亲手安装RabbitMq 3.7.2 并安装Trace插件

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1、安装Erlang

yum install ntp -y
ntpdate -u 202.112.10.36
yum install wget xmlto gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel unixODBC-devel wxBase wxGTK wxGTK-gl perl -y

cd /usr/local/software
tar zxvf otp_src_19.3.tar.gz
cd otp_src_19.3
./configure --prefix=/usr/local/erlang --with-ssl --enable-threads --enable-smp-support --enable-kernel-poll --enable-hipe --without-javac
make && make install

然后在配置Erlang环境变量,vi /etc/profile文件，增加下面的环境变量:

#set erlang environment
export PATH=$PATH:/usr/local/erlang/bin

source /etc/profile使得文件生效

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#解压rabbitmq，官方给的包是xz压缩包，所以需要使用xz命令
yum install xz -y
xz -d rabbitmq-server-generic-unix-3.7.2.tar.xz

#xz解压后得到.tar包，再用tar命令解压
tar -xvf rabbitmq-server-generic-unix-3.7.2.tar

#移动目录 看个人喜好
cp -rf ./rabbitmq_server-3.7.2 /usr/local/
cd /usr/local/

#修改文件夹名
mv rabbitmq_server-3.7.2 rabbitmq-3.7.2

#开启管理页面插件
cd ./rabbitmq-3.7.2/sbin/
./rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

#启动命令，该命令ctrl+c后会关闭服务
./rabbitmq-server

#在后台启动Rabbit
./rabbitmq-server -detached

缺点：这是用root用户启动的，是方便了，但可能不太安全

#关闭服务
./rabbitmqctl stop

#关闭服务(kill) 找到rabbitmq服务的pid [不推荐]
ps -ef|grep rabbitmq
kill -9 ****

#进入RabbitMQ安装目录
cd /usr/local/rabbitmq-3.7.2/sbin

#添加用户
#rabbitmqctl add_user Username Password
./rabbitmqctl add_user admin admin

#分配用户标签
#rabbitmqctl set_user_tags User Tag
#[administrator]:管理员标签
./rabbitmqctl set_user_tags admin administrator

./rabbitmqctl set_permissions -p '/' admin '.' '.' '.'

# 查看已安装的插件
./rabbitmq-plugins list
./rabbitmq-plugins enable rabbitmq_tracing
./rabbitmqctl trace_on

 上面的软件包下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1ragGo3q 密码：pyob

 

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RabbitMQ内存控制 硬盘控制
https://www.cnblogs.com/haoliansheng/p/6094780.html

故障一例：
rabbitmq连接被阻塞，无法接收消息
今天监控服务器无法显示交易信息，经过查看rabbitmq的管理平台，发现一些connection处于blocked状态，队列无法接受消息

查看内存、CPU、磁盘后发现，内存、CPU指标正常，磁盘的剩余空间只剩下500M左右，检查磁盘发现另一个应用产生了大量的日志，导致磁盘空间日益减少，删除部分日志文件后，一切正常，为保证以后的正常运行，再添加一块磁盘。

RabbitMQ磁盘警报
https://www.cnblogs.com/xinxiucan/p/8041418.html
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.NET 平台的网络断开异常处理办法
https://www.tuicool.com/articles/EJBrY3R
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7，优化配置等

官网的配置

http://www.rabbitmq.com/production-checklist.html

http://www.rabbitmq.com/configure.html

http://www.rabbitmq.com/memory.html

http://www.rabbitmq.com/production-checklist.html#resource-limits-ram

线上优化后配置

[root@rabbitmq76 rabbitmq]# cat rabbitmq.conf 

[

{rabbit,

  [

   {loopback_users, []},

   {vm_memory_high_watermark, 0.40},              #最大使用内存40%，erlang开始GC

   {vm_memory_high_watermark_paging_ratio, 0.8},  #32G内存，32*0.8*0.2时开始持久化磁盘

   {disk_free_limit, "10GB"},                     #磁盘使用量剩余10G时，不收发消息

   {hipe_compile, true},          #开启hipe，提高erlang性能      

   {collect_statistics_interval, 10000},          #统计刷新时间默认5秒，改成10秒

   {cluster_partition_handling, autoheal}         #网络优化参数，不稳定时用这个选项

  ]

}

].

