Rabbitmq heartbea心跳检测机制原理解析

前言

使用rabbitmq的时候,当你客户端与rabbitmq服务器之间一段时间没有流量,服务器将会断开与客户端之间tcp连接。

而你将在服务器上看这样的日志:

missed heartbeats from client, timeout: xxs

这个间隔时间就是心跳间隔。

heartbeat通常用来检测通信的对端是否存活(未正常关闭socket连接而异常crash)。其基本原理是检测对应的socket连接上数据的收发是否正常,如果一段时间内没有收发数据,则向对端发送一个心跳检测包,如果一段时间内没有回应则认为心跳超时,即认为对端可能异常crash了。

rabbitmq也不例外,heatbeat在客户端和服务端之间用于检测对端是否正常,即客户端与服务端之间的tcp链接是否正常。

关于rabbitmq心跳

1.heartbeat检测时间间隔可在配置文件rabbitmq.config中增加配置项{heartbeat,Timeout}进行配置,其中Timeout指定时间间隔,单位为秒,另外客户端也可以配置heartbeat时间。

如果服务端没有配置

默认代理心跳时间:

RabbitMQ 3.2.2:580秒
RabbitMQ 3.5.5:60秒

2.官方建议不要禁用心跳,且建议心跳时间为60秒。

3.心跳每 heartbeat timeout / 2 秒发送一次,服务器两次没有接收到则断开tcp连接,以前的连接将失效,客户端需要重新连接。

4.如果你使用Java, .NET and Erlang clients,服务器与客户端会协商heartbeat时间

如果其中一个值为0,则使用两者中较大的一个

否则,使用两者中较小的一个

两个值都为0,则表示要禁用心跳,则服务端与客户端维持此tcp连接,不会断开。

注意:在python客户端上直接设置为0,则禁用心跳。

禁用心跳在python客户端该如何设置:

在py3:ConnectionParameters设置heartbeat_interval=0即可。

在py2:ConnectionParameters设置heartbeat=0即可。

5.连接上的任何流量(传输的有效数据、确认等)都将被计入有效心跳,当然也包括心跳帧。

6.我在网上看到有人问到这个问题:

为什么服务端宕机,在心跳检测机制下,服务器侧断开连接,而客户端这边不能检测到tcp断开,我测试过,客户端确实不能检测到tcp连接断开,只有当客户端在这个tcp有操作后,才能检测到,当然在一个断开的tcp连接上做操作会报错(如发送消息)。

import pika
import time 

credit = pika.PlainCredentials(username='cloud', password='cloud')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
  host='10.32.1.12', credentials=credit))
channel = connection.channel()
while True:
  connect_close = connection.is_closed
  connect_open = connection.is_open
  channel_close = channel.is_closed
  channel_open = channel.is_open

  print("connection is_closed ", connect_close)
  print("connection is_open ", connect_open)
  print("channel is_closed ", channel_close)
  print("channel is_open ", channel_open)
  print("")
  time.sleep(5)

7.一些RabbitMQ客户端(Bunny,Java,.NET,Objective-C,Swift)提供了一种在网络故障后自动恢复连接的机制,而pika只能通过检测连接异常后再重新创建连接的方式。

示例代码:通过检测连接异常,重新创建连接:

import pika

while True:
  try:
    connection = pika.BlockingConnection()
    channel = connection.channel()
    channel.basic_consume('test', on_message_callback)
    channel.start_consuming()
  # Don't recover if connection was closed by broker
  except pika.exceptions.ConnectionClosedByBroker:
    break
  # Don't recover on channel errors
  except pika.exceptions.AMQPChannelError:
    break
  # Recover on all other connection errors
  except pika.exceptions.AMQPConnectionError:
    continue

你也可以使用操作重试库,例如 retry。

from retry import retry

@retry(pika.exceptions.AMQPConnectionError, delay=5, jitter=(1, 3))
def consume():
  connection = pika.BlockingConnection()
  channel = connection.channel()
  channel.basic_consume('test', on_message_callback)
  try:
    channel.start_consuming()
  # Don't recover connections closed by server
  except pika.exceptions.ConnectionClosedByBroker:
    pass
consume()

heartbeat的实现

rabbitmq在收到来自客户端的connection.tune-ok信令后,启用心跳检测,rabbitmq会为每个tcp连接创建两个进程用于心跳检测,一个进程定时检测tcp连接上是否有数据发送(这里的发送是指rabbitmq发送数据给客户端),如果一段时间内没有数据发送给客户端,则发送一个心跳包给客户端,然后循环进行下一次检测;另一个进程定时检测tcp连接上是否有数据的接收,如果一段时间内没有收到任何数据,则判定为心跳超时,最终会关闭tcp连接。另外,rabbitmq的流量控制机制可能会暂停heartbeat检测,这里不展开描述。

