大家好,我是小❤,一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员,曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
上篇文章(应对流量高峰的利器——消息中间件)中,我们已经介绍了消息中间件的用途,主要用作:解耦、削峰、异步通信、应用解耦,并介绍了业界常用的几种消息中间件,优劣对比和使用场景。
在今天的文章中,我们来聊一聊 RabbitMQ
,这是小 ❤ 在工作中用的最早的消息中间件,主要用于大量数据的异步消费。
RabbitMQ 是一个开源的消息中间件,它实现了高级消息队列协议(AMQP),同时提供了各种重要组件来支持消息的生产、传输和消费。
Producer(生产者): 生产者是消息的发送方,负责将消息发布到 RabbitMQ 服务器。消息可以包含任何内容,例如任务、日志、通知等。
Channel(信道):消息推送与接收时使用的通道。
Exchange(交换机): 交换机是消息的中转站,它接收来自生产者的消息并将其路由到一个或多个队列。不同类型的交换机,如 fanout,direct,topic,headers
,支持不同的路由规则。
Queue(队列): 队列是消息的缓冲区,消息在发送到消费者之前存储在队列中,消费者从队列中获取消息并进行处理。
Consumer(消费者): 消费者是消息的接收方,它从队列中获取消息并进行处理。消费者可以是多个,它们可以在不同的应用程序或服务器上运行。
RabbitMQ 的工作方式是基于生产者、交换机和队列之间的协作。这是一个简单的消息传递过程:
将队列与交换机绑定(Binding
)起来,定义了消息的路由规则;
生产者将消息发布到交换机,交换机根据绑定规则将消息路由到一个或多个队列;
消费者从队列中获取消息并进行处理。
这种模型具有高度的灵活性,可以轻松处理大量消息,同时确保消息的可靠传递。
说到消息中间件,很多人首先想到的就是 Kafka
,但 RabbitMQ
也是许多金融或互联网公司构建可靠、可伸缩和高性能系统的首选。
这是为什么呢?
主要得从 RabbitMQ 的特性说起,主要有二:一个是功能强大,另一个是可靠性!
RabbitMQ 注重消息的可靠性和灵活性,适合任务排队和消息传递。而 Kafka 是分布式流式平台,注重日志存储和数据分发。
顺序消费也是可靠性的一种,RabbitMQ 可以使用单一队列或多个单一队列来确保顺序消费。
除此之外,RabbitMQ 还提供持久性队列和消息,以确保消息在 RabbitMQ 服务器宕机后不会丢失。另外,生产者可以使用发布确认机制来确认消息是否被接收。
RabbitMQ 相对 kafka 可靠性更好,数据更不易丢失,这对于一些数据敏感型的业务来说,显然更适合用前者。
并且,RabbitMQ 中原生支持死信队列,可以更好地处理未完成的业务消息,以及实现延时队列等特性,接下来我们一一介绍。
RabbitMQ 提供了多个队列模型来保证消息的顺序消费。这对于某些应用程序非常重要,例如处理订单、支付和库存管理。
如上图所示,有三条业务消息分别是删除、增加和修改
操作,但是 Consumer
没有按顺序消费,最终存储的顺序是增加、修改和删除
,就会发生数据错乱。
针对消息有序性的问题,RabbitMQ 的解决方法是分三个阶段来保证。
消息发送时,需要业务来保证顺序性,就是保证生产者入队的顺序是有序的。
在分布式的场景下如果难以保证各个服务器的入队顺序,则可以加分布式锁的方式来解决。或者在业务生产方的消息里带上消息递增 ID
,以及消息产生的时间戳。
在 RabbitMQ 的消息会保存在队列(Queue)中,在同一个队列里的消息是先进先出(FIFO)
的,这个由 RabbitMQ 来帮我们保证顺序。
而不同队列中的消息,RabbitMQ 无法保证其顺序性,就像我们在食堂打饭一样,站在不同的排队队列,我们也无法保证会比其他队列的人先打上饭。
一般来说,出队后的顺序消费交给消费者去保证。我们说的保证消费顺序,通常也是指消费者消费消息的顺序。
有多个消费者的情况下,通常是无法保证消息顺序的。
这就相当于我们在排队打饭时,有多个打饭阿姨,但是每个阿姨打饭的速度不一致,对应我们消费者的消费能力也不同。
所以,为了保证消息的顺序性,我们可以只使用一个消费者来接收业务消息。
就好比只有一个阿姨在打饭,来得早就一定能早点打上饭。但很明显,这样效率不是很高,所以在使用时我们需要权衡利弊:看业务更需要顺序性,还是更需要消费效率。
在保证顺序消费时,另一个迂回策略是可以使用优先级队列(Priority Queue)。
在 RabbitMQ3.5 之后,当消费者数量较少,如果服务器检测到消费者不能及时消费消息的情况下,优先级队列就会生效。
具体有两种优先级策略:
设置队列的优先级
设置消息的优先级
在声明队列时,我们可以通过 x-max-priority
属性来设置队列的最大优先级,或通过 Priority
属性来设置消息的优先级,从 1~10。
Golang 实现代码如下:
// 队列属性 props := make(map[string]interface{}) // 设置队列最大优先级 props["x-max-priority"] = 10 ch.Publish( "tizi365", // 交换机 "", // 路由参数 false, false, amqp.Publishing{ Priority:5, // 设置消息优先级 DeliveryMode:2, // 消息投递模式,1代表非持久化,2代表持久化, ContentType: "text/plain", Body: []byte(body), })
当优先级队列消费生效时,会首先消费高优先级队列中的优先级高的消息,以此来实现顺序消费。
但需要注意的是,优先级队列触发的条件比较苛刻,在需要严格保证业务消息顺序的情况下最好不要使用!
