RabbitMQ基础知识

一、背景

       RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP(Advanced Message Queue )的开源实现。AMQP 的出现其实也是应了广大人民群众的需求,虽然在同步消息通讯的世界里有很多公开标准(如 COBAR的 IIOP ,或者是 SOAP 等),但是在异步消息处理中却不是这样,只有大企业有一些商业实现(如微软的 MSMQ ,IBM 的 Websphere MQ 等),因此,在 2006 年的 6 月,Cisco 、Redhat、iMatix 等联合制定了 AMQP 的公开标准。

  RabbitMQ是由RabbitMQ Technologies Ltd开发并且提供商业支持的。该公司在2010年4月被SpringSource(VMWare的一个部门)收购。在2013年5月被并入Pivotal。其实VMWare,Pivotal和EMC本质上是一家的。不同的是VMWare是独立上市子公司,而Pivotal是整合了EMC的某些资源,现在并没有上市。

  RabbitMQ的官网是http://www.rabbitmq.com

二、基础概念

      讲解基础概念的前面,我们先来整体构造一个结构图,这样会方便们更好地去理解RabbitMQ的基本原理。

图一

   通过上面这张应用相结合的结构图既能够清晰的看清楚整体的send Message到Receive Message的一个大致的流程。当然上面有很多名词都相比还没有介绍到,不要着急接下来我们就开始对其进行详细的讲解。

 Queue

   Queue(队列)RabbitMQ的作用是存储消息,队列的特性是先进先出。上图可以清晰地看到Client A和Client B是生产者,生产者生产消息最终被送到RabbitMQ的内部对象Queue中去,而消费者则是从Queue队列中取出数据。可以简化成表示为:

    生产者Send Message “A”被传送到Queue中,消费者发现消息队列Queue中有订阅的消息,就会将这条消息A读取出来进行一些列的业务操作。这里只是一个消费正对应一个队列Queue,也可以多个消费者订阅同一个队列Queue,当然这里就会将Queue里面的消息平分给其他的消费者,但是会存在一个一个问题就是如果每个消息的处理时间不同,就会导致某些消费者一直在忙碌中,而有的消费者处理完了消息后一直处于空闲状态,因为前面已经提及到了Queue会平分这些消息给相应的消费者。这里我们就可以使用prefetchCount来限制每次发送给消费者消息的个数。详情见下图所示:

    这里的prefetchCount=1是指每次从Queue中发送一条消息来。等消费者处理完这条消息后Queue会再发送一条消息给消费者。

    Exchange

    我们在开篇的时候就留了一个坑,就是那个应用结构图里面,消费者Client A和消费者Client B是如何知道我发送的消息是给Queue1还是给Queue2,有没有过这个问题,那么我们就来解开这个面纱,看看到底是个什么构造。首先明确一点就是生产者产生的消息并不是直接发送给消息队列Queue的,而是要经过Exchange(交换器),由Exchange再将消息路由到一个或多个Queue,当然这里还会对不符合路由规则的消息进行丢弃掉,这里指的是后续要谈到的Exchange Type。那么Exchange是怎样将消息准确的推送到对应的Queue的呢?那么这里的功劳最大的当属Binding,RabbitMQ是通过Binding将Exchange和Queue链接在一起,这样Exchange就知道如何将消息准确的推送到Queue中去。简单示意图如下所示:

     在绑定(Binding)Exchange和Queue的同时,一般会指定一个Binding Key,生产者将消息发送给Exchange的时候,一般会产生一个Routing Key,当Routing Key和Binding Key对应上的时候,消息就会发送到对应的Queue中去。那么Exchange有四种类型,不同的类型有着不同的策略。也就是表明不同的类型将决定绑定的Queue不同,换言之就是说生产者发送了一个消息,Routing Key的规则是A,那么生产者会将Routing Key=A的消息推送到Exchange中,这时候Exchange中会有自己的规则,对应的规则去筛选生产者发来的消息,如果能够对应上Exchange的内部规则就将消息推送到对应的Queue中去。那么接下来就来详细讲解下Exchange里面类型。

