消费者完成一个任务可能需要一段时间，如果其中一个消费者处理一个长的任务并且只完成了部分它挂掉了，会发生什么情况。RabbitMQ一旦向消费者传递了一条消息，便立即将该消息标记为删除。在这种情况下，突然有个消费者挂掉了，我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该对象的消息，因为它无法接收到。 为了保证消息在发送过程中不丢失，RabbitMQ引入了消息应答机制，消息应答就是：消费者在接收到消息并且处理该消息之后，告诉RabbitMQ它已经处理了，RabbitMQ可以把该消息删除了。
在进行软件设计的过程中，如果软件设计业务上存在需要短时间内处理大批量的信息，又需要能保证软件能正常运行（保证软件的高可靠和高可用）。因为大批量（几十万，几百万级别的数据或者消息需要同一个时间处理），软件的IO过高，会导致软件运行阻塞或者消耗内存过高而崩溃，甚至是宕机。消息队列的概念被提了出来，通过缓存消息的模式，进行生产和消费。通过异步处理的方式，解耦这种短时间内出现大批量需要处理消息的场景。目前我们使用到的比较场景的消息队列有RabbitMq 、AtiveMQ、RocketMQ和Kafka。从单词字面上，我们可以看出前三者很明确的说他们是一种类型的MQ，而Kafka并没有说自己的是KafkaMQ。这里是非常有趣的事情。本贴今天就主要讲讲RabbitMq与Kafka的使用场景和区别。
在使用RabbitMQ的时候，我们可以通过消息持久化操作来解决因为服务器的异常奔溃导致的消息丢失，除此之外我们还会遇到一个问题，当消息的发布者在将消息发送出去之后，消息到底有没有正确到达broker代理服务器呢？如果不进行特殊配置的话，默认情况下发布操作是不会返回任何信息给生产者的，也就是默认情况下我们的生产者是不知道消息有没有正确到达broker的，如果在消息到达broker之前已经丢失的话，持久化操作也解决不了这个问题，因为消息根本就没到达代理服务器，你怎么进行持久化，那么这个问题该怎么解决呢？
在服务端的稳定系的体系质量保障中，一个是考虑在客户端高并发的请求后，服务端如何能够接收所有的请求并且服务端能够顶得住洪流的负载。这中间就需要涉及考虑调度机制和队列机制。比如在2022年中，西安一码通是崩溃了又崩溃，这就是很典型的在高可用设计和稳定性体系建设方面缺少系统化的思考。作为主流的核心中间件RabbitMQ，也是考虑到了限流的机制。
4.客户端使用Routing key，在Exchange和Queue之间建立好绑定关系。
消费者完成一个任务可能需要一段时间，如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成了部分突然它挂掉了，会发生什么情况。RabbitMQ 一旦向消费者传递了一条消息，便立即将该消息标记为删除。在这种情况下，突然有个消费者挂掉了，我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该消费者的消息，因为它无法接收到。
消息确认是保证消息传递可靠性的重要步骤，上一节我们说到持久化，持久化只能保证消息不丢失，但是如果消息如果投递失败我们怎么进行补偿操作呢？解决办法就是实现回调函数进行操作，在消息的发送和消息的消费都可以进行补偿操作，下面我们就要讲解消息确认。
在上一章第四十一章： 基于SpringBoot & RabbitMQ完成DirectExchange分布式消息消费我们讲解到了RabbitMQ消息队列的DirectExchange路由键消息单个消费者消费，源码请访问SpringBoot对应章节源码下载查看，消息队列目的是完成消息的分布式消费，那么我们是否可以为一个Provider创建并绑定多个Consumer呢？ 本章目标 基于SpringBoot平台整合RabbitMQ消息队列，完成一个Provider绑定多个Consumer进行消息消费。 Spring
RabbitMQ和Kafka都提供持久的消息保证。两者都提供至少一次和至多一次的保证，另外，Kafka在某些限定情况下可以提供精确的一次（exactly-once）保证。
MQ(message queue)，从字面意思上看，本质是个队列，FIFO 先入先出，只不过队列中存放的内容是message 而已，还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。在互联网架构中，MQ 是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了 MQ 之后，消息发送上游只需要依赖 MQ，不用依赖其他服务。
https://blog.bossma.cn/rabbitmq/practices-on-improving-the-speed-of-rabbitmq-consumption/
我目前的项目最后使用的是RabbitMQ，这里依然是结合网上大神们的优秀博客，对kafka和rabbitmq进行简单的比对。最后附上参考博客。
分析RabbitMQ消息丢失的情况，不妨先看看一条消息从生产者发送到消费者消费的过程：
默认的端口15672：rabbitmq管理平台端口号 默认的端口5672： rabbitmq消息中间内部通讯的端口 默认的端口号25672 rabbitmq集群的端口号
在入门使用曾提到过，生产者发送消息可以使用mandatory参数，该参数的作用主要是在交换器根据路由键无法匹配队列的时候讲消息返回给生产者，但是需要生产者通过ReturnListener来进行处理，这无疑增加了生产者客户端程序编写的复杂度。
上篇文章介绍了rabbitmq的基本知识、交换机类型实战《【消息队列之rabbitmq】学习RabbitMQ必备品之一》 这篇文章主要围绕着消息确认机制为中心，展开实战；接触过消息中间件的伙伴都知道，消息会存在以下问题： 1、消息丢失问题和可靠性投递问题； 2、消息如何保证顺序消费； 3、消息如何保证幂等性问题，即重复消费问题等等… 本文主要以Rabbitmq消息中间件解决问题一的实践，其他问题小编会重新写文章总结；
常用的 MQ组件有 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、ZeroMQ、MetaMQ。当然 Kafka的功能更加强大，其它 MQ都有自己的特点和优势，如下：
除了以上高级特性外，RabbitMQ还支持多种消息队列模式，如点对点队列、工作队列模式等，以满足不同场景下的需求。
消息队列RabbitMQ提供了六种工作模式：简单模式、work queues、发布订阅模式、路由模式、主题模式、发布确认模式。本文将介绍前三种工作模式。所有的案例代码都是使用Java语言实现。
