RabbitMQ 基本介绍

RabbitMQ 基本介绍
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消息队列MQ概述

MQ全称为Message Queue，消息队列是应用程序和应用程序之间的通信方法。

RabbitMQ是一个 Erlang 开发的AMQP（Advanced Message Queuing Protocol ）的开源实现。

为什么使用MQ

在项目中，可将一些无需即时返回且耗时的操作提取出来，进行异步处理，而这种异步处理的方式大大的节省了服务器的请求响应时间，从而提高了系统的吞吐量。

开发中消息队列通常有如下应用场景：

1️⃣ 异步提速:

任务异步处理将不需要同步处理的并且耗时长的操作由消息队列通知消息接收方进行异步处理。提高了应用程序的响应时间。

2️⃣ 应用解耦:

应用程序解耦合，MQ充当中介，生产方通过MQ与消费方交互，它将应用程序进行解耦合

3️⃣ 削峰填谷:

在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见；如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用MQ能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。

4️⃣ 可恢复性:

系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。MQ降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。

5️⃣ 排序保证：

消息队列可以控制数据处理的顺序，因为消息队列本身使用的是队列这个数据结构，FIFO(先进选出)，在一些场景数据处理的顺序很重要，比如商品下单顺序等。

常见的消息队列产品

AMQP 和 JMS

Dubbo协议：Dubbo 缺省协议采用单一长连接和 NIO 异步通讯，适合于小数据量大并发的服务调用，以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况。

HTTP协议（HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议）是因特网上应用最为广泛的一种网络传输协议，所有的WWW文件都必须遵守这个标准。

AMQP协议：即Advanced Message Queuing Protocol，一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。

MQ是消息通信的模型；实现MQ的大致有两种主流方式：AMQP、JMS。

AMQP

AMQP，即Advanced Message Queuing Protocol，一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。更准确的说是一种binary wire-level protocol（链接协议）。这是其和JMS的本质差别，AMQP不从API层进行限定，而是直接定义网络交换的数据格式。

JMS

JMS即Java消息服务（JavaMessage Service）应用程序接口，是一个Java平台中关于面向消息中间件（MOM）的API，用于在两个应用程序之间，或分布式系统中发送消息，进行异步通信。

AMQP 与 JMS 区别

JMS是定义了统一的接口，来对消息操作进行统一；AMQP是通过规定协议来统一数据交互的格式JMS限定了必须使用Java语言；AMQP只是协议，不规定实现方式，因此是跨语言的。JMS规定了两种消息模式；而AMQP的消息模式更加丰富.

RabbitMQ

RabbitMQ是由erlang语言开发，基于AMQP（Advanced Message Queue 高级消息队列协议）协议实现的消息队列，它是一种应用程序之间的通信方法，消息队列在分布式系统开发中应用非常广泛。

RabbitMQ官方地址：http://www.rabbitmq.com/

RabbitMQ提供了6种模式：Hello Word简单模式，work工作模式，Publish/Subscribe发布与订阅模式，Routing路由模式，Topics主题模式(通配符模式)，RPC远程调用模式

官网对应模式介绍：https://www.rabbitmq.com/getstarted.html

应用场景

✔️ 双十一商品秒杀/抢票功能实现

我们在双11的时候，当我们凌晨大量的秒杀和抢购商品，然后去结算的时候，就会发现，界面会提醒我们，让我们稍等，以及一些友好的图片文字提醒。而不是像前几年的时代，动不动就页面卡死，报错等来呈现给用户。

✔️ 积分兑换(积分可用于多平台)

积分兑换模块，有一个公司多个部门都要用到这个模块，这时候就可以通过消息队列解耦这个特性来实现。各部门系统做各部门的事，但是他们都可以用这个积分系统进行商品的兑换等。其他模块与积分模块完全解耦。

✔️ 大平台用户注册

发送邮件、用户大数据分析操作等基于同步变异步功能实现

用户注册真实操作步骤：

用户注册选择的兴趣标签，根据用户的属性，行为进行用户分析，计算出推荐内容
注册后可能需要发送邮件给用户
发送短信给用户
发送给用户指南的系统通知
...等等

正常情况注册，不出现高并发，假如有大量的用户注册，发生了高并发，就会出现如下情况：

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。

橘子味儿的猫