     Exchange Type

    我来用表格来描述下类型以及类型之间的区别。

  • fanout

        fanout类型的Exchange路由规则非常简单,它会把所有发送到该Exchange的消息路由到所有与它绑定的Queue中。

    上图所示,生产者(P)生产消息1将消息1推送到Exchange,由于Exchange Type=fanout这时候会遵循fanout的规则将消息推送到所有与它绑定Queue,也就是图上的两个Queue最后两个消费者消费。

  • direct

        direct类型的Exchange路由规则也很简单,它会把消息路由到那些binding key与routing key完全匹配的Queue中

     当生产者(P)发送消息时Rotuing key=booking时,这时候将消息传送给Exchange,Exchange获取到生产者发送过来消息后,会根据自身的规则进行与匹配相应的Queue,这时发现Queue1和Queue2都符合,就会将消息传送给这两个队列,如果我们以Rotuing key=create和Rotuing key=confirm发送消息时,这时消息只会被推送到Queue2队列中,其他Routing Key的消息将会被丢弃。

  • topic

      前面提到的direct规则是严格意义上的匹配,换言之Routing Key必须与Binding Key相匹配的时候才将消息传送给Queue,那么topic这个规则就是模糊匹配,可以通过通配符满足一部分规则就可以传送。它的约定是:

  1. routing key为一个句点号“. ”分隔的字符串(我们将被句点号“. ”分隔开的每一段独立的字符串称为一个单词),如“stock.usd.nyse”、“nyse.vmw”、“quick.orange.rabbit”

  2. binding key与routing key一样也是句点号“. ”分隔的字符串

  3. binding key中可以存在两种特殊字符“*”与“#”,用于做模糊匹配,其中“*”用于匹配一个单词,“#”用于匹配多个单词(可以是零个)

  当生产者发送消息Routing Key=F.C.E的时候,这时候只满足Queue1,所以会被路由到Queue中,如果Routing Key=A.C.E这时候会被同是路由到Queue1和Queue2中,如果Routing Key=A.F.B时,这里只会发送一条消息到Queue2中。

  • headers

headers类型的Exchange不依赖于routing key与binding key的匹配规则来路由消息,而是根据发送的消息内容中的headers属性进行匹配。
在绑定Queue与Exchange时指定一组键值对;当消息发送到Exchange时,RabbitMQ会取到该消息的headers(也是一个键值对的形式),对比其中的键值对是否完全匹配Queue与Exchange绑定时指定的键值对;如果完全匹配则消息会路由到该Queue,否则不会路由到该Queue。
该类型的Exchange没有用到过(不过也应该很有用武之地),所以不做介绍。

这里在对其进行简要的表格整理:

Exchange规则
类型名称类型描述
fanout把所有发送到该Exchange的消息路由到所有与它绑定的Queue中
directRouting Key==Binding Key
topic我这里自己总结的简称模糊匹配
headersExchange不依赖于routing key与binding key的匹配规则来路由消息,而是根据发送的消息内容中的headers属性进行匹配。

  补充说明:

  ConnectionFactory、Connection、Channel

  ConnectionFactory、Connection、Channel都是RabbitMQ对外提供的API中最基本的对象。Connection是RabbitMQ的socket链接,它封装了socket协议相关部分逻辑。ConnectionFactory为Connection的制造工厂。
  Channel是我们与RabbitMQ打交道的最重要的一个接口,我们大部分的业务操作是在Channel这个接口中完成的,包括定义Queue、定义Exchange、绑定Queue与Exchange、发布消息等。

  Connection就是建立一个TCP连接,生产者和消费者的都是通过TCP的连接到RabbitMQ Server中的,这个后续会再程序中体现出来。

  Channel虚拟连接,建立在上面TCP连接的基础上,数据流动都是通过Channel来进行的。为什么不是直接建立在TCP的基础上进行数据流动呢?如果建立在TCP的基础上进行数据流动,建立和关闭TCP连接有代价。频繁的建立关闭TCP连接对于系统的性能有很大的影响,而且TCP的连接数也有限制,这也限制了系统处理高并发的能力。但是,在TCP连接中建立Channel是没有上述代价的。


相信学过这篇文章的人都会对RabbitMQ有一个初步的了解。本篇文章是建立在上面两篇文章的基础上加上自己的理解而形成的,收获很多。

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