RabbitMQ消息中间件常见问_rabbitmq 改为d盘-优快云博客

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本文分享了使用RabbitMQ过程中遇到的若干问题，包括队列超长导致的JVM溢出、数据速率问题、数据存储路径调整、磁盘满导致的数据丢失，以及RabbitMQ集群和常用命令的应用。同时探讨了RabbitMQ在工作场景中的应用。

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RabbitMQ (有几种消息模式自己去看,这里不做解释)1. 使用RabbitMQ的一些经验

1. consume时预取参数的大小对consume性能影响很大，具体可参见官方博客；

2. 队列HA的代价非常高，特别是对带宽的占用，有限制的使用HA，且只提供两备份即可；

3. 磁盘也可能形成瓶颈，如果单台机器队列很多，确认只在必要时才使用duration，避免把磁盘跑满；

4. 队列的消息大量累积后，发送和消费速度都会受到影响，导致服务进一步恶化，采用的方法是，额外的脚本监控每个队列的消息数，超过限额会执行purge操作，简单粗暴但是有效的保证了服务稳定；

5. 限制单条消息大小，我们的限制是128k，消息队列只走消息，其他交由存储去做；

6. 用iptables适当的限制连接；

2. RabbitMQ队列超长导致QueueingConsumerJVM溢出

我们的服务器使用RabbitMQ作为消息中转的容器,一般RabbitMQ进程占用内存不过100M-200M，这些队列超长的RabbitMQ进程可以占用超过2G的内存。

显然消息队列的消费者出现了问题。开发查看日志发现作为该队列消费者的Java服务的日志也卡住了，重启服务后（这点做得不对，应该用jstat、jstack进行排查，而不是直接重启）又很快卡住。

通过jstat发现JVM内存都耗尽了，之后进入无尽的Full GC，所以当然不会处理队列消息和输出日志信息了。

使用jmap导出这时候的Java堆栈，命令：jmap -dump:format=b,file=29389.hprof 29389。将得到的dump文件放到MAT（Eclipse Memory Analyzer）里进行分析，发现很明显是QueueingConsumer持有大量对象导致JVM内存溢出

解决方案将basicQos设置为16后重启服务，队列终于开始消化了。用jstat 观察JVM内存使用情况，也没有再出现剧增溢出的现象。

总结：使用RabbitMQ的时候，一定要合理地设置QoS参数。RabbitMQ的默认做法其实是很脆弱的，容易导致雪崩。

3. RabbitMQ数据速率问题

在边读边写的情况下：速率只与网络带宽正相关，网络使用率最高能达到接近100%，并且数据使用率很高（90%以上）。

在千兆网下，以500KB一条数据为例，读写速率均能达到200条/s，约为100MB/s。

在只写不读的情况下：写入速率瓶颈在于硬盘写入速度。

4. RabbitMQ数据存储路径变更到D盘方法

Windows环境下，在安装前设置环境变量：RABBITMQ_BASE=D:\RabbitMQ_Data

5. RabbitMQ磁盘写满重启后数据丢失问题

表现：磁盘写满后发送、读取程序均不能连接服务。

解决方法：将Queue、Exchange设置为Durable即不会发生数据丢失问题。

通过a.关闭服务；b.删除占位文件、erl_crash.dump；c.重启服务三步操作后，磁盘会清理出10M左右空间，此时读取数据程序便可正常工作。

正确设计的架构，应确保RabbitMQ不会发生磁盘写满崩溃的情况。

6. RabbitMQ集群

在网络带宽占满的情况下，通过集群的方式解决吞吐量不足的问题需要多台效果才明显。

假设外设吞吐率为d条/s，外设

向RabbitMQ1发送的概率为r1，

向RabbitMQ2发送的概率为r2，

RabbitMQ1需要向RabbitMQ2转发的概率为r3，

RabbitMQ2需要向RabbitMQ1转发的概率为r3。

那么RabbitMQ1进入的吞吐率为：(r1*d + r4*r2*d) 条/s ≈ 3d/4条/s，

RabbitMQ2进入的吞吐率为：(r2*d + r3*r1*d) 条/s ≈ 3d/4条/s；

这样的确比只使用一台RabbitMQ的吞吐率d条/s要求低些。

N台RabbitMQ的集群，每台的平均吞吐率为：(2N-1)d/(N*N) 条/s；N=3时，平均吞吐率为5d/9条/s；N=4时，平均吞吐率为7d/16条/s。

解决方法：多台RabbitMQ服务器提供服务，在客户端以轮循方式访问服务，若1台down掉则不使用此台的队列服务，服务器之间没有联系，这样N台RabbitMQ的平均吞吐率为：1d/N 条/s。具体实现可以，专写一个用户收发RabbitMQ消息的jar/dll，在配置文件里填写RabbitMQ机器地址，使用轮循询问、收发的方式，提供给应用程序以黑盒方式调用。

