RabbitMQ初步优化分析报告
RabbitMQ使用prefetch_count优化队列的消费，使用死信队列和延迟队列实现。。。
RabbitMQ使⽤prefetch_count优化队列的消费，使⽤死信队列和延迟队列实现。
RabbitMQ 的优化channel⽣产者，消费者和 RabbitMQ 都会建⽴连接。
为了避免建⽴过多的 TCP 连接，减少资源额消耗。
AMQP 协议引⼊了信道(channel)，多个 channel 使⽤同⼀个 TCP 连接，起到对 TCP 连接的复⽤。
不过 channel 的连接数是有上限的，过多的连接会导致复⽤的 TCP 拥堵。
const (maxChannelMax = (2 << 15) - 1defaultChannelMax = (2 << 10) - 1)prefetch Count什么是prefetch Count，先举个栗⼦：假定 RabbitMQ 队列有 N 个消费队列，RabbitMQ 队列中的消息将以轮询的⽅式发送给消费者。
消息的数量是 M,那么每个消费者得到的数据就是 M%N。
如果某⼀台的机器中的消费者，因为⾃⾝的原因，或者消息本⾝处理所需要的时间很久，消费的很慢，但是其他消费者分配的消息很快就消费完了，然后处于闲置状态，这就造成资源的浪费，消息队列的吞吐量也降低了。
这时候prefetch Count就登场了，通过引⼊prefetch Count来避免消费能⼒有限的消息队列分配过多的消息，⽽消息处理能⼒较好的消费者没有消息处理的情况。
RabbitM 会保存⼀个消费者的列表，每发送⼀条消息都会为对应的消费者计数，如果达到了所设定的上限，那么 RabbitMQ 就不会向这个消费者再发送任何消息。
直到消费者确认了某条消息之后 RabbitMQ 将相应的计数减1，之后消费者可以继续接收消息，直到再次到达计数上限。
这种机制可以类⽐于TCP/IP中的"滑动窗⼝"。
所以消息不会被处理速度很慢的消费者过多霸占，能够很好的分配到其它处理速度较好的消费者中。
优化RabbitMQ配置：提升性能与可靠性
优化RabbitMQ配置：提升性能与可靠性RabbitMQ是一款开源的消息队列中间件，可以通过一些配置优化来提高其性能。
以下是一些优化RabbitMQ配置的方法：1.调整内存分配：增加RabbitMQ的内存分配可以提升其性能。
可以通过设置RabbitMQ的最大内存限制来防止其使用过多内存。
2.增加队列数量：增加队列数量可以使得RabbitMQ更好地利用硬件资源。
在RabbitMQ中，每个队列都是一个I/O线程，增加队列数量可以增加I/O 处理能力。
3.调整消息的TTL和死信队列：通过设置消息的TTL（Time To Live）和死信队列，可以使得RabbitMQ更有效地处理过期消息和错误消息，避免对系统性能的影响。
4.调整并发和吞吐量：通过调整RabbitMQ的并发和吞吐量，可以使其更好地适应高负载场景。
例如，通过增加生产者和消费者的数量，可以提高系统的并发处理能力。
5.调整网络连接：优化网络连接可以提高RabbitMQ的性能。
例如，通过使用持久化连接、批量发送和减少网络延迟等措施，可以减少网络传输的开销，提高消息传输的效率。
6.调整持久化策略：RabbitMQ支持消息持久化，即将消息存储在磁盘上以便在系统崩溃后恢复数据。
然而，持久化操作会降低RabbitMQ的性能。
如果需要优化性能，可以调整持久化策略，例如设置消息的过期时间或使用更高效的持久化方式。
7.使用压缩功能：RabbitMQ支持消息压缩，可以在传输过程中减少数据的大小，提高网络传输的效率。
通过开启压缩功能，可以降低网络带宽的需求，提高系统的性能。
总之，优化RabbitMQ的配置需要根据实际场景进行，需要综合考虑硬件资源、网络环境、业务需求等多个因素。
通过合理的配置，可以提高RabbitMQ的性能和可靠性，以满足业务需求。
rabbitmq使用手册
