【RabbitMQ】之高可用集群搭建
目录
- 一、RabbitMQ 集群原理
- 1、默认集群原理
- 2、镜像集群原理
- 3、负载均衡方案
- 二、RabbitMQ 高可用集群搭建
- 1、RabbitMQ 集群搭建
- 2、配置镜像队列
- 3、HAProxy 环境搭建
- 4、Keepalived 环境搭建
一、RabbitMQ
集群简介
1、默认集群原理
3-1、RabbitMQ 集群简介
单台 RabbitMQ 服务器处理消息的能力是有瓶颈的,而且可靠性还无法保证,所以需要通过集群来提高消息的吞吐量和提高数据可靠性。
由于 RabbitMQ 本身是基于 Erlang
编写,而 Erlang 语言天生具备分布式特性(通过同步 Erlang 集群各节点的 erlang.cookie 来实现)。因此,RabbitMQ 天然支持集群,并且还能通过水平扩展节点的方式提高吞吐量。
在一个多节点的 RabbitMQ 集群中,Exchange
(交换器)的元数据(Metadata
)信息在所有节点上都是一致的,而 Queue
(存放消息的队列)的完整数据只会存在于创建它的那个节点上,其他节点只知道这个 Queue 的 Qetadata 信息和一个指向 Queue 的 owner node 的指针(起到消息转发作用)。
3-2、RabbitMQ 集群同步的元数据
RabbitMQ 集群会始终同步以下四种类型的内部元数据:
- Queue 元数据:队列名称和它的属性;
- Exchange 元数据:交换器名称、类型和属性;
- Binding 元数据:一张简单的表格展示了如何将消息路由到队列;
- VHost 元数据:为 VHost 内的队列、交换器和绑定提供命名空间和安全属性;
所以,当用户访问其中任何一个 RabbitMQ 节点时,通过 rabbitmqctl
查询到的 Queue/Exchange/Binding/VHost
等信息都是相同的。
3-3、为什么 RabbitMQ 集群只同步元数据?
- 第一,存储空间。如果每个集群节点都拥有所有 Queue 的完全数据,那么每个节点的存储空间会非常大,集群的消息积压能力会非常弱(无法通过集群节点的扩容提高消息积压能力);
- 第二,性能。消息的发布者需要将消息复制到每一个集群节点,对于消息持久化、网络和磁盘同步复制的开销都会明显增加。
3-4、RabbitMQ 集群发布/订阅消息的基本原理
集群原理图如下:
客户端消息收发有以下两种情况:
- 客户端直接连接队列所在的节点: 如果消息生产者或者消费者通过
amqp-client
的客户端连接至节点 1 进行消息的发布或者订阅,那么此时的集群中的消息收发只与节点 1相关。 - 客户端连接的是非队列数据所在的节点: 如果消息生产者所连接的是节点 2 或者节点 3,此时,由于队列 1 的完整数据不在该两个节点上,所以在发送消息时这两个节点会根据节点上队列 1 的元数据将消息转发至节点1上,最终发送的消息还是会存储至节点 1 的队列 1 上(这两个节点主要起了一个路由转发作用)。同样,如果消息消费者所连接的节点在 2 或者 3,那这两个节点也会作为路由节点起到转发作用,将会从节点 1 的队列 1中 拉取消息进行消费。
3-5、集群节点类型
RabbitMQ 集群节点分为磁盘节点和内存节点两种类型:
- 磁盘节点: 将配置信息和元信息存储在磁盘上(单节点系统必须是磁盘节点,否则每次重启 RabbitMQ 之后所有的系统配置信息都会丢失)。
- 内存节点: 将配置信息和元信息存储在内存中,性能是优于磁盘节点的。
RabbitMQ 要求集群中至少有一个磁盘节点,当节点加入和离开集群时,必须通知磁盘节点(如果集群中唯一的磁盘节点崩溃了,则不能进行创建队列、创建交换器、创建绑定、添加用户、更改权限、添加和删除集群节点)。
总之如果唯一磁盘的磁盘节点崩溃,集群是可以保持运行的,但不能更改任何东西。因此建议在集群中设置两个磁盘节点,只要一个可以,就能正常操作。
2、镜像集群原理
2-1、镜像集群简介
RabbitMQ 在普通集群模式下,可以提高消息的吞吐量,但不能保证队列的高可用。尽管交换机、绑定这些可以复制到集群里的任何一个节点,但是队列内容不会复制。虽然该模式解决一项目组节点压力,但队列节点宕机直接导致该队列无法应用,只能等待重启。
所以,要想在队列节点宕机或故障时也能正常使用,就要复制队列内容到集群里的每个节点,这些队列就是镜像队列,而镜像集群就是 RabbitMQ 集群的高可用部署方案(HA方案)。
RabbitMQ 镜像集群模式是在普通集群模式的基础上配置镜像队列模式来实现的,换句话说就差 RabbitMQ 镜像集群依赖于普通集群,所以,要搭建镜像集群就需要先搭建普通集群。镜像集群模式其实就是把需要的队列做成镜像队列,然后将镜像队列放在多个 RabbitMQ 节点当中。
2-2、镜像队列架构
普通队列的进程及其数据仅仅维持在单个节点上,所以当其所在的节点失效后就会导致对应的队列不可用。
引入镜像队列(Mirror Queue)的机制,可以将队列镜像到集群中的其他 Broker 节点之上,如果集群中的一个节点失效了,队列能够自动切换到镜像中的另一个节点上来保证服务的可用性。
每个镜像队列都包含一个主节点(master)和若干个从节点(slave),架构图如下:
我们以3个 Broker 节点为例,假如在节点1创建了队列1的 master 队列,则会在节点2和3中各镜像一个对应的 slave 队列,这些 master 队列节点和所有 slave 队列节点会形成一个循环链表结构。
由于 master 队列提供读写服务,而在 slave 上的操作都会路由到 master 上(slave 只做备份-主备切换),所以同一个队列的负载基本上会集中在一个节点上。为了尽可能地确保各节点的负载均衡,我们需要将队列的 master 节点均匀散落在集群中的各个 Broker 节点上,比如队列2的 master 放在节点2,而对应的 slave 则放在节点1和3上,以此类推。当然每个 master 队列消息请求的数量可能会有不同,无法保持绝对的负载均衡。
