ruby 开发语言后端 RabbitMQ

文章目录 1.简介 2. 相关概念 2.1 消息中间件 2.2 消息中间件的作用 2.3 RabbitMQ中的一些概念 2.4 RabbitMQ模型 3. ※点对点模型 3.1 轮询消费（自动ack） 3.2 ※手动发送ACK与数据持久存储 3.3 消费模式 4. ※发布订阅模型 4.1 交换机（Exchange） 4.2 `fanout`交换机 4.3 路由（Routing） 4.3.1 `Direct`交换机 4.4 主题（Topics） 4.4.1 `Topic`交换机 4.4.2 最终实现 5. 实现远程过程调用（RPC） 1.简介 RabbitMQ 是采用 erlang 语言实现 AMQP (Advanced Message Queuing Protocol ，高级消息队列协议)的消息中间件，它最初起源于金融系统，用于在分布式系统中存储转发消息.

RabbitMQ 是目前非常热门的一款消息中间件，不管是互联网行业还是传统行业都在大量地使用 RabbitMQ 凭借其高可靠、易扩展、高可用及丰富的功能特性受到越来越多企业的青睐。

RabbitMQ的具体特点可以概括为以下几点。

可靠性：RabbitMQ使用一些机制来保证可靠性。如持久化、传输确认及发布确认等。灵活的路由：在消息进入队列之前，通过交换机来路由消息。对于典型的路由功能，提供了一些内置的交换机来实现。针对更复杂的路由功能，可以将多个交换机绑定在一起，可以通过插件机制来实现自己的交换机。扩展性：多个MQ节点可以组成一个集群，也可以根据实际业务情况动态地扩展集群中节点。高可用性：队列可以在集群中的机器上设置镜像，使得在部分节点出现问题的情况下队列仍然可用。多种协议：除了原生支持AMQP协议，还支持STOMP、MQTT等多种消息中间件协议。多语言客户端:几乎支持所有常用语言，比如C#、Java、Python、Ruby、PHP、JavaScript等。管理界面：RabbitMQ 提供了一个易用的用户界面，使得用户可以监控和管理消息、集群中的节点等。插件机制: RabbitMQ 提供了许多插件以实现从多方面进行扩展，当然也可以编写自己的插件。依赖

本文基于发稿时RabbitMQ的最新版本：3.8.19.

RabbitMQ客户端使用：RabbitMQ.Client 6.2.2

RabbitMQ可视化管理插件安装：官网。首先执行rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management命令，然后打开管理面板：http://localhost:15672/#/ 即可，默认用户名密码都是guest。

2. 相关概念 2.1 消息中间件消息 (Message)：是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单，比如只包含文本字符串、JSON 等，也可以很复杂，比如内嵌对象。

消息队列中间件 (Message Queue Middleware，简称为 MQ) 是指利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传和消息排队模型，它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。它一般有两种传递模式:点对点(P2P, Point-to-Point) 模式和发布/订阅 (Pub/Sub) 模式。

点对点模式是基于队列的，消息生产发送消息到队列，消息消费者从队列中接收消息，队列的存在使得消息的异步传输成为可能。

发布订阅模式定义了如何向一个内容节点发布和订阅消息，这个内容节点称为主题 (topic) ，主题可以认为是消息传递的中介，消息发布者将消息发布到某个主题，而消息订阅者则从主题中订阅消息。主题使得消息的订阅者与消息的发布者互相保持独立，不需要进行接触即可保证消息的传递，发布/订阅模式在消息的一对多广播时采用。

