RabbitMQ初步优化分析报告

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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。

提升RabbitMQ消费速度的一些实践

提升RabbitMQ消费速度的⼀些实践RabbitMQ是⼀个开源的消息中间件，⾃带管理界⾯友好、开发语⾔⽀持⼴泛、没有对其它中间件的依赖，⽽且社区⾮常活跃，特别适合中⼩型企业拿来就⽤。

这篇⽂章主要探讨提升RabbitMQ消费速度的⼀些⽅法和实践，⽐如增加消费者、提⾼Prefetch count、多线程处理、批量Ack等。

增加消费者这个道理⽐较容易理解，多个⼈搬砖的速度肯定⽐⼀个⼈要快很多。

不过实际情况中还需要⾯对⼀些技术挑战，⽐如后端处理能⼒、并发冲突，以及处理顺序。

后端处理能⼒：⽐如多个消费者都要操作数据库，那么数据库连接的并发数和读写吞吐量就是后端处理能⼒，如果达到了数据库的最⼤处理能⼒，增加再多的消费者也没有⽤，甚⾄会因为数据库拥塞导致整体消费速度的下降。

这个问题还存在另⼀种情况，就是消费者是否真正的发挥了后端服务的处理能⼒，⽐如使⽤Redis时是否采⽤了多线程、IO复⽤等⽅式来进⼀步提升吞吐量。

并发冲突：⽐如两个消费者都要去修改⽤户的积分，单个消费者的做法可能就是取出来、改下字段的值、最后再update到数据库，多个消费者时如果同时取出了相同的数据，还这样处理的话就会出问题了。

这时候可能需要修改下SQL语句，直接在SQL语句中修改积分，由数据库写⼊事务来处理并发冲突；或者搞⼀个分布式锁，对于具体的某个⽤户同时只能有⼀个消费者来处理其积分。

处理顺序：如果消息需要被顺序处理，那么各个消费者之间还需要增加⼀个同步机制。

⽐如基于GPS定位的电⼦围栏，在出围栏的某个时段，先产⽣了围栏内定位消息、然后产⽣了围栏外定位消息；如果围栏外定位消息先被⼀个消费者处理，则判定为出围栏，这没有问题；然后围栏内定位消息被另⼀个消费者处理，则会被判定为⼊围栏，这个就属于误判了。

这时候可能要同步⼀个已处理定位时间，早于这个时间的定位就抛弃掉；或者同⼀个设备的定位消息通过某种算法控制只能由某个消费者进⾏处理。

解决后边两个问题的⽅法不可避免的要引⼊多个消费者之间的协商机制，如果这些协商机制设计不好会对处理速度带来很⼤影响。

RabbitMQ-解耦、异步、削峰

RabbitMQ-解耦、异步、削峰1.为什么使⽤消息队列啊？通⽤回答是：我们公司有个什么业务场景，这个业务场景有个什么技术挑战，如果不⽤MQ可能会很⿇烦，但是你现在⽤了MQ之后带给了你很多的好处。

⽐较核⼼的有3个业务场景：解耦、异步、削峰解耦：现场画个图来说明⼀下，A系统发送个数据到BCD三个系统，接⼝调⽤发送，那如果E系统也要这个数据呢？那如果C系统现在不需要了呢？现在A系统⼜要发送第⼆种数据了呢？A系统负责⼈濒临崩溃中。

再来点更加崩溃的事⼉，A系统要时时刻刻考虑BCDE四个系统如果挂了咋办？我要不要重发？我要不要把消息存起来？头发都⽩了啊。

不⽤MQ的系统耦合场景：使⽤了MQ之后的解耦场景：异步：现场画个图来说明⼀下，A系统接收⼀个请求，需要在⾃⼰本地写库，还需要在BCD三个系统写库，⾃⼰本地写库要3ms，BCD三个系统分别写库要300ms、450ms、200ms。