2-3、镜像队列的工作原理
消息的发布(除了 Basic.Publish
之外)与消费都是通过 master 队列完成。master 对消息进行处理的同时将消息的处理动作通过 GM
广播给所有的 slave 队列,slave 队列所在的节点的 GM 收到消息后,通过回调交由对应的镜像 slave 队列进行实际的处理。
而对于 Basic.Publish
,消息会同时发送到 master 和所有 slave 上,如果此时 master 宕掉了,由于消息还发送到了 slave 上,这样当 slave 提升为 master 的时候消息也不会丢失。
GM(Guarenteed Multicast) 即可靠的组播通讯协议,该协议能够保证组播消息的原子性,即保证组中活着的节点要么都收到消息要么都收不到。
GM 的工作原理如下:
- GM 将所有的 Broker 节点形成一个循环链表,每个节点都会监控位于自己左右两边的节点,当有节点新增时,相邻的节点保证当前广播的消息会复制到新的节点上;当有节点失效时,相邻的节点会接管保证本次广播的消息会复制到所有的节点。
- 在 master 队列的节点和 slave 队列的节点上的 GM 形成一个 group(gm_group),group 的信息会记录在
mnesia
中(不同的镜像队列形成不同的 group)。消息从 master节点对应的 GM 发出后,顺着链表依次传送到所有的节点,由于所有节点组成一个循环链表,master 队列所在的节点对应的 GM 最终会收到自己发送的消息,这个时候 master 就知道消息已经复制到所有的 slave 队列了。
镜像队列间的消息流转:
当消费者与 master 队列建立连接,消费者可以直接从 master 队列上获取信息,当消费者与 slave 队列建立连接呢?消费者是从 slave 队列直接获取数据的吗?当然不是的,消息的流转顺序如下所示:
- slave 队列先将消费者的请求转发给 master 队列;
- 然后再由 master 队列准备好数据返回给 slave 队列;
- 最后由 slave 队列将消息返回给消费者。
节点失效:
如果某个 slave 失效了,系统处理做些记录外几乎啥都不做。master 依旧是 master,客户端不需要采取任何行动,或者被通知slave失效。
如果 master 失效了,那么 slave 中的一个必须被选中为 master。被选中作为新的 master 的 slave 通常是最老的那个(基于slave加入cluster的时间排序),因为最老的 slave 与前任 master 之间的同步状态应该是最好的。需要注意的是,如果没有任何一个 slave 与 master 完全同步的话,那么旧 master 中未被同步的消息将会丢失。
新节点消息同步:
每当一个节点加入或者重新加入(例如从网络分区中恢复过来)镜像队列,该节点之前保存的队列内容会被清空。
将新节点加入已存在的镜像队列时,默认情况下 ha-sync-mode=manual
,镜像队列中的消息不会主动同步到新节点,除非显式调用同步命令。当调用同步命令后,队列开始阻塞,无法对其进行操作,直到同步完毕。当 ha-sync-mode=automatic
时,新加入节点时会默认同步已知的镜像队列,但由于同步过程的限制,所以不建议在生产的消费队列中操作。
简单总结一下:
镜像队列的引入可以极大地提升 RabbitMQ 的可用性及可靠性,提供了数据冗余备份、避免单点故障的功能,一旦 master 队列不可用,最老的 slave 队列将被选举为新的 master 队列。
同时镜像队列也会带来明显的缺点:由于镜像队列需要为每一个节点都要同步所有的消息实体,所以会导致网络带宽压力很大。 而提供了数据的冗余备份,会导致存储压力变大,可能会出现IO瓶颈
3、负载均衡方案
本质上镜像队列只是有一个备份队列,所以不能作为负载均衡使用。也就是说对于一个三节点的集群,每个节点的负载可能都是不相同的。
我们可以通过硬件负载均衡或者软件负载均衡的方式解决这个问题,这里我们选择使用软件 HAProxy
来进行负载均衡,当然也可以使用其他负载均衡中间件,如 LVS
等。HAProxy 同时支持四层和七层负载均衡,并基于单一进程的事件驱动模型,因此它可以支持非常高的井发连接数。
假如我们只采用一台 HAProxy ,那么它就存在明显的单点故障的问题,所以至少需要两台 HAProxy ,同时这两台 HAProxy 之间需要能够自动进行故障转移,常用的解决方案就是 KeepAlived
。KeepAlived 采用 VRRP (Virtual Router Redundancy Protocol,虚拟路由冗余协议)来解决单点失效的问题,它通常由一主一备两个节点组成,同一时间内只有主节点会提供对外服务,并同时提供一个虚拟的 IP 地址 (Virtual Internet Protocol Address ,简称 VIP
) 。 如果主节点故障,那么备份节点会自动接管 VIP 并成为新的主节点 ,直到原有的主节点恢复。
最后,任何想要连接到 RabbitMQ 集群的客户端只需要连接到虚拟 IP,而不必关心集群是何种架构,示例如下:
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
// 假设虚拟ip为 192.168.0.100
factory.setHost("192.168.0.100");
整体架构图如下:
二、RabbitMQ
高可用集群搭建
1、RabbitMQ 集群搭建
首先需要搭建 RabbitMQ 集群。
2、配置镜像队列
3、HAProxy 环境搭建
4、Keepalived 环境搭建
相关文章:

【RabbitMQ】之高可用集群搭建
目录 一、RabbitMQ 集群原理 1、默认集群原理2、镜像集群原理3、负载均衡方案 二、RabbitMQ 高可用集群搭建 1、RabbitMQ 集群搭建2、配置镜像队列3、HAProxy 环境搭建4、Keepalived 环境搭建 一、RabbitMQ 集群简介 1、默认集群原理 3-1、RabbitMQ 集群简介 单台 RabbitM…...

【node.js】01-fs读写文件内容
目录 一、fs.readFile() 读取文件内容 二、fs.writeFile() 向指定的文件中写入内容 案例:整理txt 需求: 代码: 一、fs.readFile() 读取文件内容 代码: //导入fs模块,从来操作文件 const fs require(fs)// 2.调…...

GitHub仓库如何使用
核心:GitHub仓库如何使用 目录 1.创建仓库: 2.克隆仓库到本地: 3.添加、提交和推送更改: 4.分支管理: 5.拉取请求(Pull Requests): 6.合并代码: 7.其他功能&…...

雪花算法,在分布式环境下实现高效的ID生成
其实雪花算法比较简单,可能称不上什么算法就是一种构造UID的方法。 点1:UID是一个long类型的41位时间戳,10位存储机器码,12位存储序列号。 点2:时间戳的单位是毫秒,可以同时链接1024台机器,每台…...

使用css 动画实现,水波纹的效果
每日鸡汤:每个你想要学习的瞬间都是未来的你向自己求救 需求,实现水波纹动画效果,要求中心一个圆点,然后有3个圈,一圈一圈的向里面缩小。 说实话我第一个想到了给3个圈设置不同的宽高,然后设置动画0-100%&a…...