消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。虽然说，目前状况是Kafka更为火热，但更为广泛的应该还属老牌的RabbtiMQ和Alibaba自主研发的RocketMQ。
本公司是.Net项目，在.Net可选的MQ比较少，主要Kafka和RabbitMQ，RabbitMQ我也是使用多年了，最近的Kafka广告与流行度我也是无法无视，因此也是花了点时间收集了资料做了些对比。
生产者发布消息到 RabbitMQ 后，需要 RabbitMQ 返回「ACK（已收到）」给生产者，这样生产者才知道自己生产的消息成功发布出去。
早在之前就了解到了消息中间件，但是一直没有系统的学习，最近花了一段时间系统学习了当下最为主流的 RabbitMQ 消息队列，学习过程中也随时记录，刚开始学习的时候懵懵懂懂，做的笔记都比较杂乱，系统学习完后我将笔记内容不断反复修改，对章节进行设计调整，最终整合出了以下好理解、案例多、超详细的 RabbitMQ 学习笔记，希望能帮到大家～
最基础的消息队列应该具备通信协议、网络模块、存储模块、生产者、消费者五个模块。
这次我分享的是 springboot + rabbitmq 如何实现消息确认机制，以及在实际开发中的一点踩坑经验，其实整体的内容比较简单，有时候事情就是这么神奇，越是简单的东西就越容易出错。
通过程序执行发现生产者总共发送 4 个消息，消费者 1 和消费者 2 分别分得两个消息，并且是按照有序的一个接收一次消息
消息队列（Messeage Queue，MQ）是在分布式系统架构中常用的一种中间件技术，从字面表述看，是一个存储消息的队列，所以它一般用于给 MQ 中间的两个组件提供通信服务。
本文将从，Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ 17 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。
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本文将从，Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ 18 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。
原文链接：http://t.cn/RVDWcfe
本文将对Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ从17 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。
消费者完成一个任务可能需要一段时间，如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成了部分突然它挂掉了，会发生什么情况。RabbitMQ一旦向消费者传递了一条消息，便立即将该消息标记为删除。在这种情况下，突然有个消费者挂掉了，我们将丢失正在处理的消息。以及后续发送给该消费这的消息，因为它无法接收到。 为了保证消息在发送过程中不丢失，rabbitmq引入消息应答机制，消息应答就是:消费者在接收到消息并且处理该消息之后，告诉rabbitmq它已经处理了，rabbitmq可以把该消息删除了。
这是第二种模型 （Work Queue）,任务模型，当消息处理比较耗时的时候，生产者发送消息的速度远远大于消费的速度，长此以往，消息就会堆积的越来越多，无法及时处理，可以使用work模型，让多个消费者绑定到一个队列，共同消费队列中的消息。队列中的消息一旦消费，就会消失，因此任务是不会被重复执行的。
最近一段项目实践中大量使用了基于RabbitMQ的消息中间件，也积累的一些经验和思考，特此成文，望大家不吝赐教。 本文包括RabbitMQ基本概念、进阶概念、实践与思考等三部分，着重强调相关概念和基于RabbitMQ进行扩展开发的思路，并简要展示RabbitMQ客户端的编码，接下来通过一个思维导图来展示整体思路，红星表示重点部分。
最近部门号召大伙多组织一些技术分享会，说是要活跃公司的技术氛围，但早就看穿一切的我知道，这 T M 就是为了刷KPI。不过，话说回来这的确是件好事，与其开那些没味的扯皮会，多做技术交流还是很有助于个人成长的。
消息生产者如果向交换机发送了一个无法被路由到任何队列上的消息,那么此时交换机会判断消息的mandatory属性值:
Kafka 和 RabbitMQ 都是流行的开源消息系统，它们可以在分布式系统中实现数据的可靠传输和处理。Kafka 和 RabbitMQ 有各自的优势和特点，它们适用于不同的场景和需求。本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别，并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。
当初我学RabbitMQ的时候，第一时间就上GitHub找相应的教程，但是令我很失望的是没有找到，Spring，Mybatis之类的教程很多，而RabbitMQ的教程几乎找不到，看的最多的就是朱小厮大佬的博客。后来想着索性自己总结一下吧，有不恰当的地方欢迎小伙伴指出。
做消息中心要求测试以及预估一下rabbitmq的消费能力,需求是创建1千个队列,每个队列1000条数据合计100W数据,然后每个队列指定一定数量的消费者进行消费,看下吞吐量,监控下cpu以及内存变化.
Rabbit是基于AMQP协议并使用Erlang开发的开源消息队列中间件，它支持多种语言的客户端，也是目前市面上使用比较广泛的一种消息队列，因此学习并掌握它是非常有必要的。本文主要基于Java客户端进行讲解，不涉及环境搭建部分。
MQ全称是Message Queue，可以理解为消息队列的意思，简单来说就是消息以管道的方式进行传递。
根据RabbitMQ的工作模式，一条消息从生产者发出，到消费者消费，需要经历以下4个步骤：
Channel channel.exchangeDeclare()： type：有direct、fanout、topic三种 durable：true、false true：服务器重启会保留下来Exchange。警告：仅设置此选项，不代表消息持久化。 即不保证重启后消息还在。原文：true if we are declaring a durable exchange (the exchange will survive a server restart) autoDelete:true、false.tru
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