最终请求总延时是3 + 300 + 450 + 200 = 953ms，接近1s，⽤户感觉搞个什么东西，慢死了慢死了。

不⽤MQ的同步⾼延时请求场景：使⽤了MQ进⾏异步之后的接⼝性能优化：削峰：每天0点到11点，A系统风平浪静，每秒并发请求数量就100个。

结果每次⼀到11点~1点，每秒并发请求数量突然会暴增到1万条。

但是系统最⼤的处理能⼒就只能是每秒钟处理1000个请求啊。

尴尬了，系统会死。

没⽤MQ⾼峰期系统被打死的场景：使⽤MQ来进⾏削峰的场景：（2）消息队列有什么优点和缺点啊？优点上⾯已经说了，就是在特殊场景下有其对应的好处，解耦、异步、削峰缺点呢？显⽽易见的系统可⽤性降低：系统引⼊的外部依赖越多，越容易挂掉，本来你就是A系统调⽤BCD三个系统的接⼝就好了，⼈ABCD四个系统好好的，没啥问题，你偏加个MQ进来，万⼀MQ挂了咋整？MQ挂了，整套系统崩溃了，你不就完了么。

系统复杂性提⾼：硬⽣⽣加个MQ进来，你怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序性？头⼤头⼤，问题⼀⼤堆，痛苦不已⼀致性问题：A系统处理完了直接返回成功了，⼈都以为你这个请求就成功了；但是问题是，要是BCD三个系统那⾥，BD两个系统写库成功了，结果C系统写库失败了，咋整？你这数据就不⼀致了。

rabbitmq集群,消费者消费消息原理

rabbitmq集群,消费者消费消息原理1. 引言1.1 什么是RabbitMQ集群RabbitMQ是一个开源的消息代理软件，实现了AMQP（高级消息队列协议）标准，用于在分布式环境中传递消息。

