Kaip veikia klasterizacija RabbitMQ?

Question

Accepted Answer

**Klasterizacija** sujungia kelis RabbitMQ mazgus į vieną loginį brokerį — norint padidinti mastelį ir (pasitelkus replikuotas eilutes) aukštą prieinamumą. Suprasti klasterizaciją ir jos niuansus yra svarbu norint patikimai masteliniti ir valdyti RabbitMQ.

## Kas yra klasteris

```text
A RabbitMQ CLUSTER = multiple nodes acting as ONE logical broker:
  → nodes share METADATA (queue/exchange definitions, bindings, users, vhosts) across the cluster
  → clients can connect to any node; load is distributed across nodes
  → scales connection/channel capacity and distributes load
```

## Eilės klasteryje (svarbus niuansas)

```text
⚠️ By default, a queue's DATA lives on ONE node (the node where it was declared):
  → other nodes know about the queue (metadata) but route to the owning node
  → if that node FAILS → the queue (and its messages) is UNAVAILABLE
  → so CLUSTERING ALONE does NOT make queues highly available!
→ for HA → use REPLICATED queues (QUORUM QUEUES) that replicate data across nodes
```

## Klasterizacijos svarbiausios aplinkybės

```text
✓ QUORUM QUEUES → replicate queue data across nodes (consensus-based) → survive node failure (HA)
✓ NETWORK PARTITIONS → split-brain risk → configure a partition-handling strategy
  (pause_minority, etc.) → cluster must agree on state
✓ Nodes should be on a reliable, low-latency network (clustering is sensitive to network issues)
✓ LOAD BALANCER → distribute client connections across nodes
✓ For geo-distribution → use FEDERATION/SHOVEL (not clustering across high-latency links)
```

## Kodėl tai svarbu

Suprasti, kaip veikia klasterizacija RabbitMQ, yra vertinga aukšto lygio žinios, nes **klasterizacija yra svarbi masteliatumui ir HA**, bet turi niuansų, kuriuos reikia suprasti patikimam veikimui.

Klasterizacija sujungia kelis mazgus į vieną loginį brokerį, svarbu gamybiniam RabbitMQ.

Suprasti **kas yra klasteris** — keli mazgai veikiantys kaip vienas loginis brokeris, dalinamasi metaduomenimis tarp mazgų, klientai prisijungia prie bet kurio mazgo ir apkrova paskirstyta — paaiškina pagrindinę koncepciją (masteliatumą ryšio talpos ir apkrovos paskirstymą).

Kritiškai svarbiausia suprasti **svarbų niuansą apie eilutes klasteryje** — kad pagal numatytuosius nustatymus eilutės **duomenys gyvena viename mazge** (kiti mazgai žinantys metaduomenis, bet maršrutizuojantys į savininko mazgą), todėl jei tas mazgas sugenda, eilutė ir jos pranešimai yra **nepasiekiami**, tai reiškia, **klasterizacija viena savaime NESUTEIKIA aukšto eilučių prieinamumo** — tai kritiškai svarbu, nes tai yra dažnas ir reikšmingas nesupratimas (žmonės mano, kad klasterizacija suteikia HA, bet ji nesuteikia eilučių duomenims).

Suprasti, kad **HA reikalinga replikuotos eilės (quorum eilės)**, kurios replikuoja duomenis tarp mazgų — tai yra pagrindinė išvada.

Suprasti **klasterizacijos svarbiausias aplinkybes** — naudoti quorum eilutes HA, valdyti **tinklo skaidymus** (split-brain riziką, reikalingą skaidymo tvarkymo strategijai), laikyti mazgus patikimame žemo latencijimo tinkle (klasterizacija būdama jautri tinklo problemoms), naudoti apkrovos balansavyklę ryšiams, ir naudoti **federaciją/šauktuvą geografiniam pasiskirstymui** (ne klasterizaciją aukštos latencijos nuorodose — svarbus architektūrinis dalykas) — atspindi teisingą klasterių veikimą.

Šie niuansai (klasterizacija ≠ eilučių HA, skaidymo tvarkymas, tinklo jautrumas, geografinis pasiskirstymas per federaciją) yra svarbūs patikimam klasterizavimui.

Kadangi klasterizacija yra svarbi masteliatumui ir HA, bet turi kritinių niuansų (ypač tai, kad klasterizacija viena savaime nesuteikia eilučių HA — reikalingos replikuotos quorum eilės, plius skaidymo tvarkymas ir tinklo jautrumas), ir nes šių supratimas yra svarbus patikimam veikimui, supratimas, kaip veikia klasterizacija RabbitMQ, yra vertinga aukšto lygio žinios — svarbu masteliatumui ir HA, su kritinu nuansu, kad klasterizacija viena savaime nesuteikia eilučių HA (reikalingos quorum eilės), plius skaidymo tvarkymas ir geografinio pasiskirstymo svarbiausios aplinkybės, atspindintis operacinę žinią, reikalingą patikimam RabbitMQ klasterizavimui.