Unity光照相关知识和实践 (烘焙光照,环境光设置,全局光照)
简介 本文将会通过一个简单的场景搭建,介绍如何使用烘焙光照以及相关的注意事项。另外还介绍了Unity内全局光照(GI)的知识和GI实际在游戏内的表现效果。 Unity关于光照相关的参考文档地址:https://docs.unity.cn/cn/current/Man…...

【设计模式——学习笔记】23种设计模式——适配器模式Adapter(原理讲解+应用场景介绍+案例介绍+Java代码实现)
文章目录 介绍生活中的案例基础介绍工作原理分类应用场景 案例类适配器模式例1介绍类图代码实现优缺点分析 例2类图代码实现 对象适配器模式(常用方式)例1介绍类图代码实现优缺点分析 例2代码实现 接口适配器模式介绍类图代码实现 登场角色类图类适配器模…...
Android Unit Test
一、测试基础知识 1.1 测试级别 测试金字塔(如图 2 所示)说明了应用应如何包含三类测试(即小型、中型和大型测试): 小型测试是指单元测试,用于验证应用的行为,一次验证一个类。 中型测试是指…...

docker更新jenkins
下载文件 1、jenkins提示下载 2、官网下载jenkins官网 文件放服务器内 通过工具把jenkins.war放进服务器例如tmp 文件复制到docker的jenkins容器 docker cp 路径文件 容器id:/{后面不接内容为根路径} docker cp /tmp/jenkins.war 53dc1c71058a:/进入容器内 docker exec …...

一种新的基于区域的在线活动轮廓模型研究(Matlab代码实现)
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...

【Docker】基于Dockerfile搭建LNMP架构
一、项目环境 公司在实际的生产环境中,需要使用Docker 技术在一台主机上创建LNMP服务并运行Wordpress网站平台。然后对此服务进行相关的性能调优和管理工作。 1. 环境配置 主机操作系统IP地址主要软件DockerCentOS 7.3 x86_64192.168.145.15Docker 19.03容器ip地址规划 ngin…...

爬虫003_pycharm的安装以及使用_以及python脚本模版设置---python工作笔记021
这里我们用ide,pycharm来编码,看一看如何下载 这里我们下载这个社区办,这个是免费的,个人版是收费的 然后勾选以后 安装以后我们来创建一个项目 这里可以选择python的解释器,选择右边的... 这里我们找到我们自己安装的python解释器...

远程xml读取解析,将image url下载到本地,延时队列定时删除文件,图片访问路径保存在数据库中
远程xml部分内容 <imagelist name"FY4A AGRI IMG REGI MTCC GLL" tag"FY4A AGRI IMG REGI MTCC GLL"><image time"2023-07-25 22:30 (UTC)" desc"FY4A AGRI IMG REGI MTCC GLL" url"http://img.nsmc.org.cn/PORTAL/FY4…...

firefox笔记-Centos7离线安装firefox
目前(2023-03-22 16:41:35)Centos7自带的firefox已经很新了是2020年的。主要原因是有个web项目,用2020年的firefox打不开。 发到互联网上是2023-07-24。 报错是js有问题,估计是搞前端的只做了chrome适应,没做firefox…...

Flutter:滑动面板
前言 无意中发现了这个库,发现现在很多app中都有类似的功能。以手机b站为例,当你在看视频时,点击评论,视频会向上偏移,下方划出评论界面。 sliding_up_panel SlidingUpPanel是一个Flutter插件,用于创建滑…...

RocketMQ概论
目录 前言: 1.概述 2.下载安装、集群搭建 3.消息模型 4.如何保证吞吐量 4.1.消息存储 4.1.1顺序读写 4.1.2.异步刷盘 4.1.3.零拷贝 4.2.网络传输 前言: RocketMQ的代码示例在安装目录下有全套详细demo,所以本文不侧重于讲API这种死…...

任务的创建与删除
Q: 什么是任务? A: 任务可以理解为进程/线程,创建一个任务,就会在内存开辟一个空间。 比如: 玩游戏,打篮球,开车,都可以视为任务。 Windows 系统中的 MarkText 、谷歌浏览器、记事本࿰…...

