rabbitmqphp扩展
1. php有没有开源的消息队列_php队列实现
同一配困个服务器下不存在共享问题
不同服务器下想要共享SESSION数据，那就必须实现两个目标：一个是各个服务器对同一个客户端产生的SESSIONID必须相同，并且可通过同一个COOKIE进行传递，也就是说各个服务器必须可以读取同一个名为哪逗PHPSESSID的COOKIE；另一个是SESSION数据的存储方式/位置必须保证各个服务器都能够访问到
简单地培缓念说就是多服务器共享客户端的SESSIONID，同时还必须共享服务器端的SESSION数据
详细的楼主还是在后盾人学习一下，还有机会送价值两千元的后盾人会员卡
2. 消息中间件之RabbitMQ
JMS：java Message Service，java消息服务，是一个消息服务的标准或者说是规范，允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服务更加可靠以及异步性。
JMS是java的消息服务，JMS的客户端之间可以通过JMS服务进行异步的消息传输。
p2p：点对点发送，一个消息只能被消费一次
涉及：
消息队列（Queue）
发送者（Sender）
接收者（Receiver）
每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着信息，直到它们被消费或超时。
示意图：p2p示意图
特点：
Pub/Sub：发布订阅，一个消息可以被消费多次
涉及角色：
主题（Topic）
发布者（Publisher）
订阅者（Subscriber）
客户端将消息发送到主题。多个发布者将消息发送到Topic，系统将这些消息传递给多个订阅者。
示意图：Pub/Sub示意图
特点：
MQ：消息中间件（MOM：Message Orient middleware），消息或咐队列
作为系统间通信的必备技术，低耦合、可靠传输、流量控制、最终一致性
实现异步消息通信
Apache下
完全支持Java的JMS协议
消息模式：1、点对点 2、发布订阅
Erlang语言实现的开源的MQ中间件，支持多种协议
主要的通信协议是AMQP，即Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议，是应用协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。
Apache下开源项目
高性能分布式消息队列，一般海量数据传输，大数据部门用
单机吞吐量：10w/s
阿里 贡献给了Apache
参考了Kafka实现基于Java 消息中间件
消息传输最快
RabbitMQ是一个开源的AMQP实现，服务端用Erlang语言编写，支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX。用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。
消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。
涉及角色：
可以基于Docker安装RabbitMQ，记住其端口：
15672：网页版可视化服务器数据
5672：客户端连接的端口号
点对点消息
一个消息只能消费一次
只需要队列就可以，不需要交换机
消息发送者和消息接收者者可以不同时在线
RabbitMQ特逗团仿色就在于Exchange，主要有以下类型：
fanout：只要有消山纤息就转发给绑定的队列，不会进行消息的路由判断
direct：会根据路由匹配规则，将消息发送到指定队列中，注意路由规则不支持特殊字符
topic：会根据路由匹配规则，将消息发送到指定队列中，注意路由规则支持特殊字符，比如：* #
3. 厉害！一文了解消息中间件-RabbitMQ
RabbitMQ是2007年发布，是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，简称MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法，由Erlang（专门针对于大数据高并发的语言）语言开发，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一，具有可靠性、灵活的路由、消息集群简单、队列高可用、多种协议的支持、管理界面、跟踪机制以及插件机制。
1.消息 就是数据，增删改查的数据。例如在员工管理系统中增删改查的数据
2.队列 指的是一端进数据一端出数据，例如C#中(Queue数据结构）
1.消息队列指：一端进消息，一端出消息
2.RabbitMQ就是实现了消息队列概念的一个组件，以面向对象的思想去理解，消息队列就是类，而RabbitMQ就是实例，当然不仅仅只有RabbitMQ,例如ActiveMQ，RocketMQ，Kafka，包括Redis也可以实现消息队列。
1.在常见的单体架构中，主要流程是用户UI操作发起Http请求>服务器处理>然后由服务器直接和数据库交互，最后同步反馈用户结果
2.在微服务架构中，UI与微服务通信，主要是通过Http或者gRPC同步通信
问题分析
在上述2种情况下，我们发现在UI请求时都是同步操作 ，第2种架构虽然将整体服务按业务拆分成不同的微服务并且对应各自的数据库，但是在用户与微服务通信时，存在的问题依然没有解决，例如数据库的承载能力只能处理10w个请求，如果遇到高并发情况下，UI发起50w请求，那数据库是远远承载不了的,从而导致如下问题。
1.高并发请求导致系统性能下降响应慢，同时数据库承载风险加大
2.扩展性不强UI操作的交互对业务的依赖较大，导致用户体验下降
3.瞬时流量涌入巨大的话，服务器可能直接挂了
解决方案
RabbitMQ的优势
RabbitMQ的不足
1.ConnectionFactory 为Connection的制造工厂。
2.Connection是RabbitMQ的socket链接，它封装了socket协议相关部分逻辑。
3.Channel是我们与RabbitMQ打交道的最重要的一个接口，我们大部分的业务操作是在Channel这个接口中完成的，包括定义Queue、定义Exchange、绑定Queue与Exchange、发布消息等。
4.Exchange（交换机） 我们通常认为生产者将消息投递到Queue中，实际上实际的情况是，生产者将消息发送到Exchange，由Exchange将消息路由到一个或多个Queue中（或者丢弃），而在RabbitMQ中的Exchange一共有4种策略，分别为：fanout（扇形）、direct（直连）、topic（主题）、headers（头部）
1.下载RabbitMQ
2.运行环境erlang
3.安装完成之后，加载RabbitMQ管理插件
4.安装成功访问RabbitMQ管理后台http://localhost:15672
1.分别创建考勤服务，请假服务，计算薪酬服务，邮件服务，短信服务消费者角色
