RabbitMQ运行机制和通讯过程介绍-CSDN博客

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文章目录

1.RabbitMQ 环境搭建

参考我的另一篇RabbitMQ安装及使用教程最全版常用语令_Elaine猿的博客-CSDN博客

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2.RabbitMQ简介

  RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器用来通过普通协议在不同的应用之间共享数据(跨平台跨语言)。RabbitMQ是使用Erlang语言编写并且基于AMQP协议实现。

技术知识背景介绍

AMQPAdvanced Message Queuing Protocol高级消息队列协议它是应用层协议的一个开放标准为面向消息的中间件设计基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息并不受产品、开发语言等条件的限制。

  AMQP中消息的路由过程和JMS存在一些差别。AMQP中增加了Exchange和Binging的角色生产者把消息发布到Exchange上消息最终到达队列并被消费者接收而Binding决定交换器的消息应该发送到哪个队列。

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3.RabbitMQ的优势

  • 可靠性(Reliablity)使用了一些机制来保证可靠性比如持久化、传输确认、发布确认等。
  • 灵活的路由(Flexible Routing)在消息进入队列之前通过Exchange来路由消息。对于典型的路由功能Rabbit已经提供了一些内置的Exchange来实现。针对更复杂的路由功能可以将多个Exchange绑定在一起也通过插件机制实现自己的Exchange。
  • 消息集群(Clustering)多个RabbitMQ服务器可以组成一个集群形成一个逻辑Broker。
  • 高可用(Highly Avaliable Queues)队列可以在集群中的机器上进行镜像使得在部分节点出问题的情况下队列仍然可用
  • 多种协议(Multi-protocol)支持多种消息队列协议如STOMP、MQTT等。
  • 多种语言客户端(Many Clients)几乎支持所有常用语言比如Java、Python、.NET、Ruby等。
  • 管理界面(Management UI)提供了易用的用户界面使得用户可以监控和管理消息Broker的许多方面。
  • 跟踪机制(Tracing)如果消息异常RabbitMQ提供了消息的跟踪机制使用者可以找出发生了什么。
  • 插件机制(Plugin System)提供了许多插件来从多方面进行扩展也可以编辑自己的插件。

4. rabbitmq服务介绍

  python使用rabbitmq服务可以使用现成的类库pika、txAMQP或者py-amqplib。

4.1 rabbitmq关键词说明

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  • Broker消息队列服务器实体。
  • Exchange消息交换机它指定消息按什么规则路由到哪个队列。
  • Queue消息队列载体每个消息都会被投入到一个或多个队列。
  • Binding绑定它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。
  • Routing Key路由关键字exchange根据这个关键字进行消息投递。
  • vhost虚拟主机一个broker里可以开设多个vhost用作不同用户的权限分离。
  • producer/publisher消息生产者就是投递消息的程序。
  • consumer消息消费者就是接受消息的程序。
  • channel消息通道在客户端的每个连接里可建立多个channel每个channel代表一个会话任务。

4.2 消息队列运行机制

1客户端连接到消息队列服务器打开一个channel。
2客户端声明一个exchange并设置相关属性。
3客户端声明一个queue并设置相关属性。
4客户端使用routing key在exchange和queue之间建立好绑定关系。
5客户端投递消息到exchange。
6exchange接收到消息后就根据消息的key和已经设置的binding将消息投递到一个或多个队列里。
注在声明一个队列后如果将其持久化则下次不需要进行声明因为该队列已经在RabbitMQ中了

4.3 exchange类型

  • Direct 交换机
    特点依据key进行投递
    例如绑定时设置了routing key为”hello”那么客户端提交的消息只有设置了key为”hello”的才会投递到队列。
  • Topic 交换机
    特点对key模式匹配后进行投递符号”#”匹配一个或多个词符号””匹配一个词
    例如”abc.#”匹配”abc.def.ghi””abc.”只匹配”abc.def”。
  • Fanout 交换机
    特点不需要key采取广播模式一个消息进来时投递到与该交换机绑定的所有队列

5.wireshark抓包查看RabbitMQ通讯过程

  安装wireshark抓包工具
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  过滤AMQP数据
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  整个流程如下

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