2.2 消息中间件的作用解耦: 最大的作用其实是解耦。冗余存储：有些情况下，处理数据的过程会失败。消息中间件可以把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。在把一个消息从消息中间件中删除之前，需要你的处理系统明确地指出该消息己经被处理完成，从而确保你的数据被安全地保存直到你使用完毕。扩展性: 因为消息中间件解耦了应用的处理过程，所以提高消息入队和处理的效率是很容易的，只要另外增加处理过程即可，不需要改变代码，也不需要调节参数。削峰: 在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流并不常见。如果以能处理这类峰值为标准而投入资源，无疑是巨大的浪费。使用消息中间件能够使关键组件支撑突发访问压力，不会因为突发的超负荷请求而完全崩惯可恢复性: 当系统一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息中间件降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入消息中间件中的消息仍然可以在系统恢复后进行处理顺序保证: 在大多数使用场景下，数据处理的顺序很重要，大部分消息中间件支持一定程度上的顺序性。缓冲: 在任何重要的系统中，都会存在需要不同处理时间的元素。消息中间件通过一个缓冲层来帮助任务最高效率地执行，写入消息中间件的处理会尽可能快速。该缓冲层有助于控制和优化数据流经过系统的速度。异步通信: 在很多时候应用不想也不需要立即处理消息消息中间件提供了异步处理机制，允许应用把些消息放入消息中间件中，但并不立即处理它，在之后需要的时候再慢慢处理。 2.3 RabbitMQ中的一些概念 RabbitMQ的整体模型架构如下：

Producer：生产者，用来生产消息。并把消息发给交换机（生产者不会把消息直接发给某个队列，很多图你可能会看到生产者直连队列，其实中间隐藏了一个默认的交换机）。生产者也就是发送消息的一方。

Consumer：消费者，用来消费队列里的消息。也就是接受消息的一方。

Exchange：交换机，有些文章会成为交换器。其实这个东西的作用更像是路由器。交换机会根据生产者发过来的消息的routingKey，把消息丢到不同的队列中。

Queue：队列，用来存储交换机丢过来的消息（可以理解为邮箱）。一个队列可以被多个消费者进行消费，此时队列里的消息会按照轮询的方式一个个的分配给下面的消费者（不支持队列层面的广播消费）。

channel: 通道，RabbitMQ 处理的每条 AMQP 指令都是通过通道完成的。如下图所示。通道的存在其实就是为了复用TCP连接，本质上我们也可以使用TCP连接发送命令。但是当应用中有多个线程需要生产或者消费时，就需要创建多个TCP连接，而TCP连接的创建和销毁很费资源。

routingKey：路由键，交换机根据这个的值来决定把消息丢到哪个队列里，没有队列可以接受的话，可能把消息返回给生产者也可能直接丢弃。

Broker：RabbitMQ的服务节点或服务实例。可以简单里的理解为就是一台RabbitMQ服务器。

Binding：绑定，消费者端就行配置，建立队列与某个交换机的关系，这样交换机收到消息之后就知道是否要投递到这个队列了。

2.4 RabbitMQ模型可以看到官网的教程里有六种模型：

看起来很多很唬人，但是不要怕，本质上也就以下两种，学起来也很快。

点对点：前两种就是属于点对点模型，即队列里的一个消息只能被一个消费者消费。第二种是对第一种的扩充，额外增加了一个消费者而已。多个消费者就是采用轮询的机制去消费同一个队列里的消息。发布订阅：剩下的4种都是发布订阅模型，即生产者发布的一个消息可以被N个消费者消费，实现方式是通过交换机把同一个消息投递到了N个队列里。4、5、6都是对3的功能扩充，让你有更大的自由度来决定一个消息能投递到哪个队列里。 3. ※点对点模型队列的一个消息只能被一个消费者消费，多个消费者可以通过轮询的方式消费也可以通过手动响应ack的方式竞争消费。

3.1 轮询消费（自动ack）当开启一个消费者实例时模型如下：

当开启两个消费者实例时模型如下：

消费者示例： channel.BasicConsume的第二个参数为true，表示当消费者收到消息后（非消息的业务逻辑处理完后），会自动发送一个ack给mq表示消息已收到。

var consumer = new EventingBasicConsumer(channel); consumer.Received += (model, args) => { byte[] body = args.Body.ToArray(); var msg = Encoding.UTF8.GetString(body); Console.WriteLine(" [x] Received {0}", msg); }; //第二个参数autoAck为true channel.BasicConsume("hello", true, consumer); Console.WriteLine("Press [Enter] to exit"); Console.ReadKey(); } } } 生产者示例：