2.创建员工管理网站用于模拟前端调用，主要充当生产者角色
3.在员工管理网站和每一个模拟微服务中通过nuget引入RabbitMQ.Client
4.在员工管理网站中创建模拟添加考勤的控制器并加入生产者代码
5.在考勤微服务中创建接口，并在接口中加入消费者代码
fanout类型的Exchange路由规则非常简单，工作方式类似于多播一对多，它会把所有发送到该Exchange的消息路由到所有与它绑定的Queue中。
业务实例
当我们有员工需要请假，在员工管理系统提交请假，但是由于公司规定普通员工请假，需要发送短信到他的主管领导，针对此业务场景我们需要调用请假服务的同时去发送短信，这时需要两个消费者（请假服务，短信服务）来消费同一条消息，其实本质就是往RabbitMQ写入一个能被多个消费者接收的消息，所以可以使用 扇形交换机，一个生产者，多个消费者.
生产者模拟使用调用控制器来实现
消费者实现IHostedService 接口创建一个监听主机
直接交换器，工作方式类似于单播一对一，Exchange会将消息发送完全匹配ROUTING_KEY的Queue，缺陷是无法实现多生产者对一个消费者
当我们员工管理系统需要计算薪资并将结果以发送短信的方式告诉员工，这个时候我们就不太适合用“扇形交换机”了，因为换做是你，你也不想你的工资全公司都知道吧？这个时候就需要定制了一对一的场景了，那就在生产消息时使用直连交换机根据routingKey发送指定的消费者.
生产者模拟使用调用控制器来实现
消费者实现IHostedService 接口创建一个监听主机
Exchange绑定队列需要制定Key; Key 可以有自己的规则；Key可以有占位符； 或者# ， 匹配一个单词、#匹配多个单词，在Direct基础上加上模糊匹配；多生产者一个消费者,可以多对对，也可以多对1， 真实项目当中，使用主题交换机。可以满足所有场景
1.生产者定义Exchange，然后不同的routingKey绑定
3.消费者routingKey的模糊匹配，生产者发送消息时routingKey定义以sms.开头， * 号只能匹配的routingKey为一级，例如(sms.A)或(sms.B)的发送的消息，# 能够匹配的routingKey为一级及多级以上 ，例如 (sms.A)或者(sms.A.QWE.IOP)
在月底的时候我们需要把员工存在异常考勤信息，薪资结算信息，请假信息分别以邮件的形式发送给我们的员工查阅，我们知道这是一个典型的多个生产者，一个消费者场景，异常考勤信息，薪资结算信息，请假信息分别需要生产消息发送到RabbitMQ，然后供我们员工消费
分别模拟3个生产者：异常考勤信息，薪资结算信息，请假信息
headers类型的Exchange不依赖于routing key与binding key的匹配规则来路由消息，而是根据发送的消息内容中的headers属性进行匹配。
在绑定Queue与Exchange时指定一组键值对以及x-match参数，x-match参数是字符串类型，可以设置为any或者all。如果设置为any，意思就是只要匹配到了headers表中的任何一对键值即可，all则代表需要全部匹配。
1.不需要依赖Key
2.更多的时候，像这种Key Value 的键值，可能会存储在数据库中，那么我们就可以定义一个动态规则来拼装这个Key value ，从而达到消息灵活转发到不同的队列中去
我们根据上面的业务和代码简单实现了由生产者到消费者的一个业务流程，我们可以总结出知道，整个消息的收发过程包含有三个角色，生产者（员工管理网站）、RabbitMQ（Broker）、消费者（微服务）,在理想状态下，按照这样实现，整个流程以及系统的稳定性，可能不会发生太大的问题，但是真正在实际应用中我们要去思考可能存在的问题，主要从三个大的方面去分析，然后发散。
1.生产端
2.存储端
3.消费端
我们在给RabbitMQ发送消息时，如何去保证消息一定到达呢，我们可以使用RabbitMQ提供了2种生产端的消息确认机制
我们生产端给RabbitMQ发送消息成功后，如果RabbitMQ宕机了，会导致RabbitMQ中消息丢失，如何解决消息丢失问题，针对RabbitMQ消息丢失，我们可以在生产者中使用
1.持久化消息
2.集群
当生产者写入消息到RabbitMQ后，消费服务接收消息期间，服务器宕机,导致消息丢失了，这个时候我们就应该使用RabbitMQ的消费端消息确认机制
1.自动确认
2.手动确认
消费者收到消息。消费者发送确认消息给rabbitmq期间。执行业务逻辑失败了，但是消息已经确认被消费了，我们应该在我们的消费者接收消息回调执行业务逻辑后面，执行使用手动确认消息机制,保证消息不被丢失
原文链接：https://www.cnblogs.com/yuxl01/p/15978229.html
4. 大型的PHP应用，通常使用什么应用做消息队列
一、消息队列概述x0dx0a消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。x0dx0a目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。x0dx0a二、消息队列应用场景x0dx0a以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。x0dx0a2.1异步处理x0dx0a场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种1.串行的方式；2.并行方式。x0dx0a（1）串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）x0dx0a（2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间。x0dx0a假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。x0dx0a因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）。x0dx0a小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。如何解决这个问题呢？x0dx0a引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：x0dx0a按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了两倍。x0dx0a2.2应用解耦x0dx0a场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图：x0dx0a传统模式的缺点：x0dx0a1） 假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败；x0dx0a2） 订单系统与库存系统耦合；x0dx0a如何解决以上问题呢？