RabbitMQ集群是将多个RabbitMQ代理配置在一起，以提高可靠性、可扩展性和性能。

当一个节点发生故障时，集群可以继续运行，确保消息的可靠传递。

RabbitMQ集群通过将数据和负载分布在多个节点上来实现高可用性。

每个节点都可以独立处理消息的存储和传递，同时还可以与其他节点进行通信，以确保消息的正确路由和传递。

集群中的节点可以动态地加入或退出，使得系统具有较高的弹性和可伸缩性。

RabbitMQ集群是一种强大的消息传递解决方案，能够提供高可用性、可扩展性和性能，是构建分布式系统和微服务架构的理想选择。

通过合理配置和管理集群，可以确保消息的可靠传递，保障系统的稳定性和可靠性。

1.2 什么是消费者消费消息消费者消费消息是指在RabbitMQ集群中，消费者通过订阅队列来获取并处理消息的过程。

消费者在消费消息时需要考虑到消息的确认、分配和重试机制，以确保消息能够被正确地处理并达到预期的效果。

消费者消费消息的流程通常包括以下步骤：1. 连接到RabbitMQ集群：消费者需要先建立与RabbitMQ集群的连接，并订阅感兴趣的队列。

2. 接收消息：一旦消费者订阅了队列，RabbitMQ集群就会将消息发送给消费者，消费者可以通过消费者端的订阅函数获取消息。

3. 处理消息：消费者收到消息后会进行相应的处理，可能是执行某些逻辑操作、更新数据库或发送响应。

4. 消息确认：消费者在处理完消息后需要向RabbitMQ集群发送确认消息，以告知RabbitMQ该消息已被处理，并可以在队列中删除。

5. 消息重试：如果消费者在处理消息时发生错误或失败，可以根据消费者消息重试机制进行相应的处理，例如重新发送消息或将消息放回队列中等待后续处理。

系统改造分析报告

系统改造分析报告随着业务的不断发展和技术的持续进步，现有的系统在运行过程中逐渐暴露出一些问题和不足，已经无法完全满足当前和未来的业务需求。

为了提高系统的性能、稳定性和安全性，提升用户体验，有必要对系统进行改造。

本报告将对系统改造的必要性、目标、现状分析、改造方案、风险评估以及实施计划等方面进行详细阐述。

一、系统改造的必要性1、业务需求的变化随着市场竞争的加剧和业务模式的创新，业务部门对系统提出了更多的功能需求，如个性化定制、数据分析与挖掘、跨平台应用等。

现有的系统架构和功能模块难以支持这些新的业务需求，限制了业务的拓展和创新。

2、性能瓶颈在业务高峰期，系统的响应时间明显延长，甚至出现系统崩溃的情况，严重影响了工作效率和用户满意度。

经过性能测试和分析，发现系统存在数据库读写性能差、服务器资源不足、网络带宽受限等问题，这些性能瓶颈已经成为制约系统发展的关键因素。

3、技术更新换代当前使用的技术框架和开发语言已经逐渐落后，缺乏技术支持和社区活跃度，难以吸引优秀的技术人才进行维护和开发。

同时，新的技术和工具不断涌现，如云计算、大数据、人工智能等，为系统的优化和升级提供了更多的选择和可能性。

4、安全性问题随着网络攻击手段的日益复杂和多样化，系统面临着越来越多的安全威胁，如数据泄露、恶意软件攻击、SQL 注入等。

现有的安全防护机制已经无法有效应对这些安全风险，需要对系统进行全面的安全加固和升级。

二、系统改造的目标1、提升系统性能通过优化数据库结构、增加服务器资源、改进算法等措施，显著提高系统的响应速度和处理能力，确保在业务高峰期能够稳定运行，满足用户的高并发访问需求。

