来自RabbitMQ的高精度队列统计信息

我需要以尽可能高的精度记录Rabbit中消息进入和离开特定队列的速率。我知道API已经提供了发布和交付速率，但我感兴趣的是在已知的时间段内捕获原始传入和传出值，以便以更高的精度和我选择的时间段估算速率

理想情况下，我会按需（即根据我选择的时间表）检查，例如，到目前为止已进入队列的消息（“已发布”消息）的当前累积计数，以及已消费的消息（“已传递”消息）的当前累积计数

通过这些类型的累积计数，我可以：

• 计算我自己的进入或退出队列的消息增量，例如执行

  Δ\u计数=累计\u计数（t）-累计\u计数（t-1）

• 计算吞吐量速率执行

  吞吐量=Δ_计数/Δ_时间

• 可能推断消息一天中在队列中停留的时间

在计算这些累积计数时，后两种方法在理想情况下依赖于精确的时间戳

---

我试图直接使用解决这个问题，但这样做时遇到了一个问题。当我计算队列中的消息累积计数时，我得到了一个我不期望的数字

例如，考虑下面的屏幕截图。

条目90和91之间的

Δ_消息_计数

为

1810-1633=177

。因此，正如我所说的，我认为发布的消息和交付的消息之间的差异也应该是

177

（特别是，发布的消息比交付的消息多177条）

但是，当我计算这些差异时，我发现差异不是

177

：

• 已发布（传入）消息的Δ：

  13417517652009-13417517651765=244

• Δ传递（传出）消息：

  1341751765667-1341751765450=217

因此，我们得到了

244-217=

27

消息。这表明有

177-27=150

消息“未解释的”

为什么?

我尝试考虑API提供的重新传递的消息，但在我运行测试时它们是不变的，这表明没有重新传递的消息，所以我不希望这起作用