引入应用消息队列后的方案，如下图：x0dx0a订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功。x0dx0a库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作。x0dx0a假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。x0dx0a2.3流量削锋x0dx0a流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。x0dx0a应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。x0dx0a可以控制活动的人数；x0dx0a可以缓解短时间内高流量压垮应用；x0dx0a用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面；x0dx0a秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。x0dx0a2.4日志处理x0dx0a日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解决大量日志传输的问题。架构简化如下：x0dx0a日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列；x0dx0aKafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发；x0dx0a日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据；x0dx0a以下是新浪kafka日志处理应用案例：x0dx0a(1)Kafka：接收用户日志的消息队列。x0dx0a(2)Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch。x0dx0a(3)Elasticsearch：实时日志分析服务的核心技术，一个schemaless，实时的数据存储服务，通过index组织数据，兼具强大的搜索和统计功能。x0dx0a(4)Kibana：基于Elasticsearch的数据可视化组件，超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因。x0dx0a2.5消息通讯x0dx0a消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。x0dx0a点对点通讯：x0dx0a客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。x0dx0a聊天室通讯：x0dx0a客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。x0dx0a以上实际是消息队列的两种消息模式，点对点或发布订阅模式。模型为示意图，供参考。x0dx0a三、消息中间件示例x0dx0a3.1电商系统x0dx0a消息队列采用高可用，可持久化的消息中间件。比如Active MQ，Rabbit MQ，Rocket Mq。（1）应用将主干逻辑处理完成后，写入消息队列。消息发送是否成功可以开启消息的确认模式。（消息队列返回消息接收成功状态后，应用再返回，这样保障消息的完整性）x0dx0a（2）扩展流程（发短信，配送处理）订阅队列消息。采用推或拉的方式获取消息并处理。x0dx0a（3）消息将应用解耦的同时，带来了数据一致性问题，可以采用最终一致性方式解决。比如主数据写入数据库，扩展应用根据消息队列，并结合数据库方式实现基于消息队列的后续处理。x0dx0a3.2日志收集系统x0dx0a分为Zookeeper注册中心，日志收集客户端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分组成。x0dx0aZookeeper注册中心，提出负载均衡和地址查找服务；x0dx0a日志收集客户端，用于采集应用系统的日志，并将数据推送到kafka队列；x0dx0a四、JMS消息服务x0dx0a讲消息队列就不得不提JMS 。JMS（Java Message Service,Java消息服务）API是一个消息服务的标准/规范，允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服务更加可靠以及异步性。x0dx0a在EJB架构中，有消息bean可以无缝的与JM消息服务集成。在J2EE架构模式中，有消息服务者模式，用于实现消息与应用直接的解耦。x0dx0a4.1消息模型x0dx0a在JMS标准中，有两种消息模型P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。x0dx0a4.1.1 P2P模式x0dx0aP2P模式包含三个角色：消息队列（Queue），发送者(Sender)，接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，直到他们被消费或超时。x0dx0aP2P的特点x0dx0a每个消息只有一个消费者（Consumer）(即一旦被消费，消息就不再在消息队列中)x0dx0a发送者和接收者之间在时间上没有依赖性，也就是说当发送者发送了消息之后，不管接收者有没有正在运行，它不会影响到消息被发送到队列x0dx0a接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功x0dx0a如果希望发送的每个消息都会被成功处理的话，那么需要P2P模式。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）x0dx0a4.1.2 Pub/sub模式x0dx0a包含三个角色主题（Topic），发布者（Publisher），订阅者（Subscriber） 。多个发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者。x0dx0aPub/Sub的特点x0dx0a每个消息可以有多个消费者x0dx0a发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息。x0dx0a为了消费消息，订阅者必须保持运行的状态。x0dx0a为了缓和这样严格的时间相关性，JMS允许订阅者创建一个可持久化的订阅。这样，即使订阅者没有被激活（运行），它也能接收到发布者的消息。x0dx0a如果希望发送的消息可以不被做任何处理、或者只被一个消息者处理、或者可以被多个消费者处理的话，那么可以采用Pub/Sub模型。x0dx0a4.2消息消费x0dx0a在JMS中，消息的产生和消费都是异步的。