1. 消息隊(duì)列的歷史
　　了解一件事情的來龍去脈，將不會對它感到神秘。讓我們來看看消息隊(duì)列（Message Queue）這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展歷史。
　　Message Queue的需求由來已久，80年代最早在金融交易中，高盛等公司采用Teknekron公司的產(chǎn)品，當(dāng)時(shí)的Message queuing軟件叫做：the information bus（TIB）。 TIB被電信和通訊公司采用，路透社收購了Teknekron公司。之后，IBM開發(fā)了MQSeries，微軟開發(fā)了Microsoft Message Queue（MSMQ）。這些商業(yè)MQ供應(yīng)商的問題是廠商鎖定，價(jià)格高昂。2001年，Java Message queuing試圖解決鎖定和交互性的問題，但對應(yīng)用來說反而更加麻煩了。
　　于是2004年，摩根大通和iMatrix開始著手Advanced Message Queuing Protocol （AMQP）開放標(biāo)準(zhǔn)的開發(fā)。2006年，AMQP規(guī)范發(fā)布。2007年，Rabbit技術(shù)公司基于AMQP標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)的RabbitMQ 1.0 發(fā)布。
　　目前RabbitMQ的最新版本為3.5.7，基于AMQP 0-9-1。
　　
　　RabbitMQ采用Erlang語言開發(fā)。Erlang語言由Ericson設(shè)計(jì)，專門為開發(fā)concurrent和distribution系統(tǒng)的一種語言，在電信領(lǐng)域使用廣泛。OTP（Open Telecom Platform）作為Erlang語言的一部分，包含了很多基于Erlang開發(fā)的中間件／庫／工具，如mnesia／SASL，極大方便了Erlang應(yīng)用的開發(fā)。OTP就類似于Python語言中眾多的module，用戶借助這些module可以很方便的開發(fā)應(yīng)用。
　　2. AMQP messaging 中的基本概念
　　
　　Broker： 接收和分發(fā)消息的應(yīng)用，RabbitMQ Server就是Message Broker。
　　Virtual host： 出于多租戶和安全因素設(shè)計(jì)的，把AMQP的基本組件劃分到一個(gè)虛擬的分組中，類似于網(wǎng)絡(luò)中的namespace概念。當(dāng)多個(gè)不同的用戶使用同一個(gè)RabbitMQ server提供的服務(wù)時(shí)，可以劃分出多個(gè)vhost，每個(gè)用戶在自己的vhost創(chuàng)建exchange／queue等。
　　Connection： publisher／consumer和broker之間的TCP連接。斷開連接的操作只會在client端進(jìn)行，Broker不會斷開連接，除非出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障或broker服務(wù)出現(xiàn)問題。
　　Channel： 如果每一次訪問RabbitMQ都建立一個(gè)Connection，在消息量大的時(shí)候建立TCP Connection的開銷將是巨大的，效率也較低。Channel是在connection內(nèi)部建立的邏輯連接，如果應(yīng)用程序支持多線程，通常每個(gè)thread創(chuàng)建單獨(dú)的channel進(jìn)行通訊，AMQP method包含了channel id幫助客戶端和message broker識別channel，所以channel之間是完全隔離的。Channel作為輕量級的Connection極大減少了操作系統(tǒng)建立TCP connection的開銷。
　　Exchange： message到達(dá)broker的第一站，根據(jù)分發(fā)規(guī)則，匹配查詢表中的routing key，分發(fā)消息到queue中去。常用的類型有：direct （point-to-point）， topic （publish-subscribe） and fanout （multicast）。
　　Queue： 消息最終被送到這里等待consumer取走。一個(gè)message可以被同時(shí)拷貝到多個(gè)queue中。
　　Binding： exchange和queue之間的虛擬連接，binding中可以包含routing key。Binding信息被保存到exchange中的查詢表中，用于message的分發(fā)依據(jù)。
　　3. 典型的“生產(chǎn)／消費(fèi)”消息模型