rabbitmq使用手册RabbitMQ是一种开源的消息队列中间件，采用AMQP协议，被广泛应用于构建可靠、高效的分布式系统。
本手册将详细介绍RabbitMQ 的安装、配置、使用和常见问题解决方案，帮助读者快速上手使用RabbitMQ。
第一章安装与配置1.1 环境准备在开始安装RabbitMQ之前，需要确保系统满足以下要求：操作系统（例如Linux、Windows）、Erlang运行时环境以及RabbitMQ软件包。
1.2 安装RabbitMQ按照文档提供的方式，在所选的操作系统上安装RabbitMQ。
安装过程中需注意版本兼容性和安全配置。
1.3 配置RabbitMQ在安装完成后，需要对RabbitMQ进行适当的配置。
主要包括网络配置、认证与授权、虚拟主机、交换机和队列的创建等。
第二章消息发布与订阅2.1 消息生产者通过使用RabbitMQ的API，开发者可以编写生产者代码将消息发布到RabbitMQ的交换机上。
这里需要注意消息的序列化和指定交换机名称。
2.2 消息消费者RabbitMQ的消费者通过订阅交换机的队列来接收消息，可以使用RabbitMQ的API编写消费者代码，并实现消息的处理逻辑。
2.3 消息确认机制RabbitMQ提供了消息的确认机制，确保消息在传输过程中的可靠性。
开发者可以选择隐式确认或显式确认来保证消息的消费状态。
第三章消息路由与过滤3.1 路由模式RabbitMQ支持多种路由模式，如直接路由、主题路由和广播路由。
开发者可以根据实际需求选择最适合的路由模式。
3.2 消息过滤通过使用RabbitMQ的消息过滤功能，可以根据消息的属性进行过滤，只有满足条件的消息才会被消费者接收。
第四章高级特性与扩展4.1 持久化使用RabbitMQ的持久化机制，可以确保消息在服务器重启后依然存在，防止消息丢失。
4.2 集群与高可用通过搭建RabbitMQ集群，可以提高系统的可用性和扩展性。
在集群中，消息将自动在节点之间进行复制。
RabbitMQ幂等性概念及业界主流解决方案
RabbitMQ幂等性概念及业界主流解决方案在分布式系统的开发中，处理重复消息成为了一个常见的问题。
为了保证系统的可靠性和一致性，我们需要确保同一条消息在处理过程中不会被重复执行，即使消息被多次发送或处理。
RabbitMQ是一个常用的消息队列服务，很多开发者在使用RabbitMQ时都会面临幂等性的挑战。
本文将介绍RabbitMQ的幂等性概念以及业界主流的解决方案。
一、RabbitMQ幂等性概念幂等性是指无论某个操作被执行一次还是多次，结果都是一致的。
在消息队列系统中，幂等性是指无论消息被发送一次还是多次，消息队列的处理结果保持一致。
如果消息队列系统中的消息在处理过程中出现异常、超时或意外终止等情况，我们希望能够保证消息的处理状态不会被改变，即使消息被重复执行。
幂等性的实现可以确保消息队列系统的可靠性，减少数据的不一致性和重复处理带来的问题。
二、业界主流解决方案1. 接口幂等性设计在应用程序中，我们可以通过设计接口的幂等性来保证消息在重复发送时不会造成数据的重复处理。
常见的解决方案包括使用全局唯一ID（如UUID）来标识消息，通过记录已处理的消息ID，并在处理之前检查是否已经处理过当前消息ID。
通过这种方法，即使同一条消息被重复发送，也能够确保只有第一次发送的消息被处理，之后的消息将被忽略。
2. 消息去重为了避免消息的重复投递和处理，我们可以使用消息去重的方式来保证消息队列的幂等性。
消息去重技术主要包括基于数据库的去重、基于缓存的去重以及布隆过滤器等。
通过记录已经被处理的消息主键，可以在消息到达消费者之前进行去重，从而避免对重复消息的处理。
3. 消息Ack机制RabbitMQ提供了消息的确认机制，即消费者在处理完一条消息后通过发送acknowledgment来告知RabbitMQ，以表示消息已经被处理。
通过设置消息的回应模式（autoAck为false），我们可以在消息处理失败或超时时主动拒绝消息并将其重新放回队列中。