对于消费来说，JMS的消息者可以通过两种方式来消费消息。x0dx0a（1）同步x0dx0a订阅者或接收者通过receive方法来接收消息，receive方法在接收到消息之前（或超时之前）将一直阻塞；x0dx0a（2）异步x0dx0a订阅者或接收者可以注册为一个消息监听器。当消息到达之后，系统自动调用监听器的onMessage方法。x0dx0aJNDI：Java命名和目录接口,是一种标准的Java命名系统接口。可以在网络上查找和访问服务。通过指定一个资源名称，该名称对应于数据库或命名服务中的一个记录，同时返回资源连接建立所必须的信息。x0dx0aJNDI在JMS中起到查找和访问发送目标或消息来源的作用。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）x0dx0a4.3JMS编程模型x0dx0a(1) ConnectionFactoryx0dx0a创建Connection对象的工厂，针对两种不同的jms消息模型，分别有QueueConnectionFactory和TopicConnectionFactory两种。可以通过JNDI来查找ConnectionFactory对象。x0dx0a(2) Destinationx0dx0aDestination的意思是消息生产者的消息发送目标或者说消息消费者的消息来源。对于消息生产者来说，它的Destination是某个队列（Queue）或某个主题（Topic）;对于消息消费者来说，它的Destination也是某个队列或主题（即消息来源）。x0dx0a所以，Destination实际上就是两种类型的对象：Queue、Topic可以通过JNDI来查找Destination。x0dx0a(3) Connectionx0dx0aConnection表示在客户端和JMS系统之间建立的链接（对TCP/IP socket的包装）。Connection可以产生一个或多个Session。跟ConnectionFactory一样，Connection也有两种类型：QueueConnection和TopicConnection。x0dx0a(4) Sessionx0dx0aSession是操作消息的接口。可以通过session创建生产者、消费者、消息等。Session提供了事务的功能。当需要使用session发送/接收多个消息时，可以将这些发送/接收动作放到一个事务中。同样，也分QueueSession和TopicSession。x0dx0a(5) 消息的生产者x0dx0a消息生产者由Session创建，并用于将消息发送到Destination。同样，消息生产者分两种类型：QueueSender和TopicPublisher。可以调用消息生产者的方法（send或publish方法）发送消息。x0dx0a(6) 消息消费者x0dx0a消息消费者由Session创建，用于接收被发送到Destination的消息。两种类型：QueueReceiver和TopicSubscriber。可分别通过session的createReceiver(Queue)或createSubscriber(Topic)来创建。当然，也可以session的creatDurableSubscriber方法来创建持久化的订阅者。x0dx0a(7) MessageListenerx0dx0a消息监听器。如果注册了消息监听器，一旦消息到达，将自动调用监听器的onMessage方法。EJB中的MDB（Message-Driven Bean）就是一种MessageListener。x0dx0a深入学习JMS对掌握JAVA架构，EJB架构有很好的帮助，消息中间件也是大型分布式系统必须的组件。本次分享主要做全局性介绍，具体的深入需要大家学习，实践，总结，领会。x0dx0a五、常用消息队列x0dx0a一般商用的容器，比如WebLogic，JBoss，都支持JMS标准，开发上很方便。但免费的比如Tomcat，Jetty等则需要使用第三方的消息中间件。本部分内容介绍常用的消息中间件（Active MQ,Rabbit MQ，Zero MQ,Kafka）以及他们的特点。x0dx0a5.1 ActiveMQx0dx0aActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现，尽管JMS规范出台已经是很久的事情了，但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位。x0dx0aActiveMQ特性如下：x0dx0a⒈ 多种语言和协议编写客户端。语言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP。应用协议： OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQPx0dx0a⒉ 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范 （持久化，XA消息，事务)x0dx0a⒊ 对spring的支持，ActiveMQ可以很容易内嵌到使用Spring的系统里面去，而且也支持Spring2.0的特性x0dx0a⒋ 通过了常见J2EE服务器（如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的测试，其中通过JCA 1.5 resource adaptors的配置，可以让ActiveMQ可以自动的部署到任何兼容J2EE 1.4 商业服务器上x0dx0a⒌ 支持多种传送协议：in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTAx0dx0a⒍ 支持通过JDBC和journal提供高速的消息持久化x0dx0a⒎ 从设计上保证了高性能的集群，客户端-服务器，点对点x0dx0a⒏ 支持Ajaxx0dx0a⒐ 支持与Axis的整合x0dx0a⒑ 可以很容易得调用内嵌JMS provider，进行测试x0dx0a5.2 RabbitMQx0dx0aRabbitMQ是流行的开源消息队列系统，用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP（高级消息队列协议）的标准实现。支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX，持久化。用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。x0dx0a几个重要概念：x0dx0aBroker：简单来说就是消息队列服务器实体。x0dx0aExchange：消息交换机，它指定消息按什么规则，路由到哪个队列。x0dx0aQueue：消息队列载体，每个消息都会被投入到一个或多个队列。x0dx0aBinding：绑定，它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。