关于RabbitMQ
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出身：诞生于金融行业的消息队列
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语言：Erlang
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协议：AMQP（Advanced Message Queuing Protocol 高级消息队列协议）
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关键词：内存队列，高可用，一条消息
队列结构
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Producer/Consumer：生产者消费者
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Exchange：交换器，可以理解为队列的路由逻辑，交换器主要有三种，图中是Direct交换器
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Queue：队列
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Binding：绑定关系，实际是交换器上映射队列的规则
发送和消费一条消息
在上图的模式下，交换器的类型为Direct，伪代码表示消息的生产和消费
消息生产
#消息发送方法#messageBody 消息体#exchangeName 交换器名称#routingKey 路由键publishMsg(messageBody,exchangeName,routingKey){......}#消息发送publishMsg("This is a warning log","exchange","log.warning");
RoutingKey=log.warning，和队列A与交换器的绑定一致，所以消息被路由到了队列A上。
消息消费
对于消息消费而言，消费者直接指定要消费的队列即可，比如指定消费队列A的数据。
需要注意的是，在消费者消费完成数据后，返回给RabbitMq ACK消息，RabbitMq会删掉队列中的该条信息。
多种消息路由模式
在Exchange这个模块上，RabbitMq主要支持了Direct，Fanout，Topic三种路由模式，RabbitMq在路由模式上下功夫，也说明了他在设计上想要满足多样化的需求。
Direct和Fanout模式比较好理解，类似于单播和广播模式，Topic模式比较有意思，它支持自定义匹配规则，按照规则把所有满足条件的消息路由到指定队列，能够帮助开发者灵活应对各类需求。
消息的存储
RabbitMQ的消息默认是在内存里的，实际上不光是消息，Exchange路由等信息实际都在内存中。内存的优点是高性能，问题在于故障后无法恢复。所以RabbitMQ也支持持久化的存储，也就是写磁盘。
要在RabbitMQ中持久化消息，要同时满足三个条件：
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消息投体时使用持久化投递模式
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目标交换器是配置为持久化的
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目标队列是配置为持久化的
RabbitMQ持久化消息的方式是常见的写日志方式：
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当一条持久化消息发送到持久化的Exchange上时，RabbitMQ会在消息提交到日志文件后，才发送响应。
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一旦这条消息被消费后，RabbitMQ会将会把日志中该条消息标记为等待垃圾收集，之后会从日志中清除。
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如果出现故障，自动重建Exchange,Bindings和Queue，同时通过重播持久化日志来恢复消息。
消息持久化的优缺点很明显，拥有故障恢复能力的同时，也带来了性能的急剧下降。同时，由于RabbitMQ默认情况下是没有冗余的，假设一个持久化节点崩溃，一致到该节点恢复前，消息和队列都无法恢复。
消息投递模式
1.发后即忘
RabbitMQ默认发布消息是不会返回任何结果给生产者的，所以存在发送过程中丢失数据的风险。
2.AMQP事务
AMQP事务保证RabbitMQ不仅收到了消息，并成功将消息路由到了所有匹配的订阅队列，AMQP事务将使得生产者和RabbitMQ产生同步。
虽然事务使得生产者可以确定消息已经到达RabbitMQ中的对应队列，但是却会降低2～10倍的消息吞吐量。
3.发送方确认
开启发送方确认模式后，消息会有一个唯一的ID，一旦消息被投递给所有匹配的队列后，会回调给发送方应用程序（包含消息的唯一ID），使得生产者知道消息已经安全到达队列了。