static void Main(string[] args) { var factory = new ConnectionFactory() { HostName = "localhost" }; using (var connection = factory.CreateConnection()) { using (var channel = connection.CreateModel()) { //声明队列操作是幂等的，当队列不存在时，会进行创建。 channel.QueueDeclare(queue: "hello", durable: false, exclusive: false, autoDelete: false, arguments: null); Console.WriteLine("请输入要发送的消息内容："); string msg = null; while (!string.IsNullOrEmpty(msg = Console.ReadLine())) { var body = Encoding.UTF8.GetBytes(msg); //body是byte类型，使用了一个名为“”的默认交换机 channel.BasicPublish(exchange: "", routingKey: "hello", basicProperties: null, body: body);

Console.WriteLine("[x] Sent {0}", msg); } } }

Console.WriteLine("Press [Enter] to exit"); Console.Read(); } 当开启多个消费者之后，默认会轮询消费。

3.2 ※手动发送ACK与数据持久存储当消费者消费完成一个消息之后，手动发送一条ack命令给broker。解决consumer突然死掉之后，导致消息丢失的问题。如果mq一直没收到ack，则会将此消息重新入队列，给其他消费者进行消费。

生产者示例：

将task_queue的durable设置为true，这样及时Broker重启，此队列也不会消失。将消息的Persistent也设置为true。即消息也持久存储，但是并不代表消息会100%不丢失，它只是告诉MQ将消息存储在硬盘上。在MQ收到消息且写入硬盘之前如果挂了，那消息就丢了。如果需要保证100%的可用，可以使用后面小节的“发布确认”功能。 static void Main(string[] args) { var factory = new ConnectionFactory() { HostName = "localhost" }; using (var connection = factory.CreateConnection()) { using (var channel = connection.CreateModel()) { //durable设置为了true，队列持久化 channel.QueueDeclare(queue: "task_quene", durable: true, exclusive: false, autoDelete: false, arguments: null); var props = channel.CreateBasicProperties(); //消息持久化 props.Persistent = true;

Console.WriteLine("请输入要发送的消息内容："); string msg = null; while (!string.IsNullOrEmpty(msg = Console.ReadLine())) { var body = Encoding.UTF8.GetBytes(msg); channel.BasicPublish(exchange: "", routingKey: "task_quene", basicProperties: props, body: body);

Console.WriteLine("[x] Sent {0}", msg); } } } Console.WriteLine("Press [Enter] to exit"); Console.Read(); } 消费者示例：

默认情况下MQ会按照worker的顺序把队列里的消息一个个的分给worker，这种分配消息的方式有一定的弊端，假如有两个worker且队列里的消息根据耗时长短间隔排列。这样所有耗时长的消息都会被分给worker1，短的分配给worker2. 造成worker2长时间空闲。所以就可以通过设置Qos的方式来改善，channel.BasicQos(0, 1, false)表示broker一次只把1个消息发给worker，直到这个worker发出了ack，才继续把下一个消息分给他。

static void Main(string[] args) { var factory = new ConnectionFactory() { HostName = "localhost" }; using (var connection = factory.CreateConnection()) { using (var channel = connection.CreateModel()) { channel.QueueDeclare("task_quene", true, false, false, null); //设置qos channel.BasicQos(0, 1, false); Console.WriteLine(" [*] Waiting for messages."); var consumer = new EventingBasicConsumer(channel); consumer.Received +=async (model, args) => { byte[] body = args.Body.ToArray(); var msg = Encoding.UTF8.GetString(body); Console.WriteLine($"[-] Task {msg} received"); await Task.Delay(msg.Length * 1000);//模拟耗时任务 Console.WriteLine(" [x] Task {0} Done", msg);

//手动发送ack,必须在同一个channel里发送 channel.BasicAck(args.DeliveryTag, false); }; channel.BasicConsume("task_quene", false, consumer); Console.WriteLine("Press [Enter] to exit"); Console.ReadKey(); } } } 3.3 消费模式消费者消费消息有两种模式：