x0dx0aRouting Key：路由关键字，exchange根据这个关键字进行消息投递。x0dx0avhost：虚拟主机，一个broker里可以开设多个vhost，用作不同用户的权限分离。x0dx0aprocer：消息生产者，就是投递消息的程序。x0dx0aconsumer：消息消费者，就是接受消息的程序。x0dx0achannel：消息通道，在客户端的每个连接里，可建立多个channel，每个channel代表一个会话任务。x0dx0a消息队列的使用过程，如下：x0dx0a（1）客户端连接到消息队列服务器，打开一个channel。x0dx0a（2）客户端声明一个exchange，并设置相关属性。x0dx0a（3）客户端声明一个queue，并设置相关属性。x0dx0a（4）客户端使用routing key，在exchange和queue之间建立好绑定关系。x0dx0a（5）客户端投递消息到exchange。x0dx0aexchange接收到消息后，就根据消息的key和已经设置的binding，进行消息路由，将消息投递到一个或多个队列里。x0dx0a5.3 ZeroMQx0dx0a号称史上最快的消息队列，它实际类似于Socket的一系列接口，他跟Socket的区别是：普通的socket是端到端的（1:1的关系），而ZMQ却是可以N：M 的关系，人们对BSD套接字的了解较多的是点对点的连接，点对点连接需要显式地建立连接、销毁连接、选择协议（TCP/UDP）和处理错误等，而ZMQ屏蔽了这些细节，让你的网络编程更为简单。ZMQ用于node与node间的通信，node可以是主机或者是进程。x0dx0a引用官方的说法： “ZMQ(以下ZeroMQ简称ZMQ)是一个简单好用的传输层，像框架一样的一个socket library，他使得Socket编程更加简单、简洁和性能更高。是一个消息处理队列库，可在多个线程、内核和主机盒之间弹性伸缩。ZMQ的明确目标是“成为标准网络协议栈的一部分，之后进入Linux内核”。现在还未看到它们的成功。但是，它无疑是极具前景的、并且是人们更加需要的“传统”BSD套接字之上的一 层封装。ZMQ让编写高性能网络应用程序极为简单和有趣。”x0dx0a特点是：x0dx0a高性能，非持久化；x0dx0a跨平台：支持Linux、Windows、OS X等。x0dx0a多语言支持； C、C++、Java、.NET、Python等30多种开发语言。x0dx0a可单独部署或集成到应用中使用；x0dx0a可作为Socket通信库使用。x0dx0a与RabbitMQ相比，ZMQ并不像是一个传统意义上的消息队列服务器，事实上，它也根本不是一个服务器，更像一个底层的网络通讯库，在Socket API之上做了一层封装，将网络通讯、进程通讯和线程通讯抽象为统一的API接口。支持“Request-Reply “，”Publisher-Subscriber“，”Parallel Pipeline”三种基本模型和扩展模型。x0dx0aZeroMQ高性能设计要点：x0dx0a1、无锁的队列模型x0dx0a对于跨线程间的交互（用户端和session）之间的数据交换通道pipe，采用无锁的队列算法CAS；在pipe两端注册有异步事件，在读或者写消息到pipe的时，会自动触发读写事件。x0dx0a2、批量处理的算法x0dx0a对于传统的消息处理，每个消息在发送和接收的时候，都需要系统的调用，这样对于大量的消息，系统的开销比较大，zeroMQ对于批量的消息，进行了适应性的优化，可以批量的接收和发送消息。x0dx0a3、多核下的线程绑定，无须CPU切换x0dx0a区别于传统的多线程并发模式，信号量或者临界区， zeroMQ充分利用多核的优势，每个核绑定运行一个工作者线程，避免多线程之间的CPU切换开销。x0dx0a5.4 Kafkax0dx0aKafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群机来提供实时的消费。x0dx0aKafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：x0dx0a通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。（文件追加的方式写入数据，过期的数据定期删除）x0dx0a高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。x0dx0a支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。x0dx0a支持Hadoop并行数据加载。x0dx0aKafka相关概念x0dx0aBrokerx0dx0aKafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker[5]x0dx0aTopicx0dx0a每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）x0dx0aPartitionx0dx0aParition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.x0dx0aProcerx0dx0a负责发布消息到Kafka brokerx0dx0aConsumerx0dx0a消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。x0dx0aConsumer Groupx0dx0a每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。x0dx0a一般应用在大数据日志处理或对实时性（少量延迟），可靠性（少量丢数据）要求稍低的场景使用。
5. 大型的 PHP应用 通常使用什么应用做 消息队列 的
一、消息队列概述
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。
二、消息队列应用场景
以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。
2.1异步处理
场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种1.串行的方式；2.并行方式。
（1）串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）
（2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间。
假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。
因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）。