如果消息和队列是配置成了持久化，这个确认消息只会在队列将消息写入磁盘后才会返回。如果RabbitMQ内部发生了错误导致这条消息丢失，那么RabbitMQ会发送一条nack消息，当然我理解这个是不能保证的。
这种模式由于不存在事务回滚，同时整体仍然是一个异步过程，所以更加轻量级，对服务器性能的影响很小。
RabbitMQ RPC
一般的异步服务间，可能会用两组队列实现两个服务模块之前的异步通信，有趣的是RabbitMQ就内建了这个功能。
RabbitMQ支持消息应答功能，每个AMQP消息头中有一个Reply_to字段，通过该字段指定消息返回到的队列名称（这是一个私有队列）消息的生产者可以监听该字段对应的队列。
RabbitMQ集群
RabbitMQ集群的设计目标：
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允许消费者和生产者在RabbitMQ节点崩溃的情况下继续运行
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能过通过添加节点来线性扩展消息通信吞吐量
从实际结果看，RabbitMQ完成设计目标上并不十分出色，主要原因在于默认的模式下，RabbitMQ的队列实例子只存在在一个节点上（虽然后续也支持了镜像队列），既不能保证该节点崩溃的情况下队列还可以继续运行，也不能线性扩展该队列的吞吐量。
集群结构
RabbitMQ内部的元数据主要有：
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队列元数据-队列名称和属性
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交换器元数据-交换器名称，类型和属性
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绑定元数据-路由信息
虽然RabbitMQ的队列实际只会在一个节点上，但元数据可以存在各个节点上。举个例子来说，当创建一个新的交换器时，RabbitMQ会把该信息同步到所有节点上，这个时候客户端不管连接的那个RabbitMQ节点，都可以访问到这个新的交换器，也就能找到交换器下的队列。
如上图所示，队列A的实例实际只在一个RabbitMQ节点上，其它节点实际存储的是只想该队列的指针。
为什么RabbitMQ不在各个节点间做复制了，《RabbitMQ实战》给出了两个原因：
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存储成本-RabbitMQ作为内存队列，复制对存储空间的影响，毕竟内存是昂贵而有限的
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性能损耗-发布消息需要将消息复制到所有节点，特别是对于持久化队列而言，性能的影响会很大
我理解成本这个原因并不完全成立，复制并不一定要复制到所有节点，比如一个队列可以只做两个副本，复制带来的内存成本可以交给使用方来评估，毕竟在内存中没有堆积的情况下，实际上队列是不会占用多大内存的。
还有一点是RabbitMQ本身并没有保证消息消费的有序性，所以实际上队列被Partition到各个节点上，这样才能真正达到线性扩容的目的（以RabbitMQ的现状来说，单队列实际是无法扩容的，只有在业务层做切分）。
注：RabbitMQ集群中的节点可以是内存节点也可以是磁盘节点，但要求至少有一个磁盘节点，这样出现故障时才能恢复数据。
镜像队列
镜像队列架构
RabbitMQ自己也考虑到了我们之前分析的单节点长时间故障无法恢复的问题，所以RabbitMQ 2.6.0之后它也支持了镜像队列，换个说法也就是副本。
除了发送消息，所有的操作实际都在主拷贝上，从拷贝实际只是个冷备（默认的情况下所有RabbitMQ节点上都会有镜像队列的拷贝），如果使用消息确认模式，RabbitMQ会在主拷贝和从拷贝都安全的接受到消息时才通知生产者。
从这个结构上来看，如果从拷贝的节点挂了，实际没有任何影响，如果主拷贝挂了，那么会有一个从新选主的过程，这也是镜像队列的优点，除非所有节点都挂了，才会导致消息丢失。重新选主后，RabbitMQ会给消费者一个消费者取消通知（Consumer Cancellation），让消费者重连新的主拷贝。
镜像队列原理
1.RabbitMQ结构
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AMQPQueue：负责AMQP协议相关的消息处理，包括接收消息，投递消息，Confirm消息等
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BackingQueue：提供AMQQueue调用的接口，完成消息的存储和持久化工作
BackingQueue由Q1,Q2,Delta,Q3,Q4五个子队列构成，在Backing中，消息的生命周期有四个状态：
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Alpha：消息的内容和消息索引都在RAM中。（Q1，Q4）
