rabbitmq——prefetch count

最新推荐文章于 2024-11-25 17:14:21 发布

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原文链接：https://my.oschina.net/hncscwc/blog/195560

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#大数据 #java #php

本文深入探讨了RabbitMQ中prefetch_count机制的作用，通过实验展示了其如何控制消息流量并优化消费者处理能力。文章还详细解释了RabbitMQ内部对basic.qos信号的处理方式及队列消息传递给消费者的机制，最后讨论了消费者对消息确认后的处理流程。此外，文章还提到了prefetch_count与其他控制机制的关系，如channel.flow和basic.credit，并指出在实际场景中如何灵活运用这些特性。

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消费者在开启acknowledge的情况下，对接收到的消息可以根据业务的需要异步对消息进行确认。

然而在实际使用过程中，由于消费者自身处理能力有限，从rabbitmq获取一定数量的消息后，希望rabbitmq不再将队列中的消息推送过来，当对消息处理完后（即对消息进行了ack，并且有能力处理更多的消息）再接收来自队列的消息。在这种场景下，我们可以通过设置basic.qos信令中的prefetch_count来达到这种效果。

先直观的看看设置了prefetch_count的效果，：

1）对比测试：两个消费者都订阅同一队列，no_ack均设置为false即开启acknowledge机制，且均未设置prefetch_count，向队列发布5条消息

结果：不管消息是否被ack，rabbitmq会轮流向两个消费者投递消息，第一个消费者收到"1"，"3"，"5"三条消息，第二个消费者收到"2"，"4"两条消息。

2）prefetch_count设置测试：两个消费者都订阅同一队列，开启acknowledge机制，第一个消费者prefetch_count设置为1，另一个消费者未设置prefetch_count，同样向队列发布5条消息

结果：rabbitmq向第一个消费者投递了一条消息后，消费者未对该消息进行ack，rabbitmq不会再向该消费者投递消息，剩下的四条消息均投递给了第二个消费者

看完效果后，再来看看rabbitmq里的一些实现。

1. rabbitmq对basic.qos信令的处理

首先，basic.qos是针对channel进行设置的，也就是说只有在channel建立之后才能发送basic.qos信令。

在rabbitmq的实现中，每个channel都对应会有一个rabbit_limiter进程，当收到basic.qos信令后，在rabbit_limiter进程中记录信令中prefetch_count的值，同时记录的还有该channel未ack的消息个数。

注：其实basic.qos里还有另外两个参数可进行设置（global和prefetch_size），但rabbitmq没有相应的实现。

2. 队列中的消息投递给消费者时的处理

当rabbitmq要将队列中的一条消息投递给消费者时，会遍历该队列上的消费者列表，选一个合适的消费者，然后将消息投递出去。其中挑选消费者的一个依据就是看消费者对应的channel上未ack的消息数是否达到设置的prefetch_count个数，如果未ack的消息数达到了prefetch_count的个数，则不符合要求。当挑选到合适的消费者后，中断后续的遍历。

rabbit_amqqueue_process.erl

deliver_msgs_to_consumers(_DeliverFun, true, State) ->
    {true, State};
deliver_msgs_to_consumers(DeliverFun, false,
                          State = #q{active_consumers =
                                     ActiveConsumers}) ->
    case priority_queue:out_p(ActiveConsumers) of
        {empty, _} ->
            {false, State};
        {{value, QEntry, Priority}, Tail} ->
            {Stop, State1} =
                deliver_msg_to_consumer(DeliverFun, QEntry,
                                        Priority,
                                        State#q{active_consumers =
                                                Tail}),
            %%如果处理结果为false,遍历下一个消费者
            deliver_msgs_to_consumers(DeliverFun, Stop, State1)
    end.

deliver_msg_to_consumer(DeliverFun, E = {ChPid, Consumer},
                        Priority, State) ->
    ...
    %%判断是否可以将消息投递给该消费者
    case rabbit_limiter:can_send(C#cr.limiter,
                                 Consumer#consumer.ack_required,
                                 Consumer#consumer.tag) of
        %%可以投递,再将该消费者放到队列的尾部
        {continue, Limiter} ->
            AC1 = priority_queue:in(E, Priority,
                                    State#q.active_consumers),
            %%将消息投递给消费者
            deliver_msg_to_consumer0(DeliverFun, Consumer,
                                     C#cr{limiter = Limiter},
                                     State#q{active_consumers = AC1})
    ...

rabbit_limiter.erl

handle_call({can_send, QPid, AckRequired}, _From,
            State = #lim{volume = Volume}) ->
    case prefetch_limit_reached(State) of
        %%未ack的消息数达到prefetch_count设置的个数
        true  -> {reply, false, limit_queue(QPid, State)};
        false -> {reply, true,
                  %%消息需要被ACK, volume加1
                  State#lim{volume = if AckRequired -> Volume + 1;
                                        true        -> Volume
                                     end}}
    end

prefetch_limit_reached(#lim{prefetch_count = Limit, 
                            volume = Volume}) ->
    Limit =/= 0 andalso Volume >= Limit.

3. 消费者对消息ack后的处理

当消费者对消息进行ack后，最终会修改该消费者对应channel中未ack的消息数，这样队列又可以将消息投递给该消费者。

rabbit_limiter.erl

handle_cast({ack, Count}, State = #lim{volume = Volume}) ->
    NewVolume = if Volume == 0 -> 0;
                   true        -> Volume - Count
                end,
    {noreply, maybe_notify(State, State#lim{volume = NewVolume})};

4. 扩展

在AMQP协议（0-9-1）中，有这么一段话

对于rabbitmq来说，最后一句话其实说的就是使用了acknowledge机制情况下，使用prefetch_count进行流量控制。另外在实际研究过程中发现还有channel.flow以及basic.credit（应该属于AMQP 1.0协议）可以进行一些控制，这里没有展开，有时间会研究下相应的机制以及可能使用的场景。

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