非常强悍的 RabbitMQ 总结，写得真好
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RabbitMQ是基于AMQP協議的，通過使用通用協議就可以做到在不同語言之間傳遞。
AMQP協議
核心概念
server：又稱broker，接受客戶端連接，實現AMQP實體服務。
connection：連接和具體broker網絡連接。
channel：網絡信道，幾乎所有操作都在channel中進行，channel是消息讀寫的通道。客戶端可以建立多個channel，每個channel表示一個會話任務。
message：消息，服務器和應用程序之間傳遞的數據，由properties和body組成。properties可以對消息進行修飾，比如消息的優先級，延遲等高級特性；body是消息實體內容。
Virtual host：虛擬主機，用于邏輯隔離，最上層消息的路由。一個Virtual host可以若干個Exchange和Queue，同一個Virtual host不能有同名的Exchange或Queue。
Exchange：交換機，接受消息，根據路由鍵轉發消息到綁定的隊列上。
banding：Exchange和Queue之間的虛擬連接，binding中可以包括routing key
routing key：一個路由規則，虛擬機根據他來確定如何路由 一條消息。
Queue：消息隊列，用來存放消息的隊列。
Exchange
附上我歷時三個月總結的?Java 面試 + Java 后端技術學習指南，筆者這幾年及春招的總結，github 1.4k star，拿去不謝！
下載方式
1.?首先掃描下方二維碼
2.?后臺回復「Java面試」即可獲取
交換機的類型，direct、topic、fanout、headers，durability（是否需要持久化true需要）auto delete當最后一個綁定Exchange上的隊列被刪除Exchange也刪除。
Direct Exchange,所有發送到Direct Exchange的消息被轉發到RouteKey 中指定的Queue,Direct Exchange可以使用默認的默認的Exchange （default Exchange），默認的Exchange會綁定所有的隊列，所以Direct可以直接使用Queue名（作為routing key ）綁定。或者消費者和生產者的routing key完全匹配。
Toptic Exchange,是指發送到Topic Exchange的消息被轉發到所有關心的Routing key中指定topic的Queue上。Exchange 將routing key和某Topic進行模糊匹配，此時隊列需要綁定一個topic。所謂模糊匹配就是可以使用通配符，“#”可以匹配一個或多個詞，“”只匹配一個詞比如“log.#”可以匹配“log.info.test” "log. "就只能匹配log.error。
Fanout Exchange:不處理路由鍵，只需簡單的將隊列綁定到交換機上。發送到改交換機上的消息都會被發送到與該交換機綁定的隊列上。Fanout轉發是最快的。
消息如何保證100％投遞
什么是生產端的可靠性投遞？
保證消息的成功發出
保證MQ節點節點的成功接收
發送端MQ節點（broker）收到消息確認應答
完善消息進行補償機制
可靠性投遞保障方案
消息落庫，對消息進行打標
消息的延遲投遞
在高并發場景下，每次進行db的操作都是每場消耗性能的。我們使用延遲隊列來減少一次數據庫的操作。
消息冪等性
我對一個動作進行操作，我們肯能要執行100次1000次，對于這1000次執行的結果都必須一樣的。比如單線程方式下執行update count-1的操作執行一千次結果都是一樣的，所以這個更新操作就是一個冪等的，如果是在并發不做線程安全的處理的情況下update一千次操作結果可能就不是一樣的，所以并發情況下的update操作就不是一個冪等的操作。對應到消息隊列上來，就是我們即使受到了多條一樣的消息，也和消費一條消息效果是一樣的。
高并發的情況下如何避免消息重復消費
唯一id+加指紋碼，利用數據庫主鍵去重。
優點：實現簡單
缺點：高并發下有數據寫入瓶頸。
利用Redis的原子性來實習。
使用Redis進行冪等是需要考慮的問題
是否進行數據庫落庫，落庫后數據和緩存如何做到保證冪等（Redis ? 和數據庫如何同時成功同時失敗）？
如果不進行落庫，都放在Redis中如何這是Redis和數據庫的同步策略？還有放在緩存中就能百分之百的成功嗎？
confirm 確認消息、Return返回消息
理解confirm消息確認機制
消息的確認，指生產者收到投遞消息后，如果Broker收到消息就會給我們 ?的生產者一個應答，生產者接受應答來確認broker是否收到消息。
如何實現confirm確認消息。
在Channel上開啟確認模式：channel.confirmSelect()
在channel上添加監聽：addConfirmListener，監聽成功和失敗的結果，具體結果對消息進行重新發送或者記錄日志。
return消息機制
Return消息機制處理一些不可路由的消息，我們的生產者通過指定一個Exchange和Routinkey，把消息送達到某一個隊列中去，然后我們消費者監聽隊列進行消費處理！