推（push）：服务端主动推送消息到channel里，然后消费者消费信道里的消息拉（pull）：消费者手动从服务端拉去消息在上面的例子中我们看到的其实就是推模式，使用的是channel.BasicConsume方法。而拉模式需要使用channel.BasicGet方法。如：

var response=channel.BasicGet("task_quene",autoAck:false); var body=response.Body; channel.BasicAck(response.Envelope.DeliveryTag,false); 注意： BasicGet一次只能获取一条消息，且不能将其放到一个循环里来替代BasicComsume，否则会严重影响RabbitMQ的性能。如果要实现高吞吐量，则应该使用BasicConsume。

4. ※发布订阅模型一个消息可以被多个消费者消费，此时就用到了交换机。

4.1 交换机（Exchange）回顾下我们之前的例子：

一个生产者用来发送消息一个队列用来缓存和存储这些消息一个消费者用来接收消息 RabbitMQ消息模型的设计核心思想是：生产者从来不把消息直接丢给队列，它甚至都不知道要把消息丢给哪个队列。取而代之的是生产者只需要把消息丢给交换机（exchange）。交换机决定把消息丢给哪个队列，或者丢给哪些队列，或者丢弃这个消息。

下图就是发布订阅的模型：

交换机分为以下几种类型：

direct：把消息路由到与RoutingKey完全匹配的队列中 topic：把消息路由到符合RoutingKey匹配规则的队列中 headers：不依赖路由键匹配规则路由消息。是根据发送消息内容中的headers属性进行匹配。性能差，基本用不到。 fanout：把所有发送到该交换机的消息路由到所有与该交换机绑定的队列中 4.2 fanout交换机 1. 声明一个临时队列和一个交换机

消费者需要声明一个临时队列，这个临时队列只能是消费者声明。当消费者断开连接时，这个队列将会被删除。（此场景适用于我们的logs接收测试，因为消费者不关系之前的日志是什么）。临时队列的名称类似于amq.gen-JzTY20BRgKO-HjmUJj0wLg格式。

消费者或者生产者也要声明一个交换机。

//创建临时队列（只能是消费者） var quenuName = channel.QueueDeclare().QueueName; //创建交换机（生产者或消费者） channel.ExchangeDeclare("logs", ExchangeType.Fanout); 2. 将交换机与队列绑定

消费者需要将临时队列与交换机进行绑定。

channel.QueueBind(queue:quenuName, exchange:"logs",routingKey:""); 1 3. 最终模型与代码

与之前例子最大的不同是，此时生产者需要把消息发送到交换机而不是某个队列上。在发送时我们就需要提供一个routingKey,但是fanout模式的交换机会忽略这个参数。

这样当我们发送消息时，与exchange关联的所有队列都可以收到这个消息。

生产者：

Console.WriteLine("请输入要发送的消息内容："); string msg = null; while (!string.IsNullOrEmpty(msg = Console.ReadLine())) { var body = Encoding.UTF8.GetBytes(msg); channel.BasicPublish(exchange: "logs", routingKey: "", basicProperties: null, body: body);

Console.WriteLine("[x] Sent {0}", msg); }

} } Console.WriteLine("Press [Enter] to exit"); Console.Read(); } 消费者：

这里我们使用channel.QueueDeclare().QueueName创建一个临时队列并返回队列名称。当消费者断开连接时，这个队列将会被删除。（此场景试用与我们的logs接收，因为消费者不关心之前的日志是什么）

//创建一个临时队列 var queueName = channel.QueueDeclare().QueueName; //交换机与队列的绑定 channel.QueueBind(queue:queueName, exchange:"logs",routingKey: "");

Console.WriteLine(" [*] Waiting for messages."); var consumer = new EventingBasicConsumer(channel); consumer.Received += (model, args) => { byte[] body = args.Body.ToArray(); var msg = Encoding.UTF8.GetString(body); Console.WriteLine($"[-] Task {msg} received");

//手动发送ack,必须在同一个channel里发送 channel.BasicAck(args.DeliveryTag, false); }; channel.BasicConsume(queueName, false, consumer); Console.WriteLine("Press [Enter] to exit"); Console.ReadKey(); } } } 4.3 路由（Routing）在上面的打印log例子中，所有的消费者都能收到同一个log消息。在这一节我们将通过路由的方式来订阅消息的子集。例如一个消费者只用来接收critical级别的消息，而其他消费者接收所有消息。