rabbitmq的memory_details详细解读_概述说明
rabbitmq的memory details详细解读概述说明1. 引言1.1 概述在当今高并发、大规模数据处理的背景下，消息队列作为一种重要的通信机制，被广泛应用于各种系统中。
RabbitMQ作为最流行的开源消息中间件之一，具有可靠、高性能和可扩展性等特点，在分布式系统架构中起到了至关重要的作用。
本文将详细讨论RabbitMQ内存使用的细节，并探讨如何对其进行调优，以提高其性能和稳定性。
同时也会介绍在集群环境下如何管理和同步内存，以实现高可用性和平衡内存容量。
1.2 文章结构本文共分为五个部分：引言、RabbitMQ内存细节详解、RabbitMQ内存调优、RabbitMQ集群中的内存管理以及结论与展望。
- 第一部分是引言部分，主要对文章的背景和内容进行简要介绍。
- 第二部分将详细介绍RabbitMQ的基本概念与原理，并深入研究其内存管理机制。
- 第三部分将重点讨论如何通过设置和管理队列的内存限制来调优RabbitMQ，同时还会探讨消息持久化与内存使用之间的权衡。
- 第四部分将介绍在RabbitMQ集群中的内存管理策略，包括集群模式下的内存分配机制以及集群节点间的内存同步策略，并探讨高可用性和内存容量之间的平衡考虑。
- 最后一部分是总结本文重点要点，并对未来发展进行展望。
1.3 目的本文旨在深入了解RabbitMQ的内存使用细节，帮助读者全面理解RabbitMQ 在消息传递过程中所涉及到的内存管理机制。
同时，通过探讨调优方法和集群环境下的内存管理策略，读者将能够更好地使用和配置RabbitMQ，以提高系统性能并保证其稳定运行。
通过阅读本文，读者将获得以下收益：- 对RabbitMQ的基本原理和概念有深刻理解；- 掌握RabbitMQ内存调优方法和技巧；- 在集群环境中有效管理和同步内存的能力；- 对未来RabbitMQ发展趋势有一定洞察力。
通过这样的研究与实践，可以使读者更好地应用RabbitMQ来构建可靠、高性能和可扩展的系统。
rabbit mq 技术指标
rabbit mq 技术指标RabbitMQ是一个流行的开源消息队列软件，它实现了高级消息队列协议（AMQP）。
作为一种消息代理，RabbitMQ在分布式系统中起着至关重要的作用，它可以帮助不同的应用程序或服务之间进行异步通信，从而实现解耦和提高系统的可靠性。
下面是关于RabbitMQ的一些技术指标：1. 吞吐量（Throughput），RabbitMQ能够处理的消息数量，通常以每秒处理的消息数量来衡量。
吞吐量取决于硬件配置、网络带宽以及RabbitMQ的配置参数。
2. 延迟（Latency），消息从生产者发送到消费者接收的时间。
低延迟对于某些应用场景非常重要，比如实时数据处理。
3. 可靠性（Reliability），RabbitMQ提供了多种机制来确保消息的可靠传递，包括持久化消息、消息确认机制等。
这些机制可以保证消息不会丢失，即使在生产者、代理或消费者出现故障的情况下。
4. 可伸缩性（Scalability），RabbitMQ可以通过集群来实现水平扩展，以处理大规模的消息流。
集群可以提高系统的吞吐量和可用性。
5. 管理界面（Management Interface），RabbitMQ提供了一个易于使用的管理界面，可以用来监控队列、交换机、连接等各种指标，以及对RabbitMQ进行配置和管理。
6. 插件生态系统（Plugin Ecosystem），RabbitMQ拥有丰富的插件生态系统，可以扩展其功能，比如支持不同的认证机制、消息格式转换等。
综上所述，RabbitMQ作为一种消息队列软件，具有较高的吞吐量、低延迟、可靠性、可伸缩性和丰富的管理界面和插件生态系统，适用于构建可靠的分布式系统和实现异步通信。
当然，在实际使用中，还需要根据具体的业务场景和需求来进行合理的配置和优化。
rabbitmq负载均衡原理