下面提供了java版本的收发实现。

发送端sender.xml配置：

<list>

</list>

</property>

</bean>

<list>

</list>

</property>

</bean>

<rabbit:connection-factory id= "connectionFactory1"

host= "192.1.11.108" username= "guest" password= "guest" virtual-host= "/" />

<rabbit:connection-factory id= "connectionFactory2"

host= "192.1.11.172" username= "guest" password= "guest" virtual-host= "/" />

<rabbit:template id= "template1" connection-factory= "connectionFactory1"

exchange= "exchange" />

<rabbit:template id= "template2" connection-factory= "connectionFactory2"

exchange= "exchange" />

说明：这里配置了两个RabbitMQ服务器，timeFlicker的目的是过一段时间把不能服务的RabbitMQ服务器重新添加到列表中，重试发送。

接收端receiver.xml配置：

<rabbit:connection-factory id= "connectionFactory1"

host= "192.1.11.108" username= "guest" password= "guest" virtual-host= "/" />

<rabbit:connection-factory id= "connectionFactory2"

host= "192.1.11.172" username= "guest" password= "guest" virtual-host= "/" />

<rabbit:listener-container id= "Listener1"

connection-factory= "connectionFactory1" prefetch= "1" acknowledge= "auto">

<rabbit:listener ref= "Recv1" method= "listen"

queue-names= "queue1" />

</rabbit:listener-container>

<rabbit:listener-container id= "Listener"

connection-factory= "connectionFactory1" prefetch= "1" acknowledge= "auto">

<rabbit:listener ref= "Recv2" method= "listen"

queue-names= "queue2" />

</rabbit:listener-container>

MQ丢数据的问题，

主要是同步还是异步刷盘、断电是否导致的。只要send反馈正确，确保发送被接收，receive时有反馈后才会删除数据；同步刷盘，或异步刷盘不断电的，就不会丢失消息，

程序对于发送反馈异常的，要记录；MQ对于receive无反馈的，有重发机制，可能会有一条数据发送多次的情况，要在程序中剔除。

7. RabbitMQ 常用命令

1. 给centos安装epel yum 源

# rpm -ivh

http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/5/i386/epel-release-5-4.noarch.rpm

2. 安装erlang运行环境

# yum install erlang

3. 安装rabbitmq server

# rpm --import

http://www.rabbitmq.com/rabbitmq-signing-key-public.asc

# rpm -ivh http://www.rabbitmq.com/releases ... -3.0.0-1.noarch.rpm

5. 打开server

# chkconfig rabbitmq-server on

# rabbitmqctl status

会报异常：

# rabbitmqctl status

Status of node rabbit@devnote ...

Error: unable to connect to node rabbit@devnote: nodedown

DIAGNOSTICS

===========

nodes in question: [rabbit@devnote]

hosts, their running nodes and ports:

- devnote: [{rabbitmqctl24923,51045}]

current node details:

- node name: rabbitmqctl24923@devnote

- home dir: /var/lib/rabbitmq

- cookie hash: TblHThacrBHJzl5Vt7Y4Ww==

执行命令：

# /sbin/service rabbitmq-server stop

# /sbin/service rabbitmq-server start

# rabbitmqctl status 测试正确

查看所有队列信息 # rabbitmqctl list_queues

关闭应用 # rabbitmqctl stop_app

启动应用，和上述关闭命令配合使用，达到清空队列的目的

# rabbitmqctl start_app

清除所有队列

# rabbitmqctl reset

更多用法及参数，可以执行如下命令查看

# rabbitmqctl

（1）首先关闭rabbitmq: rabbitmqctl stop_app

（2）还原： rabbitmqctl reset

（3）启动： rabbitmqctl start_app

（3）添加用户： rabbitmqctl add_user root root

（4）设置权限：rabbitmqctl set_permissions -p / root ".*" ".*" ".*"

（6）查看用户： rabbitmqctl list_users

8. RabbitMQ（消息中间件）在工作中的应用场景有如下几种：

1、跨系统的异步通信，所有需要异步交互的地方都可以使用消息队列。就像我们除了打电话（同步）以外，还需要发短信，发电子邮件（异步）的通讯方式。

2、多个应用之间的耦合，由于消息是平台无关和语言无关的，而且语义上也不再是函数调用，因此更适合作为多个应用之间的松耦合的接口。基于消息队列的耦合，不需要发送方和接收方同时在线。在企业应用集成（EAI）中，文件传输，共享数据库，消息队列，远程过程调用都可以作为集成的方法。

3、应用内的同步变异步，比如订单处理，就可以由前端应用将订单信息放到队列，后端应用从队列里依次获得消息处理，高峰时的大量订单可以积压在队列里慢慢处理掉。由于同步通常意味着阻塞，而大量线程的阻塞会降低计算机的性能。

4、消息驱动的架构（EDA），系统分解为消息队列，和消息制造者和消息消费者，一个处理流程可以根据需要拆成多个阶段（Stage），阶段之间用队列连接起来，前一个阶段处理的结果放入队列，后一个阶段从队列中获取消息继续处理。

5、应用需要更灵活的耦合方式，如发布订阅，比如可以指定路由规则。

6、跨局域网，甚至跨城市的通讯（CDN行业），比如北京机房与广州机房的应用程序的通信。

这里还有一种情况，同时有大量用户注册你的软件，再高并发情况下注册请求开始出现一些问题，例如邮件接口承受不住，或是分析信息时的大量计算使cpu满载，这将会出现虽然用户数据记录很快的添加到数据库中了，但是却卡在发邮件或分析信息时的情况，导致请求的响应时间大幅增长，甚至出现超时，这就有点不划算了。面对这种情况一般也是将这些操作放入消息队列（生产者消费者模型），消息队列慢慢的进行处理，同时可以很快的完成注册请求，不会影响用户使用其他功能

9. RabbitMQ解释

1.Broker

简单来说就是消息队列服务器的实体。

2.Exchange

接收消息，转发消息到绑定的队列上，指定消息按什么规则，路由到哪个队列。

3.Queue

消息队列载体，用来存储消息，相同属性的 queue 可以重复定义，每个消息都会被投入到一个或多个队列。

4.Binding

绑定，它的作用就是把 Exchange 和 Queue 按照路由规则绑定起来。

5.RoutingKey

路由关键字，Exchange 根据这个关键字进行消息投递。

6.Producter