在上一小节中，消费者将队列与交换机绑定时用到了channel.QueueBind方法，表示“这个队列对这个交换机发出消息很感兴趣，愿意接收这些消息”。这个绑定方法还接收一个routingKey参数，取决于不同的交换机类型，这个参数有可能会被忽略（例如我们之前用到的fanout交换机）。

4.3.1 Direct交换机所以这里我们将以direct类型的交换机为例，如果绑定队列时设置的routingKey等于发送消息时设置的routingKey，这个队列就可以收到消息。举例如下：

direct类型的交换机X下绑定了两个队列Q1和Q2。Q1的routingKey是orange，Q2的routingKey是black和green。所以发送时如果消息的routingKey设置为orange则Q1会接收到，如果是black或green则Q2会接收到，如果是其他的值，则会被交换机直接丢弃。

看完之后就会发现fanout交换机其实等同于以下形式：

（即两个队列的routingKey一摸一样。）

接下来就实现一个根据日志级别输出到不同的端的发布订阅系统，模型如下：

一个队列用来处理error级别的日志，另外一个用来处理其他类型的日志。

生产者示例：

channel.ExchangeDeclare("logs", ExchangeType.Direct);

Console.WriteLine("请输入要发送的日志级别和内容（格式：级别-内容）："); string msg = null; while (!string.IsNullOrEmpty(msg = Console.ReadLine())) { var msgArray=msg.Split('-'); var body = Encoding.UTF8.GetBytes(msgArray[1]); channel.BasicPublish(exchange: "logs", routingKey:msgArray[0], basicProperties: null, body: body);

Console.WriteLine("[x] Sent {0}", msg); }

} } Console.WriteLine("Press [Enter] to exit"); Console.Read(); } 消费者示例：

var queueName = channel.QueueDeclare().QueueName; Console.WriteLine("请输入你要处理的日志级别（格式:error-info-warn）"); var level = Console.ReadLine(); level.Split('-').ToList().ForEach(l => { channel.QueueBind(queueName, "logs", l); });

//手动发送ack,必须在同一个channel里发送 channel.BasicAck(args.DeliveryTag, false); }; channel.BasicConsume(queueName, false, consumer); Console.WriteLine("Press [Enter] to exit"); Console.ReadKey(); } } } 4.4 主题（Topics）上一节我们学习了如何使用direct交换机。虽然相对于fanout来说我们有了更多的选择来接收不同类型的消息。但是如果我们有更复杂点的需求，比如：接收app1发来的所有log，只接收app2发来的error级别的log。此时direct就显得无能为力了，就需要更高级点的topic交换机。

4.4.1 Topic交换机这种交换机与direct大同小异，只不过是routingKey的格式有区别，加了一些通配符和分隔符。下面讲解下topic具体的格式：

routingKey是一个字符串，里面可以随便写，最长255字节； .小数点分隔符：将routingKey分隔为若干部分，一般来说每部分都是一个单词。比如hello.world.ni.hao、hello.world。 *星号通配符：用来匹配单个单词，如hello.*.ni.hao、*.world。 #井号通配符：用来匹配0个或多个单词，如hello.#.hao、#.hao。参考有以下示例：

routingKey的格式为：..。根据上图可以看到Q1只关心颜色为orange的物种。Q2关心兔子（不管它是啥颜色的，也不管它速度到底快不快）和速度为lazy的物种。所以：

quick.orange.rabbit：会放到Q1和Q2. lazy.orange.elephant:会放到Q1和Q2. quick.orange.fox：只会放到Q1. lazy.brown.fox：只会放到Q2. lazy.pink.rabbit:只会放到Q2. 虽然匹配Q2上的两条routingKey，但是也只发送一次。 quick.brown.fox和quick.orange.male.rabbit和orange消息会直接丢弃，因为找不到任何匹配。 lazy.orange.male.rabbit：即使含有4个单词，但是依然能够匹配到Q2. 从上可以看出：

fanout其实就是routingKey为#的Topic。 direct其实就是routingKey不含任何#和*的Topic 4.4.2 最终实现接下来就是实现前面所说的日志打印功能：接收app1发来的所有log，只接收app2发来的error级别的log。