rabbitmq负载均衡原理RabbitMQ是一个流行的开源消息队列系统，被广泛应用于分布式系统中实现异步通信的需求。
在实际应用中，为了提高系统的可用性和性能，需要实现负载均衡来平衡消息的处理压力。
本文将介绍RabbitMQ负载均衡的原理以及实现方式。
1. 负载均衡的概念负载均衡是指将系统的负载分摊到多个节点上，以提高系统的性能和可伸缩性。
在RabbitMQ中，负载均衡的目标是确保消息在多个消费者之间均匀地分配，避免某些消费者被过载而其他消费者处于闲置状态。
2. 发布/订阅模式负载均衡在RabbitMQ中，发布/订阅模式是一种常见的应用场景。
生产者将消息发布到交换器(exchange)，然后交换器将消息发送到与之绑定的队列(queue)，多个消费者从队列中订阅消息。
为了实现负载均衡，可以使用以下两种方式：2.1 轮询分发RabbitMQ的默认分发策略是轮询(round-robin)，即将消息依次发送到每个消费者。
当有多个消费者连接到同一个队列时，轮询分发会确保消息均匀地分配给每个消费者，从而实现负载均衡。
但是，轮询分发无法根据消费者的实际处理能力进行动态调整。
2.2 消费者优先级RabbitMQ支持为消费者设置优先级，消费者可以通过设置优先级来告诉RabbitMQ它们的处理能力。
当消息到达队列时，RabbitMQ会将消息发送给具有最高优先级的消费者。
通过合理设置消费者的优先级，可以实现负载均衡。
3. 路由方式负载均衡除了发布/订阅模式，RabbitMQ还支持通过路由键(routing key)进行消息的选择性订阅。
当生产者将消息发送到交换器时，可以指定一个路由键，交换器根据路由键将消息发送到与之匹配的队列。
为了实现负载均衡，可以使用以下方式：3.1 绑定多个队列生产者可以将同一条消息同时发送到多个队列中，消费者可以从不同的队列中消费消息。
通过在同一个交换器上绑定多个队列，可以实现消息的负载均衡。
rabbitmq消息消费机制
rabbitmq消息消费机制摘要：1.RabbitMQ 简介2.消息生产与发送3.消息消费机制3.1 持久化消息3.2 消息确认3.3 死信队列3.4 消费者偏移量3.5 消费者组4.RabbitMQ 的优势正文：1.RabbitMQ 简介RabbitMQ 是一款流行的开源消息队列软件，采用AMQP 协议进行消息的发送和接收。
它具有高可靠性、高可用性和高性能等特点，广泛应用于系统解耦、异步处理和流量削峰等场景。
2.消息生产与发送在RabbitMQ 中，生产者负责将消息发送到队列，消费者从队列中获取并处理消息。
生产者需要建立一个到队列的连接，然后将消息发送到队列。
发送的消息可以包含多个属性，如消息体、消息类型、优先级等。
3.消息消费机制RabbitMQ 的消息消费机制提供了多种高级功能，以满足不同场景的需求。
3.1 持久化消息RabbitMQ 支持持久化消息，即使在服务器宕机时，消息也不会丢失。
消费者可以从上次消费的位置继续消费消息，避免了重复消费的问题。
3.2 消息确认消费者在处理消息后，需要向RabbitMQ 发送确认信号。
如果消费者没有发送确认信号，RabbitMQ 会认为消息未被消费，并将其重新放入队列。
确认机制可以有效地避免消息丢失的问题。
3.3 死信队列如果一条消息在队列中滞留了很长时间，消费者还没有处理，那么这条消息就会进入死信队列。
死信队列中的消息可以被其他消费者消费，或者被管理员手动处理。
3.4 消费者偏移量消费者偏移量是指消费者在队列中消费消息的位置。
RabbitMQ 支持三种偏移量模式：自动、手动和循环。
自动模式下，消费者会自动寻求下一个消息；手动模式下，消费者需要显式地请求下一个消息；循环模式下，消费者会不断地消费队列中的消息。
3.5 消费者组消费者组是指一组消费者共同消费某个队列的消息。
消费者组内的消费者可以分别处理消息，互不干扰。
消费者组可以有效地提高系统的并发能力和处理能力。
