RabbitMQ基础概念-02

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了RabbitMQ基础概念-02。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是基于AMQP协议开发的一个MQ产品, 首先我们以Web管理页面为 入口,来了解下RabbitMQ的一些基础概念,这样我们后续才好针对这些基础概念 进行编程实战。
可以参照下图来理解RabbitMQ当中的基础概念:
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虚拟主机 virtual host
这个在之前搭建时已经体验过了。RabbitMQ出于服务器复用的想法,可以在一 个RabbitMQ集群中划分出多个虚拟主机,每一个虚拟主机都有AMQP的全套基础 组件,并且可以针对每个虚拟主机进行权限以及数据分配,并且不同虚拟主机之间 是完全隔离的
连接 Connection
客户端与RabbitMQ进行交互,首先就需要建立一个TPC连接,这个连接就是 Connection。
信道 Channel
一旦客户端与RabbitMQ建立了连接,就会分配一个AMQP信道 Channel。每个 信道都会被分配一个唯一的ID。也可以理解为是客户端与RabbitMQ实际进行数据 交互的通道,我们后续的大多数的数据操作都是在信道 Channel 这个层面展开的。 RabbitMQ为了减少性能开销,也会在一个Connection中建立多个Channel,这 样便于客户端进行多线程连接,这些连接会复用同一个Connection的TCP通道,所 以在实际业务中,对于Connection和Channel的分配也需要根据实际情况进行考 量
交换机 Exchange
这是RabbitMQ中进行数据路由的重要组件。消息发送到RabbitMQ中后,会首 先进入一个交换机,然后由交换机负责将数据转发到不同的队列中。RabbitMQ中 有多种不同类型的交换机来支持不同的路由策略。从Web管理界面就能看到,在每 个虚拟主机中,RabbitMQ都会默认创建几个不同类型的交换机来
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交换机多用来与生产者打交道。生产者发送的消息通过Exchange交换机分配到各 个不同的Queue队列上,而对于消息消费者来说,通常只需要关注自己感兴趣的队 列就可以了
队列 Queue
队列是实际保存数据的最小单位。队列结构天生就具有FIFO的顺序,消息最终都 会被分发到不同的队列当中,然后才被消费者进行消费处理。这也是最近 RabbitMQ功能变动最大的地方。最为常用的是经典队列Classic。RabbitMQ 3.8.X 版本添加了Quorum队列,3.9.X又添加了Stream队列。
Classic 经典队列
这是RabbitMQ最为经典的队列类型。在单机环境中,拥有比较高的消息可靠 性。
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在这个图中可以看到,经典队列可以选择是否持久化( Durability )以及是否自动 删除(Auto delete )两个属性。 其中,Durability有两个选项,Durable和Transient。 Durable表示队列会将消息 保存到硬盘,这样消息的安全性更高。但是同时,由于需要有更多的IO操作,所以 生产和消费消息的性能,相比Transient会比较低。 Auto delete属性如果选择为是,那队列将在至少一个消费者已经连接,然后所有的 消费者都断开连接后删除自己。 后面的Arguments部分,还有非常多的参数,可以点击后面的问号逐步了解。
Quorum 仲裁队列
仲裁队列,是RabbitMQ从3.8.0版本,引入的一个新的队列类型,整个3.8.X版 本,也都是在围绕仲裁队列进行完善和优化。仲裁队列相比Classic经典队列,在分 布式环境下对消息的可靠性保障更高。官方文档中表示,未来会使用Quorum仲裁 队列代替传统Classic队列。
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Quorum是基于Raft一致性协议实现的一种新型的分布式消息队列,他实现了持 久化,多备份的FIFO队列,主要就是针对RabbitMQ的镜像模式设计的。简单理解 就是quorum队列中的消息需要有集群中多半节点同意确认后,才会写入到队列 中。这种队列类似于RocketMQ当中的DLedger集群。这种方式可以保证消息在集 群内部不会丢失。同时,Quorum是以牺牲很多高级队列特性为代价,来进一步保 证消息在分布式环境下的高可靠。 从整体功能上来说,Quorum队列是在Classic经典队列的基础上做减法,因此对 于RabbitMQ的长期使用者而言,其实是会影响使用体验的。他与普通队列的区 别
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从官方这个比较图就能看到,Quorum队列大部分功能都是在Classic队列基础上 做减法,比如Non-durable queues表示是非持久化的内存队列。Exclusivity表示独 占队列,即表示队列只能由声明该队列的Connection连接来进行使用,包括队列创 建、删除、收发消息等,并且独占队列会在声明该队列的Connection断开后自动删 除。
