1. 消息队列的适用场景

1.1 异步处理

应用场景：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。同步的处理方法，系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。

1.2 应用解耦

应用场景：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口，应用之间会有强依赖。采用消息队列下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作，实现订单系统与库存系统的应用解耦。

1.3 流量削锋

应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。采用消息队列后， 用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列，保证的服务的正常。

1.4 消息驱动的系统

应用场景：在日志处理中，比如 Kafka 的应用，解决大量日志传输的问题

2. 有哪些消息队列

Kafka 是 LinkedIn 开源的分布式发布-订阅消息系统，目前是 Apache 顶级项目。Kafka 主要特点是基于Pull 的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输。Kafka 不支持事务，对消息的重复、丢失、错误没有严格要求。内部采用消息的批量处理，zero-copy机制，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，具有O(1) 的复杂度，消息处理的效率很高，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务

RabbitMQ 是基于 AMQP 协议实现，使用 Erlang 语言开发的开源消息队列系统。AMQP 协议多用于企业系统内，对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景。AMQP 的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。RabbitMQ 在吞吐量方面稍逊于 Kafka，d但支持对消息可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作。

3. RabbitMQ 与 Celery

Celery 是一个异步的作业队列，没有消息存储功能。它的基本功能是管理分配任务到不同的服务器，并且取得结果。

而 RabbitMQ 是一个消息代理。它的基本功能是接收并转发消息。因此，Celery 通常配合 RabbitMQ 使用，当然也可以使用 Redis、MongoDB 之类。

RabbitMQ 中的一些基本概论：

• producing 的意思是发送。一个发送消息的程序叫做 producer。

• 一个 queue，即队列，相当于一个邮箱，它由 RabbitMQ 管理。尽管消息会在应用和 RabbitMQ 之间流过，但他们只被保存在队列中。队列没有边界限制，你想存多少消息就能存多少。它本质上是一个无限制的缓冲区。一个队列可以接收多个 producer 的消息，也可以被多个 consumer 读取。

• consuming的意思类似于接收。一个等待接收消息的程序叫做consumer。在图中我们用一个“C”来表示它。

4. 使用

4.1 安装 RabbitMQ

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yum install rabbitmq-server
# 启动 RabbitMQ
service rabbitmq-server start

此时，RabbitMQ 已经启动，但是无法访问 RabbitMQ 提供的管理页面，因为默认没有被开启。

4.2 开启 Web 管理页面

启动 RabbitMQ 后，没法访问 Web 管理页面

第一步，启动管理插件（先启动rabbitmq服务再装插件）

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rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

第二步，重启服务

在 Windows 下:

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rabbitmq-service.bat stop
rabbitmq-service.bat install
rabbitmq-service.bat start

在 Linux 下：

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rabbitmq-service.bat restart

第三步，访问 Web 管理页面

http://127.0.0.1:15672

默认账户密码：guest:guest

4.3 常用命令 RabbitMQ

启动监控管理器：rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
关闭监控管理器：rabbitmq-plugins disable rabbitmq_management
启动 RabbitMQ：rabbitmq-service start
关闭 RabbitMQ：rabbitmq-service stop
查看所有的队列：rabbitmqctl list_queues
清除所有的队列：rabbitmqctl reset
关闭应用：rabbitmqctl stop_app
启动应用：rabbitmqctl start_app

4.4 Celery 应用

使用 pip 安装 celery

第一步，定义任务函数。

创建一个文件 tasks.py

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from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='amqp://guest:guest@localhost:5672')

@app.task
def add(x, y):
    return x + y

第二步，运行 Celery 任务。

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celery -A tasks worker  --loglevel=info

第三步，调用任务

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In [0]: from tasks import add
In [1]: add.delay(2, 2)
Out[1]: <AsyncResult: 1d991392-a49f-4afa-9759-5deac5b46a2c>
In [2]: [ add.delay(i, i) for i in range(0,999999)]

通过 delay 可以实现函数的异步调研。下图是，执行 In [2] 时的处理速度图示，可以看到处理的消息数量在不断增加，处理的速度达到了瓶颈。

5. 高可用

RabbitMQ 模式大概分为以下三种：单一模式、普通模式、镜像模式。

• 单一模式：单机模式
• 普通模式：默认的集群模式。
  对于 Queue 来说，消息实体只存在于其中一个节点，A、B两个节点仅有相同的元数据，即队列结构。
  当消息进入 A 节点的 Queue 后，consumer 从 B 节点拉取时，RabbitMQ 会临时在 A、B 间进行消息传输，把 A 中的消息实体取出并经过 B 发送给consumer。
  所以 consumer 应尽量连接每一个节点，从中取消息。即对于同一个逻辑队列，要在多个节点建立物理 Queue。否则无论 consumer 连 A 或 B，出口总在 A，会产生瓶颈。
• 镜像模式
  把需要的队列做成镜像队列，存在于多个节点，属于 RabbitMQ 的高可用 HA 方案。
  该模式解决了上述问题，其实质和普通模式不同之处在于，消息实体会主动在镜像节点间同步，而不是在 consumer 取数据时临时拉取。
  该模式带来的副作用也很明显，除了降低系统性能外，如果镜像队列数量过多，加之大量的消息进入，集群内部的网络带宽将会被这种同步通讯大大消耗掉。

6. 参考

• https://geewu.gitbooks.io/rabbitmq-quick/content/index.html