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RabbitMQ初步优化分析报告
1.调研
1.1rabbitmq内部消息处理路径分析（进程）
消息的处理会流经以下几个进程。
Reader：负责接收tcp数据包，按照amqp协议进行帧解析。
Channel：负责处理大部分amqp协议方法以及实现路由功能。
Amqqueue：负责记录处理index，pending_ack，pending_confirm,对消息进行非持久化存储，根据当前磁盘，内存使用情况决定何时将消息回写磁盘。
Msg_store:负载实现消息的持久化存储。
Writer:安装amqp协议封装数据包，并通过tcp连接发送出去。
消息的处理的主干流程：
（1）由reader进程通过gen_tcp接收tcp数据包，按照amqp协议解析，解析后根据协议头中channel_id将消息转发给对应channel进程。
（2）Channel进程，根据消息体中的routing_key,exchange以及本地的路由表bindings进行路由，决定该消息应该被放入哪些queue,最后将该消息转发给对应的amqqueue进程。
（3）Amqqueue进程检查消息体中是否设置有持久化标志，若有就该消息交给msg_store进行持久化（异步），持久化成功后msg_store会回调通知amqqueue，amqqueue给producer
发ack。
另外该进程还需要负责记录消息的index，该index是queue中消息seq_id与
msg_id的对应关系，一个消息有唯一的msg_id，只存储一份，但它可以存在于多个queue
中。
（4）Amqqueue进程选择一个订阅了本队列的consumer，将消息发送给该consumer对应的channel进程。
（5）Channel进程收到消息后, 记录pending ack，并消息再交给writer，由writer封包发送给consumer。
1.2qps瓶颈定位
1.2.1 定位进程
我们通过trace rabbitmq的流控机制（具体定位过程参见http://goo.gl/yOSuy），定位到瓶颈位于amqueue进程。
1.2.2瓶颈进程各部分功能耗时分析
通过对该进程对应的代码分析以及trace，发现该进程的处理时间主要花在以下方面：
其中Store又主要分为两部分：一部分是index的处理占store的50%，一部分是msg的处理占22%。
1.3cpu的使用情况
通过工具erlang：etop发现最耗cpu的进程依次是Reader,Amqque,Channel和Msg_Store。
1.4网络与磁盘使用情况
通过测试，在最大压力下网络与磁盘都有很大余量。
1.5perf top
1.6锁使用情况
2.优化实验
实验环境
硬件：
三台开发测试机(一生产者，一消费者，一MQ服务器): Intel(R) Xeon(R) CPU E5620 @ 2.40GHz （16核），24G RAM，普通磁盘。
软件：
Erlang虚拟机: R16B
RabbitMQ:2.8.2
网络：
Ping：0.220ms
Netperf: 941.43 (10^6bits/sec)
实验内容
I.Hipe（JIT）
为测试打开hipe是否能够提升性能，我们做了以下测试：
(1) 1 vhost，1 queue，1 channel durable+confirm+ack包大小1kb
Nohipe:qps 6000 cpu:270% hipe:qps 8000 cpu 260%
(2) 2 vhost , 5 queues , 2 channel durable+confirm+ack包大小1kb
Nohipe:qps 23000cpu:1120% hipe:qps 23000 cpu %1130
从这两个测试可以看出打开hipe，能在单个queue的情况下提升qps，降低单位qps的cpu消耗量。