其中有个特例就是这个Poison Message(有毒的消息)。所谓毒消息是指消息一直 不能被消费者正常消费(可能是由于消费者失败或者消费逻辑有问题等),就会导致消 息不断的重新入队,这样这些消息就成为了毒消息。这些读消息应该有保障机制进 行标记并及时删除。Quorum队列会持续跟踪消息的失败投递尝试次数,并记录 在"x-delivery-count"这样一个头部参数中。然后,就可以通过设置 Delivery limit 参数来定制一个毒消息的删除策略。当消息的重复投递次数超过了Delivery limit参
数阈值时,RabbitMQ就会删除这些毒消息。当然,如果配置了死信队列的话,就 会进入对应的死信队列。、
Quorum队列更适合于 队列长期存在,并且对容错、数据安全方面的要求比低延
迟、不持久等高级队列更能要求更严格的场景。 例如 电商系统的订单,引入MQ 后,处理速度可以慢一点,但是订单不能丢失。 也对应以下一些不适合使用的场景:
1、一些临时使用的队列:比如transient临时队列,exclusive独占队列,或者经常 会修改和删除的队列。
2、对消息低延迟要求高: 一致性算法会影响消息的延迟。
3、对数据安全性要求不高:Quorum队列需要消费者手动通知或者生产者手动确
认。
4、队列消息积压严重 : 如果队列中的消息很大,或者积压的消息很多,就不要使 用Quorum队列。Quorum队列当前会将所有消息始终保存在内存中,直到达到内 存使用极限。
Stream队列
Stream队列是RabbitMQ自3.9.0版本开始引入的一种新的数据队列类型,也是目 前官方最为推荐的队列类型。这种队列类型的消息是持久化到磁盘并且具备分布式 备份的,更适合于消费者多,读消息非常频繁的场景。
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Stream队列的核心是以append-only只添加的日志来记录消息,整体来说,就是 消息将以append-only的方式持久化到日志文件中,然后通过调整每个消费者的消 费进度offset,来实现消息的多次分发。下方有几个属性也都是来定义日志文件的大 小以及保存时间。如果你熟悉Kafka或者RocketMQ,会对这种日志记录消息的方式 非常熟悉。这种队列提供了RabbitMQ已有的其他队列类型不太好实现的四个特 点:
1、large fan-outs 大规模分发
当想要向多个订阅者发送相同的消息时,以往的队列类型必须为每个消费者绑定 一个专用的队列。如果消费者的数量很大,这就会导致性能低下。而Stream队列允 许任意数量的消费者使用同一个队列的消息,从而消除绑定多个队列的需求。
2、Replay/Time-travelling 消息回溯
RabbitMQ已有的这些队列类型,在消费者处理完消息后,消息都会从队列中删 除,因此,无法重新读取已经消费过的消息。而Stream队列允许用户在日志的任何 一个连接点开始重新读取数据。
3、Throughput Performance 高吞吐性能
Strem队列的设计以性能为主要目标,对消息传递吞吐量的提升非常明显。
4、Large logs 大日志
RabbitMQ一直以来有一个让人诟病的地方,就是当队列中积累的消息过多时, 性能下降会非常明显。但是Stream队列的设计目标就是以最小的内存开销高效地存 储大量的数据。整体上来说,RabbitMQ的Stream队列,其实有很多地方借鉴了其他MQ产品的 优点,在保证消息可靠性的基础上,着力提高队列的消息吞吐量以及消息转发性 能。因此,Stream也是在视图解决一个RabbitMQ一直以来,让人诟病的缺点,就 是当队列中积累的消息过多时,性能下降会非常明显的问题。RabbitMQ以往更专 注于企业级的内部使用,但是从这些队列功能可以看到,Rabbitmq也在向更复杂的 互联网环境靠拢,未来对于RabbitMQ的了解,也需要随着版本推进,不断更新。 但是,从整体功能上来讲,队列只不过是一个实现FIFO的数据结构而已,这种数 据结构其实是越简单越好。而当前RabbitMQ区分出这么多种队列类型,其实极大 的增加了应用层面的使用难度,应用层面必须有一些不同的机制兼容各种队列。所 以,在未来版本中,RabbitMQ很可能还是会将这几种队列类型最终统一成一种类 型。例如官方已经说明未来会使用Quorum队列类型替代经典队列,到那时,应用 层很多工具就可以得到简化,比如不需要再设置durable和exclusive属性。虽然 Quorum队列和Stream队列目前还没有合并的打算,但是在应用层面来看,他们两 者是冲突的,是一种竞争关系,未来也很有可能最终统一保留成一种类型。至于未 来走向如何,我们可以在后续版本拭目以待

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-733405.html

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