RabbitMQ 里,当消息在队列中变成死信(消费者无法正常处理的消息
)之后,它会被重新投递到一个交换机上(即死信交换机),死信交换机上绑定的消费队列就是死信队列。
死信产生需要满足如下条件:
消息被消费者手动拒绝接收,并且 requeue
(重新加入队列)策略为 False;
消息已经过期(TTL);
队列达到最大长度,消息装不下了。
当死信产生时,如果我们定义了一个死信交换机
(其实就是一个普通的交换机,只是用于处理死信,所以叫死信交换机),然后在死信交换机上绑定了一个队列(称作死信队列
)。
最后,如果死信队列有消费者监听时,死信消息的处理就会和正常业务消息一样,从交换机到队列,再由死信消费者
(监听死信队列的消费者)正常消费。
RabbitMQ 本身不支持延时队列,但是我们可以通过 RabbitMQ 的插件 rabbitmq-delayed-message-exchange
,或者使用 死信队列 + 消息过期
的方式来实现。
当我们在电商里购物,或者在 12306 买票时,大概都会遇到这样一个场景:每次下订单后,到支付订单中间有一段商品锁定时间,超过时间后未支付订单就会关闭。
状态转换图如下:
Github
地址:
https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-delayed-message-exchange/releases
从 github 的 release 页面的 assets, 下载 rabbitmq_delayed_message_exchange-3.8.9-0199d11c.ez
文件,把文件放到 rabbitmq 插件目录(plugins目录)
提示:版本号可能跟本教程不一样,如果你的 rabbitmq 就是最新版本,插件也选择最新版本就行。
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange
通过 x-delayed-type
设置自定义交换机属性,支持发送延迟消息:
props := make(map[string]interface{}) //关键参数,支持发送延迟消息 props["x-delayed-type"] = "direct" // 声明交换机 err = ch.ExchangeDeclare( "delay.queue", // 交换机名字 "fanout", // 交换机类型 true, // 是否持久化 false, false, false, props, // 设置属性 )
通过消息头(x-delay),设置消息延迟时间。
msgHeaders := make(map[string]interface{}) // 通过消息头,设置消息延迟时间,单位毫秒 msgHeaders["x-delay"] = 6000 err = ch.Publish( "delay.queue", // 交换机名字 "", // 路由参数 false, false, amqp.Publishing{ Headers:msgHeaders, // 设置消息头 ContentType: "text/plain", Body: []byte(body), })
该方案的核心思想是,先创建死信交换机、队列和消费者,来监听死信消息。
然后创建定时过期的消息,比如订单支付的时间为 30min,则将消息的 TTL
(最大存活时间)设置为 30min,将消息放到一个没有消费者消费的队列中,当消息过期后就会成为死信。
死信消息被重新发送到死信交换机,然后我们在死信队列中消费该消息,根据商品 ID 判断该商品是否被支付。
如果没有支付,就取消订单,修改订单状态为待下单
。如果已经支付,就将商品状态修改为已完成
,并丢掉这条死信消息。
RabbitMQ 是一个功能强大的消息中间件,它在许多互联网应用中扮演了关键角色,比如华为摄像机 SDK 的监控图像数据上报,大部分电商系统的异步消费等等。
希望今天的文章能帮助你更深入地了解 RabbitMQ,并在工作中运用它来构建可靠的消息传递系统,下一篇文章小❤将带来 Kafka 的核心工作流程、底层原理及常见面试题,敬请期待!
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山回路转不见君,雪上空留码行处
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