一.什么是RabbitMQ
中间件（Middleware）是处于操作系统和应用程序之间的软件，也有人认为它应该属于操作系统中的一部分。人们在使用中间件时，往往是一组中间件集成在一起，构成一个平台（包括开发平台和运行平台），但在这组中间件中必须要有一个通信中间件，即中间件=平台+通信，这个定义也限定了只有用于分布式系统中才能称为中间件，同时还可以把它与支撑软件和实用软件区分开来。
具体地说，中间件屏蔽了底层操作系统的复杂性，使程序开发人员面对一个简单而统一的开发环境，减少程序设计的复杂性，将注意力集中在自己的业务上，不必再为程序在不同系统软件上的移植而重复工作，从而大大减少了技术上的负担。中间件带给应用系统的，不只是开发的简便、开发周期的缩短，也减少了系统的维护、运行和管理的工作量，还减少了计算机总体费用的投入。
也许很难给中间件一个严格的定义，但中间件应具有如下的一些特点：
（1）满足大量应用的需要
（2）运行于多种硬件和OS平台
（3）支持分布计算，提供跨网络、硬件和OS平台的透明性的应用或服务的交互
（4）支持标准的协议
（5）支持标准的接口
在项目的架构和重构中，使用任何技术和架构的改变我们都需要谨慎斟酌和思考，因为任何技术的融入和变化都可能人员，技术，和成本的增加，中间件的技术一般现在一些互联网公司或者项目中使用比较多，如果你仅仅还只是一个初创公司建议还是使用单体架构，最多加个缓存中间件即可，不要盲目追求新或者所谓的高性能，而追求的背后一定是业务的驱动和项目的驱动，因为一旦追求就意味着你的学习成本，公司的人员结构以及服务器成本，维护和运维的成本都会增加，所以需要谨慎选择和考虑。
单体架构
在企业开发的中，大部分的初期架构都采用的是单体架构的模式进行架构，而这种架构的典型的特点：就是把所有的业务和模块，源代码，静态资源文件等都放在一个一工程中，如果其中的一个模块升级或者迭代发生一个很小变动都会重新编译和重新部署项目。 这种的架构存在的问题就是：
1：耦合度太高
2：运维的成本过高
3：不易维护
4：服务器的成本高
5：以及升级架构的复杂度也会增大
分布式架构
和单体架构不同的是，单体架构是一个请求发起jvm调度线程（确切的是tomcat线程池）分配线程Thread来处理请求直到释放，而分布式是系统是：一个请求是由多个系统共同来协同完成，jvm和环境都可能是独立。如果生活中的比喻的话，单体架构就想建设一个小房子很快就能够搞定，如果你要建设一个鸟巢或者大型的建筑，你就必须是各个环节的协同和分布，这样目的也是项目发展都后期的时候要去部署和思考的问题。我们也不能看出来：分布式架构系统存在的特点和问题如下：
存在问题
1：学习成本高，技术栈过多
2：运维成本和服务器成本增高
3：人员的成本也会增高
4：项目的负载度也会上升
5：面临的错误和容错性也会成倍增加
6：占用的服务器端口和通讯的选择的成本高
7：安全性的考虑和因素逼迫可能选择RMI/MQ相关的服务器端通讯。
好处
1：服务系统的独立，占用的服务器资源减少和占用的硬件成本减少，
确切的说是：可以合理的分配服务资源，不造成服务器资源的浪费
2：系统的独立维护和部署，耦合度降低，可插拔性。
3：系统的架构和技术栈的选择可以变的灵活（而不是单纯的选择java）
4：弹性的部署，不会造成平台因部署造成的瘫痪和停服的状态。
二.基于分布式架构的中间件技术
从上图中可以看出来，消息中间件的是
1：利用可靠的消息传递机制进行系统和系统直接的通讯
2：通过提供消息传递和消息的排队机制，它可以在分布式系统环境下扩展进程间的通讯。
常见的消息中间件：ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ等。
消息中间件的本质及设计
它是一种接受数据，接受请求、存储数据、发送数据等功能的技术服务。
MQ消息队列：负责数据的传接受，存储和传递，所以性能要过于普通服务和技术。
谁来生产消息，存储消息和消费消息呢？
三.消息队列协议
我们知道消息中间件负责数据的传递，存储，和分发消费三个部分，数据的存储和分发的过程中肯定要遵循某种约定成俗的规范，你是采用底层的TCP/IP，UDP协议还是其他的自己取构建等，而这些约定成俗的规范就称之为：协议。
所谓协议是指：
1：计算机底层操作系统和应用程序通讯时共同遵守的一组约定，只有遵循共同的约定和规范，系统和底层操作系统之间才能相互交流。
2：和一般的网络应用程序的不同它主要负责数据的接受和传递，所以性能比较的高。
3：协议对数据格式和计算机之间交换数据都必须严格遵守规范。
1.语法。语法是用户数据与控制信息的结构与格式,以及数据出现的顺序。
2.语义。语义是解释控制信息每个部分的意义。它规定了需要发出何种控制信息,以及完成的动作与做出什么样的响应。
3.时序。时序是对事件发生顺序的详细说明。
比如我MQ发送一个信息，是以什么数据格式发送到队列中，然后每个部分的含义是什么，发送完毕以后的执行的动作，以及消费者消费消息的动作，消费完毕的响应结果和反馈是什么，然后按照对应的执行顺序进行处理。如果你还是不理解：大家每天都在接触的http请求协议:
1：语法：http规定了请求报文和响应报文的格式。
2：语义：客户端主动发起请求称之为请求。（这是一种定义，同时你发起的是post/get请求）
3：时序：一个请求对应一个响应。（一定先有请求在有响应，这个是时序）
而消息中间件采用的并不是http协议，而常见的消息中间件协议有：OpenWire、AMQP、MQTT、Kafka，OpenMessage协议。