小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。如何解决这个问题呢？
引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：
按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了两倍。
2.2应用解耦
场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图：
传统模式的缺点：
1） 假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败；
2） 订单系统与库存系统耦合；
如何解决以上问题呢？引入应用消息队列后的方案，如下图：
订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功。
库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作。
假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。
2.3流量削锋
流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。
应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。
可以控制活动的人数；
可以缓解短时间内高流量压垮应用；
用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面；
秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。
2.4日志处理
日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解决大量日志传输的问题。架构简化如下：
日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列；
Kafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发；
日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据；
以下是新浪kafka日志处理应用案例：
(1)Kafka：接收用户日志的消息队列。
(2)Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch。
(3)Elasticsearch：实时日志分析服务的核心技术，一个schemaless，实时的数据存储服务，通过index组织数据，兼具强大的搜索和统计功能。
(4)Kibana：基于Elasticsearch的数据可视化组件，超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因。
2.5消息通讯
消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。
点对点通讯：
客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。
聊天室通讯：
客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。
以上实际是消息队列的两种消息模式，点对点或发布订阅模式。模型为示意图，供参考。
三、消息中间件示例
3.1电商系统
消息队列采用高可用，可持久化的消息中间件。比如Active MQ，Rabbit MQ，Rocket Mq。（1）应用将主干逻辑处理完成后，写入消息队列。消息发送是否成功可以开启消息的确认模式。（消息队列返回消息接收成功状态后，应用再返回，这样保障消息的完整性）
（2）扩展流程（发短信，配送处理）订阅队列消息。采用推或拉的方式获取消息并处理。
（3）消息将应用解耦的同时，带来了数据一致性问题，可以采用最终一致性方式解决。比如主数据写入数据库，扩展应用根据消息队列，并结合数据库方式实现基于消息队列的后续处理。
3.2日志收集系统
分为Zookeeper注册中心，日志收集客户端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分组成。
Zookeeper注册中心，提出负载均衡和地址查找服务；
日志收集客户端，用于采集应用系统的日志，并将数据推送到kafka队列；
四、JMS消息服务
讲消息队列就不得不提JMS 。JMS（Java Message Service,Java消息服务）API是一个消息服务的标准/规范，允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服务更加可靠以及异步性。
在EJB架构中，有消息bean可以无缝的与JM消息服务集成。在J2EE架构模式中，有消息服务者模式，用于实现消息与应用直接的解耦。
4.1消息模型
在JMS标准中，有两种消息模型P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。
4.1.1 P2P模式
P2P模式包含三个角色：消息队列（Queue），发送者(Sender)，接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，直到他们被消费或超时。
P2P的特点
每个消息只有一个消费者（Consumer）(即一旦被消费，消息就不再在消息队列中)
发送者和接收者之间在时间上没有依赖性，也就是说当发送者发送了消息之后，不管接收者有没有正在运行，它不会影响到消息被发送到队列
接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功
如果希望发送的每个消息都会被成功处理的话，那么需要P2P模式。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）
4.1.2 Pub/sub模式
包含三个角色主题（Topic），发布者（Publisher），订阅者（Subscriber） 。多个发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者。
Pub/Sub的特点
每个消息可以有多个消费者
发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息。
为了消费消息，订阅者必须保持运行的状态。
为了缓和这样严格的时间相关性，JMS允许订阅者创建一个可持久化的订阅。这样，即使订阅者没有被激活（运行），它也能接收到发布者的消息。
如果希望发送的消息可以不被做任何处理、或者只被一个消息者处理、或者可以被多个消费者处理的话，那么可以采用Pub/Sub模型。
4.2消息消费
在JMS中，消息的产生和消费都是异步的。对于消费来说，JMS的消息者可以通过两种方式来消费消息。