但在多并发多个queue的情况下对性能没有影响。
II.进程堆大小调整
增大关键进程堆大小，期望能减少gc对性能的影响，测试结果性能没能提高。
III.gen_tcpdelay_send
启用发送缓冲区，期望减少阻塞次数，在rabbit_writer的main_loop中设置缓冲区大小：
rabbit_net:setopts(State#wstate.sock, [{delay_send, true}, {sndbuf, 327680}, {recbuf, 327680}])，测试在2 vhost , 5 queues , 2 channel durable+confirm+ack包大小1kb的环境下，qps有小幅提高从23000涨到了24500。
IV.scheduler binding
设置erlang虚拟机调度器的cpu绑定，期望降低调度带来的开销，测试结果表明没有效果。
V.设置进程优先级
提高amqque进程的优先级为high，测试结果显示没有效果。
VI.不启用confirm
通过前面的分析，可以看出在瓶颈所在的进程amqque进程中，处理confirm消息占用了大量cpu 资源。
confrim的作用在于当消息真正落地写到磁盘时，给生产者发送ack确认，若生产者在收到该ack后才丢弃该消息，就可以保证消息一定不丢，这是一种非常高强度的可靠性保证。
但若没有这么高的要求则可以不启用confirm机制，rabbitmq还有heartbeat的机制，在rabbitmq 服务器down掉时，生产者可以及时发现做出相应处理，减少可能丢失消息的风险。
测试，在2 vhost , 5 queues , 2 channel durable +ack包大小1kb的环境下，不开启confirm相比
开启confirm，qps从23000提升到了29000。
VII.调整各类进程数比例
为提高单台rabbitmq服务器的qps，需要提高并发度，增加相关进程数目，根据前面的调研可以看出主要需要增加并发的进程为reader,channel,amqqueue这几个进程数的调整都可以通过客户端连接参数控制。
Reader与writer是每个vhost对应一个，channl和queue在同一各vhost里可以有任意多个。
但这些进程并非越多越好，目前主要瓶颈在amqqueue上，所以需要增加其数量，但对于reader与channel则不需要太多，过多的反而会消耗更多cpu降低性能，但当queue 的数据增加时瓶颈也会转移到这两个进程，这时又需要增加这两个进程的数量，所以从整体上看，为达到最近的性能，这些进程必须按照某个最佳比例搭配，而这个最佳的比例在不同的硬件上是不同的。
在我们的测试机上(16core sas 24ram)上我们做了以下几组测试(不开前面所述的优化选项)：
提高qps。
cpu的占用率最高不超过1200%。
VIII 调整参数queue_index_max_journal_entries
根据前面的调研，rabbitmq在记录和处理index的耗时较多，增大该值可以减少写index segment文件的次数，经测试增大该值对性能没有影响，降低则可减少qps“毛刺”的发生。
3.总结与建议
总结：
经过前面的实验可以看出使用的优化措施有III,IV,VII，组合应用这些优化措施，实验测得单机（16核24G内存sas盘）1k包大小，QPS可以达到32000，cpu占用1150%,在这样的负载下，我们用stress --cpu 16 --io 4 --vm 2 --vm-bytes 128M --timeout 600s
压内存cpu和磁盘，得益于rabbitmq良好的流控机制，系统表现稳定。
建议：
(1)采用更多核的cpu，16或更多。
(2)内存不必太大，普通sas磁盘。
(3)不启用confirm机制
(4)对不同机器进行测试找出最的进程数比例。
(5)开启writer进程的gen_tcp缓存。