写在前面
最开始我们使用rabbitmq的时候可能只会用一个消费和一个prefetch Count，如下图所示。
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随着生产者发送消息量变大，等到生产者发送速度大于消费者消费速度就会产生消息挤压。这个时候我就要考虑设置设置并发数和
prefetch Count。
设置prefetch Count
https://www.rabbitmq.com/blog/2014/04/14/finding-bottlenecks-with-rabbitmq-3-3/这篇博客告诉我们设置多少合理。经过作者的测试，preprefetch Count设置30是合理的，如果preprefetch Count值再变大，消费速度基本没变。这篇博客也告诉了我们一个观察消费速率的指标Consumer utilisation，对应的这个值越大，消费投放速度越快，消息处于空闲的时间会越短。
并发数
试想以下场景，消费者设置一个并发，一个prefetch count，这个时候rabbitmq中有A，B两条消息，其中A消息推送给了消费者，B消息还在rabbitmq队列中，消费者处理A消息需要1s。这个时候消费者在处理A消息，但是B消息还在队列中休息，静静的等着推送给消费者，B消息休息的时间就是消息的空闲时间。
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下图中显示了
B消息的空闲期。
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增大并发数也可以减少
B消息的空闲时间，那么并发数设置多少合适？？并发数设置大了就会加大线程对资源抢夺，增加上下文切换频率等反而有可能会降低消费速度，并发数少了CPU的利用率低。这里提供一个公式：并发数=核数 * （x+y）/x，其中x是线程执行时间，y是阻塞等待时间。关于阻塞：
- 这里的阻塞指的是会释放CPU的阻塞，比如网络编程的accept()等待客户端连接，recv()等待下游回包。
-
while(true) { i ++;}这种阻塞就不会释放CPU。
关于公式推导：
如下图，假设是单核CPU，并且线程工作时间需要2ms，阻塞时间为2ms，那么只要设置两个线程就可以让CPU跑到100%。
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可以看到，只要在前一个线程一旦处于空闲时间中，后面的任务能够立马被执行，线程就可以跑到100%，如果单核
CPU，线程工作2ms，阻塞时间为3ms，那么我们就需要3个线程保证cpu跑到100%，所以线程数就是(执行时间+空闲时间)/执行时间，如果有小数，那么就向上取整。所以如果是N核CPU，最佳的设置的线程数是=N*((执行时间+空闲时间)/执行时间)。
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所以在单机上，
rabbitmq消费者设置的合理并发数是：N*((消费消费时间+消息在网络传递时间)/消费消费时间)
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