（1）同步
订阅者或接收者通过receive方法来接收消息，receive方法在接收到消息之前（或超时之前）将一直阻塞；
（2）异步
订阅者或接收者可以注册为一个消息监听器。当消息到达之后，系统自动调用监听器的onMessage方法。
JNDI：Java命名和目录接口,是一种标准的Java命名系统接口。可以在网络上查找和访问服务。通过指定一个资源名称，该名称对应于数据库或命名服务中的一个记录，同时返回资源连接建立所必须的信息。
JNDI在JMS中起到查找和访问发送目标或消息来源的作用。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）
4.3JMS编程模型
(1) ConnectionFactory
创建Connection对象的工厂，针对两种不同的jms消息模型，分别有QueueConnectionFactory和TopicConnectionFactory两种。可以通过JNDI来查找ConnectionFactory对象。
(2) Destination
Destination的意思是消息生产者的消息发送目标或者说消息消费者的消息来源。对于消息生产者来说，它的Destination是某个队列（Queue）或某个主题（Topic）;对于消息消费者来说，它的Destination也是某个队列或主题（即消息来源）。
所以，Destination实际上就是两种类型的对象：Queue、Topic可以通过JNDI来查找Destination。
(3) Connection
Connection表示在客户端和JMS系统之间建立的链接（对TCP/IP socket的包装）。Connection可以产生一个或多个Session。跟ConnectionFactory一样，Connection也有两种类型：QueueConnection和TopicConnection。
(4) Session
Session是操作消息的接口。可以通过session创建生产者、消费者、消息等。Session提供了事务的功能。当需要使用session发送/接收多个消息时，可以将这些发送/接收动作放到一个事务中。同样，也分QueueSession和TopicSession。
(5) 消息的生产者
消息生产者由Session创建，并用于将消息发送到Destination。同样，消息生产者分两种类型：QueueSender和TopicPublisher。可以调用消息生产者的方法（send或publish方法）发送消息。
(6) 消息消费者
消息消费者由Session创建，用于接收被发送到Destination的消息。两种类型：QueueReceiver和TopicSubscriber。可分别通过session的createReceiver(Queue)或createSubscriber(Topic)来创建。当然，也可以session的creatDurableSubscriber方法来创建持久化的订阅者。
(7) MessageListener
消息监听器。如果注册了消息监听器，一旦消息到达，将自动调用监听器的onMessage方法。EJB中的MDB（Message-Driven Bean）就是一种MessageListener。
深入学习JMS对掌握JAVA架构，EJB架构有很好的帮助，消息中间件也是大型分布式系统必须的组件。本次分享主要做全局性介绍，具体的深入需要大家学习，实践，总结，领会。
五、常用消息队列
一般商用的容器，比如WebLogic，JBoss，都支持JMS标准，开发上很方便。但免费的比如Tomcat，Jetty等则需要使用第三方的消息中间件。本部分内容介绍常用的消息中间件（Active MQ,Rabbit MQ，Zero MQ,Kafka）以及他们的特点。
5.1 ActiveMQ
ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现，尽管JMS规范出台已经是很久的事情了，但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位。
ActiveMQ特性如下：
⒈ 多种语言和协议编写客户端。语言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP。应用协议： OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP
⒉ 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范 （持久化，XA消息，事务)
⒊ 对spring的支持，ActiveMQ可以很容易内嵌到使用Spring的系统里面去，而且也支持Spring2.0的特性
⒋ 通过了常见J2EE服务器（如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的测试，其中通过JCA 1.5 resource adaptors的配置，可以让ActiveMQ可以自动的部署到任何兼容J2EE 1.4 商业服务器上
⒌ 支持多种传送协议：in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA
⒍ 支持通过JDBC和journal提供高速的消息持久化
⒎ 从设计上保证了高性能的集群，客户端-服务器，点对点
⒏ 支持Ajax
⒐ 支持与Axis的整合
⒑ 可以很容易得调用内嵌JMS provider，进行测试
5.2 RabbitMQ
RabbitMQ是流行的开源消息队列系统，用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP（高级消息队列协议）的标准实现。支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX，持久化。用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。
几个重要概念：
Broker：简单来说就是消息队列服务器实体。
Exchange：消息交换机，它指定消息按什么规则，路由到哪个队列。
Queue：消息队列载体，每个消息都会被投入到一个或多个队列。
Binding：绑定，它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。
Routing Key：路由关键字，exchange根据这个关键字进行消息投递。
vhost：虚拟主机，一个broker里可以开设多个vhost，用作不同用户的权限分离。
procer：消息生产者，就是投递消息的程序。
consumer：消息消费者，就是接受消息的程序。
channel：消息通道，在客户端的每个连接里，可建立多个channel，每个channel代表一个会话任务。
消息队列的使用过程，如下：