[root@rabbitmq76 rabbitmq]# cat rabbitmq-env.conf 

RABBITMQ_NODENAME=rabbit@rabbitmq76 #节点名字，全局唯一

RABBITMQ_MNESIA_BASE=/data/rabbitmq/data         #消息落地存放位置

RABBITMQ_LOG_BASE=/data/rabbitmq/log             #日志位置

RABBITMQ_SERVER_ADDITIONAL_ERL_ARGS="+A 128"     #默认65，server线程

另外系统参数需要留有swap空间，及打开文件数rabbitmq启动进程至少需要5万，yum安装时rabbitmq启动，源码安装时root启动

[root@rabbitmq76 rabbitmq]# cat /etc/security/limits.conf 

* soft   nofile 65536

* hard   nofile 131072

* soft   nproc 10240

* hard   nproc 20480

备注

内存控制：

vm_memory_high_watermark 该值为内存阈值，默认为0.4。意思为物理内存的40%。40%的内存并不是内存的最大的限制，它是一个发布的节制，当达到40%时Erlang会做GC。最坏的情况是使用

内存80%。如果把该值配置为0，将关闭所有的publishing 。

rabbitmqctl set_vm_memory_high_watermark 0

Paging 内存阈值，该值为默认为0.5，该值为vm_memory_high_watermark的20%时，将把内存数据写到磁盘。

如机器内存16G，当RABBITMQ占用内存1.28G（16*0.4*0.2）时把内存数据放到磁盘。

硬盘控制：

当RabbitMQ的磁盘空闲空间小于50M（默认），生产者将被BLOCK,

如果采用集群模式，磁盘节点空闲空间小于50M将导致其他节点的生产者都被block

可以通过disk_free_limit来对进行配置。

#服务器端配置详解

http://www.cnblogs.com/zhen-rh/p/6884297.html

.配置文件

一般情况下，RabbitMQ的默认配置就足够了。如果希望特殊设置的话，有两个途径： 
一个是环境变量的配置文件 rabbitmq-env.conf ； 
一个是配置信息的配置文件 rabbitmq.config； 
注意，这两个文件默认是没有的，如果需要必须自己创建。 
rabbitmq-env.conf 
这个文件的位置是确定和不能改变的，位于：/etc/rabbitmq目录下（这个目录需要自己创建）。 
文件的内容包括了RabbitMQ的一些环境变量，常用的有：

RABBITMQ_NODE_PORT= //端口号 
HOSTNAME= 
RABBITMQ_NODENAME=mq 
RABBITMQ_CONFIG_FILE= //配置文件的路径 
RABBITMQ_MNESIA_BASE=/rabbitmq/data //需要使用的MNESIA数据库的路径 
RABBITMQ_LOG_BASE=/rabbitmq/log //log的路径 
RABBITMQ_PLUGINS_DIR=/rabbitmq/plugins //插件的路径

具体的列表见：http://www.rabbitmq.com/configure.html#define-environment-variables

rabbitmq.config 
这是一个标准的erlang配置文件。它必须符合erlang配置文件的标准。 
它既有默认的目录，也可以在rabbitmq-env.conf文件中配置。

文件的内容详见：http://www.rabbitmq.com/configure.html#config-items

producer.py

# pip install pika

# https://www.cnblogs.com/kerwinC/p/5967584.html
import pika
credentials = pika.PlainCredentials('admin','admin')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    '192.168.1.250',5672,'/',credentials))
channel = connection.channel()

# 声明queue
channel.queue_declare(queue='durable',durable=True)
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='durable',
                      body='Hello cheng!',
                      properties=pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2,  # make message persistent
                      )
                      )
print(" [x] Sent 'Hello cheng!'")
connection.close()

consumer.py

import pika

credentials = pika.PlainCredentials('admin','admin')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    '192.168.1.250',5672,'/',credentials))
channel = connection.channel()

# You may ask why we declare the queue again ‒ we have already declared it in our previous code.
# We could avoid that if we were sure that the queue already exists. For example if send.py program
# was run before. But we're not yet sure which program to run first. In such cases it's a good
# practice to repeat declaring the queue in both programs.
channel.queue_declare(queue='durable',durable=True)


def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

channel.basic_consume(callback,
                      queue='durable',
                      #no_ack=True
                      )

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()