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Beta：消息的内容保存在Disk上，消息索引保存在RAM中。（Q2，Q3）
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Gamma：消息的内容保存在Disk上，消息索引在DISK和RAM上都有。（Q2，Q3）
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Delta：消息内容和索引都在Disk上。(Delta）
这里以持久化消息为例（可以看到非持久化消息的生命周期会简单很多），从Q1到Q4，消息实际经历了一个RAM->DISK->RAM这样的过程，BackingQueue这么设计的目的有点类似于Linux的Swap，当队列负载很高时，通过将部分消息放到磁盘上来节省内存空间，当负载降低时，消息又从磁盘回到内存中，让整个队列有很好的弹性。因此触发消息流动的主要因素是：1.消息被消费；2.内存不足。
RabbitMQ会更具消息的传输速度来计算当前内存中允许保存的最大消息数量（Traget_RAM_Count），当：内存中保存的消息数量+等待ACK的消息数量>Target_RAM_Count时，RabbitMQ才会把消息写到磁盘上，所以说虽然理论上消息会按照Q1->Q2->Delta->Q3->Q4的顺序流动，但是并不是每条消息都会经历所有的子队列以及对应的生命周期。
从RabbitMQ的Backing Queue结构来看，当内部不足时，消息要经历多个生命周期，在Disk和RAM之间置换，者实际会降低RabbitMQ的处理性能（后续的流控就是关联的解决方法）。
2.镜像队列结构
所有对镜像队列主拷贝的操作，都会通过Guarented Multicasting(GM)同步到各个Salve节点，Coodinator负责组播结果的确认。
GM是一种可靠的组播通信协议，保证组组内的存活节点都收到消息。
GM的主播并不是由Master节点来负责通知所有Slave的（目的是为了避免Master压力过大，同时避免Master失效导致消息无法最终Ack)，RabbitMQ把一个镜像队列的所有节点组成一个链表，由主拷贝发起，由主拷贝最终确认通知到了所有的Slave，而中间由Slave接力的方式进行消息传播。
从这个结构来看，消息完成整个镜像队列的同步耗时理论上是不低的，但是由于RabbitMQ消息的消息确认本身是异步的模式，所以整体的吞吐量并不会受到太大影响。
流控
当RabbitMQ出现内存(默认是0.4)或者磁盘资源达到阈值时，会触发流控机制，阻塞Producer的Connection，让生产者不能继续发送消息，直到内存或者磁盘资源得到释放。
RabbitMQ基于Erlang/OTP开发，一个消息的生命周期中，会涉及多个进程间的转发，这些Erlang进程之间不共享内存，每个进程都有自己独立的内存空间，如果没有合适的流控机制，可能会导致某个进程占用内存过大，导致OOM。因此，要保证各个进程占用的内容在一个合理的范围，RabbitMQ的流控采用了一种信用证机制(Credit)，为每个进程维护了四类键值对：
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{credit_from,From}-该值表示还能向消息接收进程From发送多少条消息
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{credit_to,To}-表示当前进程再接收多少条消息，就要向消息发送进程增加Credit数量
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credit_blocked-表示当前进程被哪些进程block了，比如进程A向B发送消息，那么当A的进程字典中{credit_from,B}的值为0是，那么A的credit_blocked值为[B]
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credit_deferred-消息接收进程向消息发送进程增加Credit的消息列表，当进程被Block时会记录消息信息，Unblock后依次发送这些消息
如图所示，A进程当前可以发送给B的消息有100条，每发一次，值减1，直到为0，A才会被Block住。B消费消息后，会给A增加新的Credit，这样A才可以持续的发送消息。这里只画了两个进程，多进程串联的情况下，这中影响也就是从底向上传递的。
总结
注：本文基于的RabbitMQ材料可能较为陈旧，新的RabbitMQ可能会有不同的功能特性
整体来看，RabbitMQ的功能比较丰富（可惜没有看到延迟，优先级等功能），更适用于偏实时的业务场景，与Kafka这样的队列定位上有明显的区别。它本身应该是一个简单健壮的组件，但如果要应用在一个大规模的分布式系统中，实际还是需要做一些外部的再次开发，以解决我们前面提到的队列存储单点，流控等问题。直观上看它的运维成本是会比较高的，需要使用方有一定的经验。
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