2、增强系统功能根据业务部门的需求，新增和完善系统的功能模块，如个性化推荐、数据可视化、移动应用支持等，提升系统的业务支持能力和用户体验。

3、提高系统的可扩展性采用先进的技术架构和设计模式，构建灵活、可扩展的系统架构，便于未来根据业务发展的需要进行快速的功能扩展和技术升级。

rabbitmq perftest常用参数

一、RabbitMQ性能测试简介RabbitMQ是一个高性能、高可靠且易于部署的消息队列中间件。

它可以用于构建分布式系统，实现不同系统之间的消息传递与通信。

在实际应用场景中，对于RabbitMQ的性能表现往往是关注的焦点之一。

为了全面了解RabbitMQ的性能，进行性能测试是非常必要的。

二、RabbitMQ性能测试参数概述RabbitMQ性能测试需要关注的参数包括以下几个方面：1. 消息大小：消息的大小会直接影响RabbitMQ的性能。

通常来说，较小的消息会比较大的消息具有更好的性能表现。

2. 消息持久化：消息是否需要持久化也是一个重要的测试参数。

如果消息需要被持久化，会增加对磁盘的I/O负载，从而影响性能。

3. 消息确认模式：RabbitMQ支持多种消息确认模式，包括ack模式和noack模式等。

不同的消息确认模式对性能的影响是不同的。

4. 并发连接数：并发连接数是指同时与RabbitMQ建立连接的客户端数量。

并发连接数的增加会对RabbitMQ的性能产生一定的影响。

5. 持久化队列和交换机：通过测试持久化队列和交换机的性能，可以评估RabbitMQ在处理持久化消息时的表现。

6. 高可用和镜像队列：测试在高可用集裙环境下RabbitMQ的性能表现，以及镜像队列对性能的影响。

7. 客户端消息确认超时时间：设置客户端消息确认的超时时间，测试在不同的超时时间下RabbitMQ的性能表现。

8. 消息发布速率：测试消息发布的速率，评估RabbitMQ在高负载情况下的性能表现。

9. 用户数量：测试不同数量的用户同时消费消息时RabbitMQ的性能。

10. TCP缓冲区大小：设置TCP缓冲区的大小，测试不同大小的TCP缓冲区对RabbitMQ性能的影响。

11. 用户预取消息数量：设置用户预取消息的数量，测试不同预取消息数量对RabbitMQ性能的影响。

12. 交换机类型：测试不同类型的交换机对RabbitMQ的性能影响。

rabbimq prometheus 指标说明

rabbimq prometheus 指标说明RabbitMQ是一个开源的消息中间件，它提供了强大的消息队列功能来协调分布式应用程序之间的通信。

Prometheus是一个流行的监控系统，用于收集和存储系统的各种指标数据。

本文将介绍如何使用RabbitMQ提供的Prometheus插件来获取RabbitMQ的各项指标数据。

1. 连接数指标：RabbitMQ提供了多个与连接相关的指标，包括当前连接数、连接建立数、连接关闭数等。

这些指标可以让你了解到系统中的连接活动情况，以便进行适当的调优和监控。

2. 队列指标：RabbitMQ的队列指标可以告诉你当前队列中未处理的消息数量、已消费的消息数量和队列的长度等信息。

这些指标能帮助你判断系统的消息处理能力，为后续的工作负载规划提供依据。

3. 交换机指标：交换机是RabbitMQ中消息的路由节点，它负责将消息发送到对应的队列。

交换机指标可以告诉你当前交换机的状态、消息发布数量和消息确认数量等。

通过对交换机指标的监控，可以了解到系统中消息的流动情况，为系统设计提供参考。

4. 消费者指标：消费者是指在RabbitMQ中消费消息的应用程序。

RabbitMQ提供了消费者的指标，包括消费者数量、消费速率、消费者取消数量等。

通过监控消费者指标，可以追踪消费者的活动情况，及时发现消费者的问题。

5. 堆积指标：堆积是指在RabbitMQ中积压的消息数量。

堆积指标可以让你了解到系统当前的消息积压情况，以及处理消息的速度是否能够跟上消息的产生速度。

这对于系统的稳定性和可靠性至关重要。

总结：以上是RabbitMQ Prometheus指标的一些常见示例。

通过监控和分析这些指标，可以帮助你了解RabbitMQ的运行情况、系统的负载情况以及潜在的问题。

有了这些信息，你可以及时做出调整和优化，提高RabbitMQ的性能和可靠性。

rabbitmq prefetchcount参数

一、概述在使用RabbitMQ进行消息队列的处理时，我们经常会涉及到prefetchcount参数。

prefetchcount参数是用来控制用户从RabbitMQ服务器上获取消息的速度的。

通过设置不同的prefetchcount值，我们可以实现对消息的流量控制和负载均衡。

二、prefetchcount参数的作用1. 控制用户获取消息的速度prefetchcount参数的主要作用是控制用户一次性获取的消息数量。

当我们设置了prefetchcount参数之后，RabbitMQ会根据这个值来限制用户一次性获取的消息数量，从而实现对消息的流量控制。

2. 实现负载均衡另外，通过设置不同的prefetchcount值，我们还可以实现对用户之间的负载均衡。

如果我们有多个用户同时处理同一个队列中的消息，通过合理设置prefetchcount参数，可以让不同的用户按照一定的规则来获取消息，从而实现负载均衡。

三、如何设置prefetchcount参数在RabbitMQ中，我们可以通过两种方式来设置prefetchcount参数：一种是通过RabbitMQ的管理界面来进行设置，另一种是通过编程方式来设置。

1. 通过RabbitMQ管理界面设置如果我们使用的是RabbitMQ自带的管理界面，那么可以在队列的属性中找到prefetchcount参数，并进行相应的设置。