涉及的源码:

start(SupPid, Sock, SendTimeoutSec,
   SendFun, ReceiveTimeoutSec, ReceiveFun) ->
  %%数据发送检测进程
  {ok, Sender} = start_heartbeater(SendTimeoutSec, SupPid, Sock,
                   SendFun, heartbeat_sender,
                   start_heartbeat_sender),
  %%数据接收检测进程
  {ok, Receiver} = start_heartbeater(ReceiveTimeoutSec, SupPid,
                    Sock, ReceiveFun,
                    heartbeat_receiver,
                    start_heartbeat_receiver),
  {Sender, Receiver}.

start_heartbeat_sender(Sock, TimeoutSec, SendFun) ->
  %% the 'div 2' is there so that we don't end up waiting for
  %% nearly 2 * TimeoutSec before sending a heartbeat in the
  %% boundary case
  heartbeater({Sock, TimeoutSec * 1000 div 2, send_oct, 0,
         fun () -> SendFun(), continue end}).

start_heartbeat_receiver(Sock, TimeoutSec, ReceiveFun) ->
  %% we check for incoming data every interval, and time out after
  %% two checks with no change. As a result we will time out
  %% between 2 and 3 intervals after the last data has been
  %% received
  heartbeater({Sock, TimeoutSec * 1000, recv_oct, 1,
        fun () -> ReceiveFun(), stop end}).

heartbeater({Sock, TimeoutMillisec,
       StatName, Threshold, Handler} = Params,
      Deb,
      {StatVal, SameCount} = State) ->
  Recurse = fun (State1) -> heartbeater(Params, Deb, State1) end,
  receive
    ...
  %% 定时检测
  after TimeoutMillisec ->
    case rabbit_net:getstat(Sock, [StatName]) of
      {ok, [{StatName, NewStatVal}]} ->
        %% 收发数据有变化
        if NewStatVal =/= StatVal ->
            %%重新开始检测
            Recurse({NewStatVal, 0});
          %%未达到指定次数, 发送为0, 接收为1
          SameCount < Threshold ->
            %%计数加1, 再次检测
            Recurse({NewStatVal, SameCount + 1});
          %%heartbeat超时
          true ->
            %%对于发送检测超时, 向客户端发送heartbeat包
            %%对于接收检测超时, 向父进程发送超时通知
            %%由父进程触发tcp关闭等操作
            case Handler() of
              %%接收检测超时
              stop   -> ok;
              %%发送检测超时
              continue -> Recurse({NewStatVal, 0})
            end;
      ...

收发检测的时候利用了inet模块的getstat,查看socket的统计信息

recv_oct: 查看socket上接收的字节数

send_oct: 查看socket上发送的字节数

inet详细见这里: http://www.erlang.org/doc/man/inet.html

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • C#调用RabbitMQ实现消息队列的示例代码

    前言 我在刚接触使用中间件的时候,发现,中间件的使用并不是最难的,反而是中间件的下载,安装,配置才是最难的. 所以,这篇文章我们从头开始学习RabbitMq,真正的从头开始. 关于消息队列 其实消息队列没有那么神秘,我们这样想一下,用户访问网站,最终是要将数据以HTTP的协议的方式,通过网络传输到主机的某个端口上的. 那么,接收数据的方式是什么呢?自然是端口监听啦. 那消息队列是什么就很好解释了? 它就是端口监听,接到数据后,将数据排列起来. 那这件事,我们不用中间件能做吗? 当然能做啦,写个T

  • docker快速安装rabbitmq的方法步骤

    一.获取镜像 #指定版本,该版本包含了web控制页面 docker pull rabbitmq:management 二.运行镜像 #方式一:默认guest 用户,密码也是 guest docker run -d --hostname my-rabbit --name rabbit -p 15672:15672 -p 5672:5672 rabbitmq:management #方式二:设置用户名和密码 docker run -d --hostname my-rabbit --name rabb