在某些情況下，如果我們在發送消息的時候當Exchange不存在或者指定的路由key路由找不到，這個時候如果我們需要監聽這種不可到達的消息，就要使用Return Listener！
Mandatory 設置為true則會監聽器會接受到路由不可達的消息，然后處理。如果設置為false，broker將會自動刪除該消息。
消費端自定義監聽
消費端限流
假設我們有個場景，首先，我們有個rabbitMQ服務器上有上萬條消息未消費，然后我們隨便打開一個消費者客戶端，會出現：巨量的消息瞬間推送過來，但是我們的消費端無法同時處理這么多數據。
這時就會導致你的服務崩潰。其他情況也會出現問題，比如你的生產者與消費者能力不匹配，在高并發的情況下生產端產生大量消息，消費端無法消費那么多消息。
rabbitMQ提供了一種qos（服務質量保證）的功能，即非自動確認消息的前提下，如果有一定數目的消息（通過consumer或者Channel設置qos）未被確認，不進行新的消費。
void basicQOS(unit prefetchSize,ushort prefetchCount,Boolean global)方法。
prefetchSize:0 單條消息的大小限制。0就是不限制，一般都是不限制。
prefetchCount: 設置一個固定的值，告訴rabbitMQ不要同時給一個消費者推送多余N個消息，即一旦有N個消息還沒有ack，則consumer將block掉，直到有消息ack
global：truefalse 是否將上面的設置用于channel，也是就是說上面設置的限制是用于channel級別的還是consumer的級別的。
消費端ack與重回隊列
消費端進行消費的時候，如果由于業務異常我們可以進行日志的記錄，然后進行補償！（也可以加上最大努力次數的嘗試）
如果由于服務器宕機等嚴重問題，那我們就需要手動進行ack保證消費端的消費成功！
消息重回隊列
重回隊列就是為了對沒有處理成功的消息，把消息重新投遞給broker！
實際應用中一般都不開啟重回隊列。
TTL隊列/消息
TTL time to live 生存時間。
支持消息的過期時間，在消息發送時可以指定。
支持隊列過期時間，在消息入隊列開始計算時間，只要超過了隊列的超時時間配置，那么消息就會自動的清除。
死信隊列
死信隊列：DLX，Dead-Letter-Exchange
利用DLX，當消息在一個隊列中變成死信（dead message，就是沒有任何消費者消費）之后，他能被重新publish到另一個Exchange，這個Exchange就是DLX。
消息變為死信的幾種情況：
消息被拒絕（basic.reject/basic.nack）同時requeue=false（不重回隊列）
TTL過期
隊列達到最大長度
DLX也是一個正常的Exchange，和一般的Exchange沒有任何的區別，他能在任何的隊列上被指定，實際上就是設置某個隊列的屬性。
當這個隊列出現死信的時候，RabbitMQ就會自動將這條消息重新發布到Exchange上去，進而被路由到另一個隊列。可以監聽這個隊列中的消息作相應的處理，這個特性可以彌補rabbitMQ以前支持的immediate參數的功能。
死信隊列的設置
設置Exchange和Queue，然后進行綁定
Exchange: dlx.exchange(自定義的名字)
queue: dlx.queue（自定義的名字）
routingkey: #（#表示任何routingkey出現死信都會被路由過來）
然后正常的聲明交換機、隊列、綁定，只是我們在隊列上加上一個參數：
arguments.put("x-dead-letter-exchange","dlx.exchange");
rabbitMQ集群模式
主備模式：實現rabbitMQ高可用集群，一般在并發量和數據不大的情況下，這種模式好用簡單。又稱warren模式。（區別于主從模式，主從模式主節點提供寫操作，從節點提供讀操作，主備模式從節點不提供任何讀寫操作，只做備份）如果主節點宕機備份從節點會自動切換成主節點，提供服務。
集群模式：經典方式就是Mirror模式，保證100%數據不丟失，實現起來也是比較簡單。
鏡像隊列，是rabbitMQ數據高可用的解決方案，主要是實現數據同步，一般來說是由2-3節點實現數據同步，（對于100%消息可靠性解決方案一般是3個節點）
多活模式：這種模式也是實現異地數據復制的主流模式，因為shovel模式配置相對復雜，所以一般來說實現異地集群都是使用這種雙活，多活的模式，這種模式需要依賴rabbitMQ的federation插件，可以實現持續可靠的AMQP數據。
rabbitMQ部署架構采用雙中心模式（多中心）在兩套（或多套）數據中心個部署一套rabbitMQ集群，各中心的rabbitMQ服務需要為提供正常的消息業務外，中心之間還需要實現部分隊列消息共享。
多活架構如下：
federation插件是一個不需要構建Cluster，而在Brokers之間傳輸消息的高性能插件，federation可以在brokers或者cluster之間傳輸消息，連接的雙方可以使用不同的users或者virtual host雙方也可以使用不同版本的erlang或者rabbitMQ版本。federation插件可以使用AMQP協議作為通訊協議，可以接受不連續的傳輸。
Federation Exchanges,可以看成Downstream從Upstream主動拉取消息，但 ?