（1）客户端连接到消息队列服务器，打开一个channel。
（2）客户端声明一个exchange，并设置相关属性。
（3）客户端声明一个queue，并设置相关属性。
（4）客户端使用routing key，在exchange和queue之间建立好绑定关系。
（5）客户端投递消息到exchange。
exchange接收到消息后，就根据消息的key和已经设置的binding，进行消息路由，将消息投递到一个或多个队列里。
5.3 ZeroMQ
号称史上最快的消息队列，它实际类似于Socket的一系列接口，他跟Socket的区别是：普通的socket是端到端的（1:1的关系），而ZMQ却是可以N：M 的关系，人们对BSD套接字的了解较多的是点对点的连接，点对点连接需要显式地建立连接、销毁连接、选择协议（TCP/UDP）和处理错误等，而ZMQ屏蔽了这些细节，让你的网络编程更为简单。ZMQ用于node与node间的通信，node可以是主机或者是进程。
引用官方的说法： “ZMQ(以下ZeroMQ简称ZMQ)是一个简单好用的传输层，像框架一样的一个socket library，他使得Socket编程更加简单、简洁和性能更高。是一个消息处理队列库，可在多个线程、内核和主机盒之间弹性伸缩。ZMQ的明确目标是“成为标准网络协议栈的一部分，之后进入Linux内核”。现在还未看到它们的成功。但是，它无疑是极具前景的、并且是人们更加需要的“传统”BSD套接字之上的一 层封装。ZMQ让编写高性能网络应用程序极为简单和有趣。”
特点是：
高性能，非持久化；
跨平台：支持Linux、Windows、OS X等。
多语言支持； C、C++、Java、.NET、Python等30多种开发语言。
可单独部署或集成到应用中使用；
可作为Socket通信库使用。
与RabbitMQ相比，ZMQ并不像是一个传统意义上的消息队列服务器，事实上，它也根本不是一个服务器，更像一个底层的网络通讯库，在Socket API之上做了一层封装，将网络通讯、进程通讯和线程通讯抽象为统一的API接口。支持“Request-Reply “，”Publisher-Subscriber“，”Parallel Pipeline”三种基本模型和扩展模型。
ZeroMQ高性能设计要点：
1、无锁的队列模型
对于跨线程间的交互（用户端和session）之间的数据交换通道pipe，采用无锁的队列算法CAS；在pipe两端注册有异步事件，在读或者写消息到pipe的时，会自动触发读写事件。
2、批量处理的算法
对于传统的消息处理，每个消息在发送和接收的时候，都需要系统的调用，这样对于大量的消息，系统的开销比较大，zeroMQ对于批量的消息，进行了适应性的优化，可以批量的接收和发送消息。
3、多核下的线程绑定，无须CPU切换
区别于传统的多线程并发模式，信号量或者临界区， zeroMQ充分利用多核的优势，每个核绑定运行一个工作者线程，避免多线程之间的CPU切换开销。
5.4 Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群机来提供实时的消费。
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：
通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。（文件追加的方式写入数据，过期的数据定期删除）
高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。
支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。
支持Hadoop并行数据加载。
Kafka相关概念
Broker
Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker[5]
Topic
每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
Partition
Parition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.
Procer
负责发布消息到Kafka broker
Consumer
消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。
Consumer Group
每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。
一般应用在大数据日志处理或对实时性（少量延迟），可靠性（少量丢数据）要求稍低的场景使用。
6. rabbitmq的特点
可靠性 ∶RabbitMQ使用一些机制来保证可靠性，如物拍持久化、传输确认及发布确认等。
灵活的路由 ∶在消息进入队列之前，通过交换器来路由消息。对于典型的路由功能，RabbitMQ已经提供了一些内置的交换器来实现。坦蚂键针对更复杂的路由功能，可以将多个交换器绑定在一起，也可以通过插件让巧机制来实现自己的交换器。
扩展性 ∶多个RabbitMQ节点可以组成一个集群，也可以根据实际业务情况动态地扩展集群中节点。
高可用性 ∶ 队列可以在集群中的机器上设置镜像，使得在部分节点出现问题的情况下队列仍然可用。
多种协议 ∶ RabbitMQ除了原生支持AMQP协议，还支持STOMP、MQTT等多种消息中间件协议
多语言客户端 ∶ RabbitMQ几乎支持所有常用语言，比如 Java、Python、Ruby、PHP、C#、JavaScript 等。
管理界面 ∶RabbitMQ 提供了一个易用的用户界面，使得用户可以监控和管理消息、集群中的节点等。
插件机制 ∶RabiMQ提供了许多插件，以实现从多方面进行扩展，当然也可以编写自己的插件。
7. PHP-php 怎么实现消息队列
消息队列
消息队列是线程间通讯的手段：
import java.util.*
public class MsgQueue{
private Vector queue = null;
public MsgQueue(){
queue = new Vector();
}
public synchronized void send(Object o)
{
queue.addElement(o);
}
public synchronized Object recv()
{
if(queue.size()==0)
return null;
Object o = queue.firstElement();
queue.removeElementAt(0);//or queue[0] = null can also work
return o;
}
}
因为java中是locked by object的所以添加synchronized 就可以用于线程同步锁定对象
可以作为多线程处理多任务的存放task的队列。他的client包括封装好的task类以及thread类