在管理界面中，我们可以直接输入需要设置的prefetchcount值，然后保存即可。

2. 通过编程方式设置如果我们是通过代码来连接RabbitMQ，可以通过编程的方式来设置prefetchcount参数。

具体的方法取决于我们使用的是哪种客户端，比如Python的pika库、Java的RabbitMQ客户端等。

四、prefetchcount参数的注意事项1. 根据业务需求合理设置在实际使用中，我们需要根据业务的实际需求来合理设置prefetchcount参数。

windows上部署rabbitmq遇到的一些问题及解决方法

windows上部署rabbitmq遇到的⼀些问题及解决⽅法在⽬前这家公司，刚进公司的时候接⼿了⼀个服务，算是个⽐较完备的服务，其中⼏台电脑之间通信⽤到了rabbitmq，⼀开始没出什么问题，然后后来勒索病毒wanner cry来的时候，系服把所有服务器装了⼀个什么杀毒软件，重启之后rabibtmq集群就出现了⼀些问题，经过⼀番学习，把这些问题都搞定了，现在做⼀个总结。

⼀开始，我按照官⽹的描述，把四台服务器加⼊了⼀个集群，但是不知道为什么，除了主节点外，另外三台都看不了集群状态，由于并不影响什么，就先放在那没管，其实想起来，是因为之前集群的配置⽂件没删除，应该先把C:\Users\Administrator\AppData\Roaming下的RabbitMQ⽂件夹删除掉。

后来，其中⼀台服务器⽼是打出连接断开的错误⽇志，经过检查，发现是rabbitmq设置的消费者端缓存池满了，所以才有这个log。

处理了⼀下消费者端的消费问题，这个算是解决了。

由于之前那个配置⽂件⼀直没删除，导致后来集群出现问题了，有两台服务器相继从集群中断开连接，⽤rabbitmqctl join_cluster rabbit@compute01命令尝试连接进集群的时候，会报⼀堆乱七⼋糟的错误。

类似这种：Error: {cannot_start_mnesia,{{shutdown,{failed_to_start_child,mnesia_kernel_sup,killed}},{mnesia_sup,start,[normal,[]]}}}由于rabbitmq是⽤erlang写的，安装也基于erlang平台，⽽我⼜不懂erlang⾥的⽅法，因此只能看出是erlang⾥⾯报错，但是并不知道怎么解决，于是采⽤最原始暴⼒的⼿段，重装erlang以及rabbitmq（其实把任务结束掉，再删除前⾯的集群配置⽂件就可以，不过当时并不知道，⼈总是有个慢慢熟悉的过程嘛）。

RabbitMQ脑裂问题解决方案调查

RabbitMQ脑裂问题解决⽅案调查现象：RabbitMQ GUI上显⽰Network partition detectedMnesia reports that this RabbitMQ cluster has experienced a network partition. There is a risk of losing data. Please read RabbitMQ documentation about network partitions and the possible solutions.原因分析：这是由于⽹络问题导致集群出现了脑裂临时解决办法：在相对不怎么信任的分区⾥，对那个分区的节点实⾏在出现问题的节点上执⾏: sbin/rabbitmqctl stop_app在出现问题的节点上执⾏: sbin/rabbitmqctl start_app注意：mq集群不能采⽤kill -9 杀死进程，否则⽣产者和消费者不能及时识别mq的断连，会影响⽣产者和消费者正常的业务处理。

Rabbitmq network partition的判定及恢复策略的选择RabbitMQ Network Partitions问题具体分析和解决⽅案Clustering and Network PartitionsRabbitMQ clusters do not tolerate network partitions well. If you are thinking of clustering across a WAN, don’t. You should use federation or the shovel instead.However, sometimes accidents happen. This page documents how to detect network partitions, some of the bad effects that may happen during partitions, and how to recover from them.RabbitMQ stores information about queues, exchanges, bindings etc in Erlang’s distributed database, Mnesia. Many of the details of what happens around network partitions are related to Mnesia’s behaviour.集群和⽹络分区RabbitMQ集群并不能很好的“忍受”⽹络分区。

优化RabbitMQ配置提高性能的策略

优化RabbitMQ配置提高性能的策略优化RabbitMQ的配置以提高性能可以采取以下措施：1.调整队列参数：根据实际需要，可以调整队列的参数，如最大长度、最大内存限制和消息过期时间等。

