都能互相识别对方
vim /etc/hosts
192.168.1.130 node1
192.168.1.131 node2
192.168.1.132 node3
以确保各个节点的 cookie 文件使用的是同一个值
在 node1 上执行远程操作命令
scp /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie root@node2:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie
scp /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie root@node3:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie
启动 RabbitMQ 服务，顺带启动 Erlang 虚拟机和RabbitMQ 应用服务器
rabbitmq-server -detached
在节点2 执行
rabbitmqctl stop_app
（rabbitmqctl stop 会将 Erlang 虚拟机关闭，rabbitmqctl stop_app 只关闭 RabbitMQ 服务）
rabbitmqctl reset
rabbitmqctl join_cluster rabbit@node1
（需要节点1服务器防火墙放开4369和25672端口）
rabbitmqctl start_app（只启动应用服务）
在节点3执行
rabbitmqctl stop_app
rabbitmqctl reset
rabbitmqctl join_cluster rabbit@node2
rabbitmqctl start_app
集群状态
rabbitmqctl cluster_status
需要重新设置用户
创建账号
rabbitmqctl add_user admin 123456
设置用户角色
rabbitmqctl set_user_tags admin administrator
设置用户权限
rabbitmqctl set_permissions -p “/” admin “.*” “.*” “.*”
然后可以访问管理界面查看（可以任意访问其中一个IP）
解除集群节点（node2 和 node3 机器分别执行）
rabbitmqctl stop_app
rabbitmqctl reset
rabbitmqctl start_app
rabbitmqctl cluster_status
rabbitmqctl forget_cluster_node rabbit@node2（node1 机器上执行）

镜像队列

引入镜像队列（Mirror Queue）的机制，可以将队列镜像到集群中的其他 Broker 节点之上，如果集群中的一个节点失效了，队列能自动地切换到镜像中的另一个节点上，保证服务的可用性。

启动三台集群节点
随便找一个节点添加policy

其中
Name：mirrior-two 为名称，可随意起名
Pattern：^mirrior 规则，以mirrior 前缀的交换机和队列进行备份
ha-mode：exactly 指定模式
ha-params：2 备两份
ha-sync-mode：automatic 同步模式为自动

创建一个队列，并发送一个消息
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然后通过命令把节点1停止，发现自动又备份到节点3上。

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通过连接节点2，依然能消费消息。

就算整个集群只剩一台机器，依然能消费队列里的消息。

HAProxy 高可用负载均衡

HAProxy 提供高可用性、负载均衡及基于 TCPHTTP 应用的代理，支持虚拟主机，它是免费、快速并且可靠的一种解决方案。HAProxy 实现了一种事件驱动、单一进程模型，此模型支持非常大的并发连接数。
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Federation Exchange

因为减少网络延迟，两个地方（比如北京和上海）都有MQ服务，但是需要数据同步，就需要Federation 插件解决这个问题。

需要保证每台节点单独运行
在每台机器上开启 Federation 相关插件
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_federation
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_federation_management
原理图

先运行consumer 在 node2 创建 fed_exchange

        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("192.168.1.131");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123456");
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        channel.exchangeDeclare("fed_exchange", BuiltinExchangeType.DIRECT);
        channel.queueDeclare("node2_queue", true, false, false, null);
        channel.queueBind("node2_queue", "fed_exchange", "routeKey");
        //声明 接收消息
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, message) -> {
            System.out.println(new String(message.getBody()));
        };
        //取消消息时的回调
        CancelCallback cancelCallback = consumerTag -> {
            System.out.println("消息消费被中断");
        };
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, true, deliverCallback, cancelCallback);

在 downstream（node2）配置 upstream（node1）
添加policy
查看状态

Federation Queue

联邦队列可以在多个 Broker 节点（或者集群）之间为单个队列提供负载的功能。一个联邦队列可以连接一个或多个上游队列（upstream queue），并从这些上游队列中获取消息以满足本地消费者消费消息的需求。

原理图
添加 upstream（同上）
添加policy

Shovel

跟 Federation 具备的数据转发功能类似，Shovel 够可靠、持续地从一个 Broker 中的队列（作为源端，即 source）拉取数据并转发至另一个 Broker 中的交换器（作为目的端，即 destination）。作为源端的队列和作为目的端的交换器可以同时位于同一个 Broker，也可以位于不同的 Broker上。Shovel 可以翻译为“铲子”，是一种比较形象的比喻，这个“铲子”可以将消息从一方“铲到”另一方。Shovel 行为就像优秀的客户端应用程序能够负责连接源和目的地、负责消息的读写及负责连接失败问题的处理。
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