致敬图灵!HashData拥抱数据智能新时代!
图1:2023ACM中国图灵大会现场 生于1912年的艾伦图灵被称为“计算机科学之父”、“人工智能之父”。1966年,国际计算机协会(ACM)为了纪念这位卓越的科学家,设立了以其名字命名的ACM图灵奖,以表彰在计算机领…...

AD21原理图的高级应用(二)层次原理图设计
(二)层次原理图设计 1.层次原理图概述2.层次化原理图的应用2.1 自上而下的层次化原理图2.2 自下而上的层次化原理图 3.生成层次设计表 对于大规模的电路系统,需要将其按功能分解为若干个电路模块,用户可以单独绘制好各个功能模块,再将它们组合起来继续处…...

ROS中使用RealSense-D435
文章目录 D435简介RealSense的SDK2.0安装方法1:直接利用安装源安装注册服务器公匙将服务器添加到存储库列表安装库 方法2:利用源码安装GitHub下载librealsense安装编译依赖运行脚本cmake编译 软件显示 ROS接口安装启动节点查看话题rviz显示点云 Python接…...

nlp系列(6)文本实体识别(Bi-LSTM+CRF)pytorch
模型介绍 LSTM:长短期记忆网络(Long-short-term-memory),能够记住长句子的前后信息,解决了RNN的问题(时间间隔较大时,网络对前面的信息会遗忘,从而出现梯度消失问题,会形成长期依赖…...

zookeeper-3.7.1集群
1.下载&解压安装包apache-zookeeper-3.7.1-bin.tar.gz 解压到/app/ &改名zookeeper-3.7.1 [rootnode1 app]# tar -zxvf apache-zookeeper-3.7.1-bin.tar.gz -C /app/ [rootnode1 app]# mv apache-zookeeper-3.7.1-bin zookeeper-3.7.1 ---- 删除docs [rootnode1…...

ubuntu上安装firefox geckodriver 实现爬虫
缘由:当时在windows 上运行chrom 的时候 发现要找到 浏览器和 webdirver 相匹配的 版本比较麻烦,当时搞了大半天才找到并安装好。 这次在ubuntu上尝试用firefox 实现爬虫 文章分为三个部分: 环境搭建浏览器弹窗输入用户名,密码的…...

【Matlab】基于长短期记忆网络的时间序列预测(Excel可直接替换数据)
【Matlab】基于长短期记忆网络的时间序列预测(Excel可直接替换数据) 1.模型原理2.数学公式3.文件结构4.Excel数据5.分块代码6.完整代码7.运行结果1.模型原理 "基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的时间序列预测"是一种使用LSTM神经网络来预测时间…...

[NLP]LLM高效微调(PEFT)--LoRA
LoRA 背景 神经网络包含很多全连接层,其借助于矩阵乘法得以实现,然而,很多全连接层的权重矩阵都是满秩的。当针对特定任务进行微调后,模型中权重矩阵其实具有很低的本征秩(intrinsic rank),因…...
vue3 vant上传图片
在 Vue 3 中使用 Vant 组件库进行图片上传,您可以使用 Vant 的 ImageUploader 组件。ImageUploader 是 Vant 提供的图片上传组件,可以方便地实现图片上传功能。 以下是一个简单的示例,演示如何在 Vue 3 中使用 Vant 的 ImageUploader 组件进行…...

深入理解linux内核--内存管理
RAM的某些部分永久分配给内核, 来存放内核代码及静态内核数据结构。 RAM的其余部分称为动态内存, 这不仅是进程所需的宝贵资源, 也是内核本身所需的宝贵资源。页框管理 Intel的Pentinum处理器可采用两种不同的页框大小: 4KB&…...

SpringBoot热部署的开启与关闭
1、 开启热部署 (1)导入依赖 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-devtools</artifactId> </dependency>(2)设置 此时就搞定了。。。 2、…...

k8s集群部署(使用kubeadm部署工具进行快速部署,相关对应版本为docker20.10.0+k8s1.23.0+flannel)
1. 安装要求 在开始之前,部署Kubernetes集群机器需要满足以下几个条件: 一台或多台机器,操作系统 CentOS7.x-86_x64硬件配置:2GB或更多RAM,2个CPU或更多CPU,硬盘20GB或更多可以访问外网,需要拉…...

20230729 git github gitee
1.gitee与gitHub概念? Gitee(码云)是开源中国社区推出的代码托管协作开发平台,支持Git和SVN,提供免费的私有仓库托管。Gitee专为开发者提供稳定、高效、安全的云端软件开发协作平台,无论是个人、团队、或是…...