这些参数的合理设置可以有效防止队列过度堆积消息，避免系统资源耗尽。

2.启用消息持久化：通过持久化消息，确保消息不会因为系统重启或故障而丢失。

在生产者端和消费者端都启用消息持久化，可以保证消息的可靠传递。

3.批量发送和接收消息：在处理大量消息时，可以通过批量发送和接收消息来减少网络传输和消费者处理的开销。

这可以通过设置批量大小来实现。

4.调整并发控制：根据系统的实际情况，可以调整并发控制来优化RabbitMQ的性能。

通过调整并发级别和线程池大小，可以平衡系统的处理能力和资源消耗。

5.使用合适的消息确认机制：在处理消息时，可以采取合适的消息确认机制来确保消息的可靠传递。

例如，使用手动确认模式，在消息处理完毕后发送确认消息给RabbitMQ。

6.优化数据结构：根据消息的特点和需求，选择合适的数据结构来存储和检索消息。

例如，对于具有相同属性的消息，可以使用索引来提高查询效率。

7.调整网络连接参数：通过调整网络连接参数，可以优化RabbitMQ的网络性能。

例如，可以设置连接超时时间、重试次数和重试间隔时间等参数。

8.监控和调优：通过监控RabbitMQ的性能指标，如吞吐量、延迟、错误率和内存使用情况等，及时发现并解决潜在的性能问题。

同时，可以根据实际情况对RabbitMQ进行调优，以实现更好的性能表现。

需要注意的是，优化RabbitMQ的配置是一个持续的过程，需要结合实际应用场景和需求进行具体的分析和调整。

同时，在进行优化时应注意合理利用系统资源，避免过度优化导致资源浪费。

rabbitmq重试方案

rabbitmq重试方案RabbitMQ是一个功能强大的开源消息代理软件，被广泛应用于构建可靠、可扩展的分布式系统。

在分布式系统中，消息的可靠性传递是一个重要的问题。

当消息传递失败时，需要一种可靠的重试方案来确保消息能够成功发送。

在使用RabbitMQ时，可以采取以下重试方案来解决消息传递的可靠性问题：1. 重试间隔策略在消息传递失败后，可以设置一个重试间隔策略来控制消息的重试时间间隔。

例如，可以使用指数退避算法，即每次重试时的时间间隔是前一次的指数倍，以避免过多的重试请求对系统造成压力。

2. 重试次数限制为了避免消息陷入无限重试循环，可以设置一个重试次数限制。

当消息超过重试次数后，可以将其标记为失败并进行错误处理，例如将消息发送到一个死信队列中，或者记录日志进行排查问题。

3. 消息幂等性处理为了避免在消息重试时引入不一致的问题，需要对消息进行幂等性处理。

即使同一消息重试多次，也应该保证最终结果是一致的。

可以使用唯一标识符对消息进行去重处理，或者在业务逻辑中设计幂等性操作。

4. 队列优先级为了确保重要的消息能够更及时地得到处理，可以为消息队列设置优先级。

将重要的消息设置为高优先级，可以在队列中优先得到处理，减少重试时间。

5. 死信队列当消息无法被成功消费时，可以将其发送到一个死信队列中。

死信队列中的消息可以进一步进行排查和处理。

通过设置死信队列可以有效地管理未能成功传递的消息，避免消息丢失。

6. 监控和报警在重试过程中，对RabbitMQ的状态进行监控是非常重要的。

可以通过监控指标，如未确认消息数量、队列长度等，及时发现问题并采取相应的措施。

同时，设置报警机制可以及时通知管理员处理异常情况。

总结：通过以上重试方案，可以保证消息在传递过程中的可靠性。

在实际应用中，根据具体的业务需求和系统情况，可能需要结合多种重试方案来达到最佳效果。

使用RabbitMQ重试方案，能够有效解决消息传递过程中的失败问题，提升系统的可靠性和稳定性。