异步处理
应用解耦
流量削峰
系统架构
Broker:它提供一种传输服务,它的角色就是维护一条从生产者到消费者的路线，保证数据能按照指定的方式进行传输,
Exchange：消息交换机,它指定消息按什么规则,路由到哪个队列。
Queue:消息的载体,每个消息都会被投到一个或多个队列。
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里可以有多个vhost，用作不同用户的权限分离。
Producer: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.
Fair dispath 公平分发
RabbitMQ就会使得每个Consumer在同一个时间点最多处理一个Message，换句话说,在接收到该Consumer的ack前,它不会将新的Message分发给它
分发到多个Consumer
Direct exchange
Exchange和两个队列绑定在一起,Q1的bindingkey是orange，Q2的binding key是black和green.
当Producer publish key是orange时,exchange会把它放到Q1上,如果是black或green就会到Q2上,其余的Message被丢弃.
Multiple bindings
多个queue绑定同一个key也是可以的,对于下图的例子,Q1和Q2都绑定了black,对于routing key是black的Message，会被deliver到Q1和Q2，其余的Message都会被丢弃.
Topic exchange
Producer发送消息时需要设置routing_key，routing_key包含三个单词和连个点号o,第一个key描述了celerity(灵巧),第二个是color(色彩),第三个是物种:
在这里我们创建了两个绑定： Q1 的binding key 是”.orange.“； Q2 是 “..rabbit” 和 “lazy.#”：
- Q1感兴趣所有orange颜色的动物
- Q2感兴趣所有rabbits和所有的lazy的.
例子:rounting_key 为 “quick.orange.rabbit”将会发送到Q1和Q2中
rounting_key 为”lazy.orange.rabbit.hujj.ddd”会被投递到Q2中,#匹配0个或多个单词。
消息序列化
RabbitMQ使用ProtoBuf序列化消息,它可作为RabbitMQ的Message的数据格式进行传输,由于是结构化的数据,这样就极大的方便了Consumer的数据高效处理,当然也可以使用XML，与XML相比,ProtoBuf有以下优势:
1.简单
2.size小了3-10倍
3.速度快了20-100倍
4.易于编程
6.减少了语义的歧义.
，ProtoBuf具有速度和空间的优势，使得它现在应用非常广泛
参考：http://blog.csdn.net/whoamiyang/article/details/54954780
https://www.cnblogs.com/jun-ma/p/4840869.html
rabbitMQ中consumer通过建立到queue的连接，创建channel对象，通过channel通道获取message,
Consumer可以声明式的以API轮询poll的方式主动从queue的获取消息，也可以通过订阅的方式被动的从Queue中消费消息,
1、订阅方式其实是向queue注册consumer,通过rpc向queue server发送注册consumer的消息，rabbitMQ Server在收到消息后，根据消息的内容类型判断这是一个订阅消息，这样当MQ 中queue有消息时，会自动把消息通过该socket(长连接)通道发送出去。创建Connection后，会启动MainLoop后台线程，循环从socket(FrameHandler)中获取数据包(Frame) 每个Consumer都有一个BlockQueue，用于缓存从socket中获取的消息。接下来，Consumer对象就可以调用api来从客户端缓存的_queue中依次获取消息，进行消费，参见QueueingConsumer.nextDelivery()
2、poll API方式
ChannelN：
GetResponse basicGet(String queue, boolean autoAck)
这种方式比较简单，直接通过RPC从MQ Server端获取队列中的消息
Kafka、RabbitMQ、RocketMQ比较
Kafka：追求高吞吐量，不支持事务，对消息的重复、丢失、错误没有严格要求，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。
RabbitMQ：对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景，对性能和吞吐量的要求还在其次。
RocketMQ：具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。