  • SpringBoot+RabbitMQ方式收发消息的实现示例

    本篇会和SpringBoot做整合,采用自动配置的方式进行开发,我们只需要声明RabbitMQ地址就可以了,关于各种创建连接关闭连接的事都由Spring帮我们了~ 交给Spring帮我们管理连接可以让我们专注于业务逻辑,就像声明式事务一样易用,方便又高效. 祝有好收获,先赞后看,快乐无限. 本文代码:   https://gitee.com/he-erduo/spring-boot-learning-demo https://github.com/he-erduo/spring-boot-lea

  • Java搭建RabbitMq消息中间件过程详解

    这篇文章主要介绍了Java搭建RabbitMq消息中间件过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 前言 当系统中出现"生产"和"消费"的速度或稳定性等因素不一致的时候,就需要消息队列. 名词 exchange: 交换机 routingkey: 路由key queue:队列 控制台端口:15672 exchange和queue是需要绑定在一起的,然后消息发送到exchange再由exchange通过ro

  • 如何在centos上使用yum安装rabbitmq-server

    rabbitmq安装之前需要安装socat,否则直接安装rabbitmq可能会报错 如果没有找到,则先安装epel源 yum -y install epel-release yum install socat rabbitMQ需要和erlang的版本互相匹配具体查看rabbitMQ和对应的erlang版本匹配 在本文中,使用erlang-20.3.8.20-1.el7和rabbitmq-server-3.7.6-1.el7版本. 选择erlang-20.3.x可以兼容新的rabbitMQ3.7.

  • springboot + rabbitmq 如何实现消息确认机制(踩坑经验)

    本文收录在个人博客:www.chengxy-nds.top,技术资源共享,一起进步 最近部门号召大伙多组织一些技术分享会,说是要活跃公司的技术氛围,但早就看穿一切的我知道,这 T M 就是为了刷KPI.不过,话说回来这的确是件好事,与其开那些没味的扯皮会,多做技术交流还是很有助于个人成长的. 于是乎我主动报名参加了分享,咳咳咳~ ,真的不是为了那点KPI,就是想和大伙一起学习学习! 这次我分享的是 springboot + rabbitmq 如何实现消息确认机制,以及在实际开发中的一点踩坑经验,

  • Python rabbitMQ如何实现生产消费者模式

    (一)安装一个消息中间件,如:rabbitMQ (二)生产者 sendmq.py import pika import sys import time # 远程rabbitmq服务的配置信息 username = 'admin' # 指定远程rabbitmq的用户名密码 pwd = 'admin' ip_addr = '10.1.7.7' port_num = 5672 # 消息队列服务的连接和队列的创建 credentials = pika.PlainCredentials(username,

  • Docker部署Rabbitmq容器实现过程解析

    1.拉取镜像 首先执行如下命令将镜像下载到本地: 注意:rabbitmq 是官方镜像,该镜像不带控制台.如果想要安装带控制台的镜像,则需要在拉取镜像时附带 tag 标签,例如:rabbitmq:management. docker pull rabbitmq:management 2.创建挂载本地的data目录 mkdir -p /home/rabbitmq/data 3,启动容器 (1)执行如下命令实例化 RabbitMQ 服务: docker run --name rabbitmq -d -

  • C#使用RabbitMq队列(Sample,Work,Fanout,Direct等模式的简单使用)

    1:RabbitMQ是个啥?(专业术语参考自网络) RabbitMQ是实现了高级消息队列协议(AMQP)的开源消息代理软件(亦称面向消息的中间件). RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的,Erlang是专门为高并发而生的语言,而集群和故障转移是构建在开发电信平台框架上的.所有主要的编程语言均有与代理接口通讯的客户端库 2:使用RabbitMQ有啥好处? RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统,基于AMQP协议来实现. AMQP的主要特征是面向消息.队列.路由(包

  • SpringBoot中使用 RabbitMQ的教程详解

    本章主要建立在已经安装好Erlang以及RabbitMQ的基础上,接下来,简单介绍一下使用 一.Direct直接模式 通过routingKey和exchange决定的那个唯一的queue可以接收消息 1.首先到RabbitMQ的管理界面新建一个队列(Direct模式) 2.测试项目的基础结构如下: 这里为了方便测试,直接在父项目中建立两个子模块(生产者和消费者) 3.pom.xml文件的依赖如下: 父项目: <?xml version="1.0" encoding="U

随机推荐