Go之一步步学习RabbitMQ(一)
写在前面的话：最近笔者在学习RabbitMQ，便尝试着通过下面的学习过程，来尽量还原RabbitMQ为什么如此设计，以及它是如何解决这些问题的。当中如有不对或者理解偏差的地方，还请大家不吝赐教，多多留言。如果你觉得这篇文章真的帮到了你，还请你顺手转发下。
背景知识：
在学习RabbitMQ之前，我们需要对下面的知识有些概念，
生产者(producer)：产生并发送消息的程序。
队列(queue)：存在RabbitMQ中的邮筒，虽然消息是在应用程序和RabbitMQ中进行传递，但队列才是唯一能够存储消息的地方。队列的大小取决于宿主机器的内存和磁盘容量，它本质上是一个巨大的消息缓存池。多个生产者可以发送消息给同一个队列，多个消费者也可以从同一个队列中读取消息。这个队列有一个特点，先进先出。
消费者(consuming):等待接收消息的程序。
参考知识： 消息队列基础知识，还请参考笔者的另外两篇文章： https://mp.weixin.qq.com/s/uFL6a52FwAAneSJ4GniP5Q https://mp.weixin.qq.com/s/F0DbjgavwH3MUmPlRc9sDg Go 语言中与RabbitMQ交互的客户端包go-amqp： https://mp.weixin.qq.com/s/ALjCxEGrNOBjGV7vn5_SHQ
问题一：RabbitMQ如何解决生产者生产过快，消费者消费过慢的问题？
在看这个问题之前，我们先看下这个问题：网络中，如果一个机器(producer)想把数据发送给另外一台机器(consumer)，那么它应该怎么做？
答案是：它们之间需要建立一个连接，如下图所示，这样貌似就解决了生产者与消费者之间传递数据的问题。不过这样以来producer与consumer之间就绑定了，这个连接也要一直存在，要不然它们之间就没有办法通讯。
如果它们都很闲，或者它们的处理速度差不多(备注：生产者生产数据的速度和消费者消费数据的速度相当)的情况下，这都不是问题。
可是，一旦生产者生产数据过快，或者消费者消费数据过慢，这样就会出问题，生产者产生的数据没有办法被及时处理完。这样就会导致这些数据被丢弃掉，或者生产者只能暂时停止继续生产数据，但是生产者又被绑死在这个消费者上面，也没有办法去干别的事情。
要解决上面的问题，我们该怎么办呢？一般有两种办法：
方法一：新增消费者并让生产者与它再建立连接，然后生产者自己决策如何给这么多的消费者分配数据。这样的话会有两个结果：
第一，生产者需要与另外一个消费者再建立一条连接。第二，生产者需要自己添加数据分发策略，这样会导致生产者的逻辑变得复杂了很多。
方法二：将生产者产生的数据放到缓存中(也就是消息队列中)，而消费者也从这个缓存中获取数据，如下图所示，这也是RabbitMQ的实现方式。这样的话，会有两个好处：
第一，生产者不需要与消费者绑定，它们只需要与消息队列绑定就好了，生产者和消费者成功完成解耦操作。第二，生产者和消费者的速度，可以不一致，就算生产者很快，消费者很慢也没有问题，只要它们能够保证消息队列不满的话，消费者就可以慢慢处理，生产者可以不停的去生产数据。
下面我们来看一下go-amqp例子，是如何实现的这一步操作：
左边是生产者的核心代码部分，右边是消费者的核心代码部分。
运行的时候，我们需要按照下面的步骤来操作：
首先，启动rabbitmq服务器
$ rabbitmq-server
........