面试题：为什么消息中间件不直接使用http协议呢？
1: 因为http请求报文头和响应报文头是比较复杂的，包含了cookie，数据的加密解密，状态码，响应码等附加的功能，但是对于一个消息而言，我们并不需要这么复杂，也没有这个必要性，它其实就是负责数据传递，存储，分发就行，一定要追求的是高性能。尽量简洁，快速。
2:大部分情况下http大部分都是短链接，在实际的交互过程中，一个请求到响应很有可能会中断，中断以后就不会就行持久化，就会造成请求的丢失。这样就不利于消息中间件的业务场景，因为消息中
AMQP：(全称：Advanced Message Queuing Protocol) 是高级消息队列协议。由摩根大通集团联合其他公司共同设计。是一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议，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，并不受客户端/中间件不同产品，不同的开发语言等条件的限制。Erlang中的实现有RabbitMQ等。
特性：
1：分布式事务支持。
2：消息的持久化支持。
3：高性能和高可靠的消息处理优势。
AMQP协议的支持者：
四.消息的分发策略
MQ消息队列有如下几个角色
1：生产者
2：存储消息
3：消费者
那么生产者生成消息以后，MQ进行存储，消费者是如何获取消息的呢？一般获取数据的方式无外乎推（push）或者拉（pull）两种方式，典型的git就有推拉机制，我们发送的http请求就是一种典型的拉取数据库数据返回的过程。而消息队列MQ是一种推送的过程，而这些推机制会适用到很多的业务场景也有很多对应推机制策略。
场景分析一
比如我在APP上下了一个订单，我们的系统和服务很多，我们如何得知这个消息被那个系统或者那些服务或者系统进行消费，那这个时候就需要一个分发的策略。这就需要消费策略。或者称之为消费的方法论。
场景分析二
在发送消息的过程中可能会出现异常，或者网络的抖动，故障等等因为造成消息的无法消费，比如用户在下订单，消费MQ接受，订单系统出现故障，导致用户支付失败，那么这个时候就需要消息中间件就必须支持消息重试机制策略。也就是支持：出现问题和故障的情况下，消息不丢失还可以进行重发。
消息分发策略的机制和对比
| ActiveMQ | RabbitMQ | Kafka | RocketMQ | |
|---|---|---|---|---|
| 发布订阅 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 轮询分发 | 支持 | 支持 | 支持 | / |
| 公平分发 | / | 支持 | 支持 | / |
| 重发 | 支持 | 支持 | / | 支持 |
| 消息拉取 | / | 支持 | 支持 | 支持 |
五.消息队列的高可用性和高可靠性
所谓高可用：是指产品在规定的条件和规定的时刻或时间内处于可执行规定功能状态的能力。
当业务量增加时，请求也过大，一台消息中间件服务器的会触及硬件（CPU,内存，磁盘）的极限，一台消息服务器你已经无法满足业务的需求，所以消息中间件必须支持集群部署。来达到高可用的目的。
集群模式1 - Master-slave主从共享数据的部署方式
解说：生产者讲消费发送到Master节点，所有的都连接这个消息队列共享这块数据区域，Master节点负责写入，一旦Master挂掉，slave节点继续服务。从而形成高可用，
集群模式2 - Master- slave主从同步部署方式
解释：这种模式写入消息同样在Master主节点上，但是主节点会同步数据到slave节点形成副本，和zookeeper或者redis主从机制很类同。这样可以达到负载均衡的效果，如果消费者有多个这样就可以去不同的节点就行消费，以为消息的拷贝和同步会暂用很大的带宽和网络资源。在后续的rabbtmq中会有使用。
集群模式3 - 多主集群同步部署模式
解释：和上面的区别不是特别的大，但是它的写入可以往任意节点去写入。
集群模式4 - 多主集群转发部署模式
解释：如果你插入的数据是broker-1中，元数据信息会存储数据的相关描述和记录存放的位置（队列）。
它会对描述信息也就是元数据信息就行同步，如果消费者在broker-2中进行消费，发现自己几点没有对应的消息，可以从对应的元数据信息中去查询，然后返回对应的消息信息，场景：比如买火车票或者黄牛买演唱会门票，比如第一个黄牛有顾客说要买的演唱会门票，但是没有但是他会去联系其他的黄牛询问，如果有就返回。
集群模式5 Master-slave与Breoker-cluster组合的方案
解释：实现多主多从的热备机制来完成消息的高可用以及数据的热备机制，在生产规模达到一定的阶段的时候，这种使用的频率比较高。
这么集群模式，具体在后续的课程中会进行一个分析和讲解。他们的最终目的都是为保证：消息服务器不会挂掉，出现了故障依然可以抱着消息服务继续使用。
反正终归三句话：
1：要么消息共享，
2：要么消息同步
3：要么元数据共享
什么是高可靠机制
所谓高可用是指：是指系统可以无故障低持续运行，比如一个系统突然崩溃，报错，异常等等并不影响线上业务的正常运行，出错的几率极低，就称之为：高可靠。
在高并发的业务场景中，如果不能保证系统的高可靠，那造成的隐患和损失是非常严重的。
如何保证中间件消息的可靠性呢？可以从两个方面考虑：
1：消息的传输：通过协议来保证系统间数据解析的正确性。
2：消息的存储可靠：通过持久化来保证消息的可靠性。