并不是拉取所有消息，必須是在Downstream上已經明確定義Bindings關系的 ?
Exchange,也就是有實際的物理Queue來接收消息，才會從Upstream拉取消息 ?
到Downstream。
使用AMQP協議實施代理間通信，Downstream 會將綁定關系組合在一起， 綁定/解除綁定命令將發送到Upstream交換機。
因此，Federation Exchange只接收具有訂閱的消息。
HAProxy是一款提供高可用性、負載均衡以及基于TCP (第四層)和HTTP ?
(第七層)應用的代理軟件,支持虛擬主機，它是免費、快速并且可靠的一種解決 ?
方案。
HAProxy特別適用于那些負載特大的web站點，這些站點通常又需要會 ?
話保持或七層處理。HAProxy運行在時下的硬件上，完全可以支持數以萬計的 ?
并發連接。
并且它的運行模式使得它可以很簡單安全的整合進您當前的架構中 ?
同時可以保護你的web服務器不被暴露到網絡上。
HAProxy性能為何這么好？
單進程、事件驅動模型顯著降低了.上下文切換的開銷及內存占用.
在任何可用的情況下，單緩沖(single buffering)機制能以不復制任何數據的方式完成讀寫操作，這會節約大量的CPU時鐘周期及內存帶寬
借助于Linux 2.6 (>= 2.6.27.19). 上的splice()系統調用，HAProxy可以實現零復制轉發(Zero-copy forwarding),在Linux 3.5及以上的OS中還可以實現心零復制啟動(zero-starting)
內存分配器在固定大小的內存池中可實現即時內存分配，這能夠顯著減少創建一個會話的時長
樹型存儲:側重于使用作者多年前開發的彈性二叉樹，實現了以O(log(N))的低開銷來保持計時器命令、保持運行隊列命令及管理輪詢及最少連接隊列
keepAlive
KeepAlived軟件主要是通過VRRP協議實現高可用功能的。VRRP是 ?
Virtual Router RedundancyProtocol(虛擬路由器冗余協議)的縮寫, ?
VRRP出現的目的就是為了解決靜態路由單點故障問題的，它能夠保證當 ?
個別節點宕機時，整個網絡可以不間斷地運行所以，Keepalived - -方面 ?
具有配置管理LVS的功能，同時還具有對LVS下面節點進行健康檢查的功 ?
能，另一方面也可實現系統網絡服務的高可用功能
keepAlive的作用
管理LVS負載均衡軟件
實現LVS集群節點的健康檢查中
作為系統網絡服務的高可用性(failover)
Keepalived如何實現高可用
Keepalived高可用服務對之間的故障切換轉移，是通過VRRP (Virtual Router ?
Redundancy Protocol ,虛擬路由器冗余協議)來實現的。
在Keepalived服務正常工作時，主Master節點會不斷地向備節點發送( 多播的方式)心跳消息，用以告訴備Backup節點自己還活看，當主Master節點發生故障時，就無法發送心跳消息，備節點也就因此無法繼續檢測到來自主Master節點的心跳了，于是調用自身的接管程序，接管主Master節點的IP資源及服務。
而當主Master節點恢復時備Backup節點又會釋放主節點故障時自身接管的IP資源及服務，恢復到原來的備用角色。
最后，再附上我歷時三個月總結的?Java 面試 + Java 后端技術學習指南，筆者這幾年及春招的總結，github 1.4k star，拿去不謝！
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的非常强悍的 RabbitMQ 总结，写得真好的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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