Starting broker... completed with 6 plugins // 表示启动成功
其次，启动消费者
$ ./receive
最后，启动生产者，分别发送三次数据给rabbitmq-server
$ ./send hello 2019/11/03 16:32:45 [x] Sent hello
$ ./send world 2019/11/03 16:32:53 [x] Sent world
$ ./send I love U 2019/11/03 16:33:13 [x] Sent I love U
说明：通过上面的消费者的输出，我们可以看出，生产者每生产一个数据，消费者都会立即取走一个数据进行处理。
问题二：RabbitMQ如何解决多个消费者调度的问题？
当一个消费者怎么都处理不过来的时候，最终还是应该新增消费者来处理，如下图所示。在新增消费者的时候后，RabbitMQ的优势就体现出来了，新增消费者的时候，消费者只是与消息队列建立了新的连接，并且也不会增加生产者的代码复杂度。
不过这样也带来了一个新的问题：消息队列怎么决定，同一时刻哪一个消费者来消费这个消息？
RabbitMQ最简单的方式就是时间轮询策略，也就是保证队列先进先出，本时刻哪一个消费者来消息数据，就给到哪一个消费者。
下面是多个消费者调度的展示例子， 我们启动两个消费者，一个生产者，如下图所示： 消费者一：$ ./receive
消费者二：$ ./receive
生产者：
备注：通过消费者一和二输出的结果来看，对于生产者生产的数据，两个消费者按照时间顺序，依次轮询输出。
问题三：RabbitMQ如何保证消息队列中的数据，确实被消费者已经处理掉了？
在真实的网络中，网络往往不可靠。也就是说有可能会存在消息被消费者拿走之后，因为网络原因导致消息并没有真正发送到消费者。
RabbitMQ采用的是消息确认机制，也就是消费者取走消息之后，在处理完了这个消息，需要要主动发送ACK给消息队列，消息队列在收到这个ACK之后，才可以删除这个消息。例子如下所示：
消息确认机制的代码，只要是在对消费者设置的时候，auto-ack设置成false,也就是需要消费者主动回复Ack。 1. 消费者主动回复ACK的过程，与上面的例子类似，并无特别之处。 2. 消费者不回复ACK消息，会发现生产者发送的消息，一直在rabbitmq-server上面保留着，只要有消费者启动，就会将这些数据再消费一次。
生产者发送的消息内容：
消费者消费了第一和第二次数据：
不过，这也要求消息队列必须在ACK回来的这段时间内保证不删除，可是如果ACK一直不来呢？
这样就会导致这个消息一直放在消息队列中不被处理，进而导致RabbitMQ上面的内存泄漏。
我们先来看下消息丢失的场景，一般有三种：第一种，消费者真的就没有回复；第二种，消费者回复了，但是网络原因给丢弃了；第三种，网络断开或者连接关掉。第一种和第三种最为常见，第二种，其实并不是很常见。
第一种情况，其实是消费者那端的代码问题，需要消费者修复才行。
第二种情况，往往是因为使用的底层通讯库有bug导致的，因为在连接不断开的前提下，只要消息发出去了，TCP协议会保证消息到达对端的。RabbitMQ并没有对这种场景做处理，因为RabbitMQ并不知道，这个消息是消费者丢失了，还是网络丢失了，当然了它也不应该关心这也业务场景。不过在设计的时候，我们到可以让消费者根据自身业务，添加超时处理机制，例如：消费者在长时间得不到RabbitMQ新的消息的时候，可以尝试去重发上一个消息的ACK消息。
第三种情况，RabbitMQ在监测到网络断开或者连接关掉的时候，会主动将这个消息再一次放回到消息队列里面，让后续消费者可以再取一次消息。
问题四：RabbitMQ如何保证消费者处理的公平性？
上面讨论的消息内容都是相同或者相似大小的情况下，一旦者消息的大小不同，在RabbitMQ的轮询策略下，就很有可能导致大任务的消息被分配给同一个消费者，导致这个消费者很忙，而其他的消费者却比较闲。
基于这个问题，RabbitMQ采用公平策略做了处理，大体就是在消费者没有将分配到的消息处理完的时候，不在分配新的消息给他，这样就能够让闲一点的消费者去消息队列继续拿新的消息，而忙的消费者一心一意的处理拿到的这个大任务消息。例子如下所示：
代码主要涉及在消费者里，新增的ch.Qos中prefetch count的设定，我们这里设定的数值是1，也就是当消费者拿走数据之后，一直没有回复ACK给rabbitmq-server，那么rabbitmq-server就一直不在给这个消费者分配新的消息。
消费者一，拿到了一个处理时间比较久的数据，所以一直在处理这个消息。
消费者二，拿到了比较短的数据，所以可以很快的处理完，便可以很快的分配到别的数据。
问题五：一旦RabbitMQ挂掉了，该怎么办呢？
基于这个问题，RabbitMQ也做了处理，叫做消息持久化，在RabbitMQ挂掉之前的那些消息队列中的消息，它都会存到硬盘里面，等到RabbitMQ重启之后，会将这些数据重新恢复出来。
当然，对于生产者已经发送，却没有收到确认的消息，需要生产者单独做异常处理。
这一部分操作代码里面主要是一个消息持久化flag的设定，生产者和消费者里面都需要设置，对于效果的展示这里就不做介绍了。
总结：
本文只是对rabbitmq的基本使用，碰到的问题以及解决方法做了详解和举例说明，希望对你有所帮助。对于rabbitmq的路由部分，是另外一类内容，笔者会在后面一篇给出