只需要修改上一章节的队列的routingKey为app1.log.*和app2.log.error即可。

5. 实现远程过程调用（RPC）一般的RPC我们都是通过WebApi的方式来实现。但是RabbitMQ也可以实现RPC，之前我们介绍手动ack时用了Task.Wait来模拟耗时操作。这里我们将这个操作交给远程一个计算斐波那契数列的RPC服务来模拟。

调用模型如下：

Client:发布一个耗时任务到rpc_queue队列，并消费amp.gen-Xa2队列(callback队列)的消息 Server：消费rpc_queue，并将计算后的结果放入amp.gen-Xa2. reply_to: Client告诉server，执行完耗时任务之后，应该把结果放到哪个回调队列里。这里设置为amp.gen-Xa2。 correlation_id：表示该消息是对另一个消息的响应，用来关联请求与响应。每一个请求都有一个唯一的id。 client消费回调队列时，可以根据这个id匹配到对应的请求。 RPC Client:

using RabbitMQ.Client; using RabbitMQ.Client.Events; using System; using System.Collections.Concurrent; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks;

namespace RpcClient { public class Client { private readonly IConnection connection; private readonly IModel channel; private readonly string replyQueueName= "reply_queue"; private readonly EventingBasicConsumer consumer; private readonly BlockingCollection respQueue = new BlockingCollection(); private readonly IBasicProperties props;

public Client() { var factory = new ConnectionFactory() { HostName = "localhost" };

connection = factory.CreateConnection(); channel = connection.CreateModel(); channel.QueueDeclare(queue: replyQueueName); consumer = new EventingBasicConsumer(channel);

props = channel.CreateBasicProperties(); var correlationId = Guid.NewGuid().ToString(); props.CorrelationId = correlationId; props.ReplyTo = replyQueueName;

consumer.Received += (model, ea) => { var body = ea.Body.ToArray(); var response = Encoding.UTF8.GetString(body); if (ea.BasicProperties.CorrelationId == correlationId) { respQueue.Add(response); } }; }

public string Call(string message) { var messageBytes = Encoding.UTF8.GetBytes(message); channel.BasicPublish( exchange: "", routingKey: "rpc_queue", basicProperties: props, body: messageBytes);

channel.BasicConsume( consumer: consumer, queue: replyQueueName, autoAck: true);

return respQueue.Take(); }

public void Close() { connection.Close(); } } class Program { static void Main(string[] args) { string number; Console.WriteLine("请输入数字："); while(!string.IsNullOrEmpty(number=Console.ReadLine())) { var rpcClient = new Client(); Console.WriteLine($" [x] Requesting fib({number})"); var response = rpcClient.Call(number);

Console.WriteLine(" [.] Got '{0}'", response); rpcClient.Close(); }

Console.WriteLine("----End-----"); Console.ReadLine(); } }

}

RPC Server:

using RabbitMQ.Client; using RabbitMQ.Client.Events; using System; using System.Text;

namespace RpcServer { class Program { static void Main(string[] args) { var factory = new ConnectionFactory() { HostName = "localhost" }; using (var connection = factory.CreateConnection()) using (var channel = connection.CreateModel()) { channel.QueueDeclare(queue: "rpc_queue", durable: false,exclusive: false, autoDelete: false, arguments: null); channel.BasicQos(0, 1, false);

var consumer = new EventingBasicConsumer(channel); consumer.Received += (model, args) => { string response = null;

var props = args.BasicProperties; var replyProps = channel.CreateBasicProperties(); replyProps.CorrelationId = props.CorrelationId;

try { var message = Encoding.UTF8.GetString(args.Body.ToArray()); int n = int.Parse(message); Console.WriteLine(" [.] fib({0})", message); response = fib(n).ToString(); } catch (Exception e) { Console.WriteLine(" [.] " + e.Message); response = ""; } finally { var responseBytes = Encoding.UTF8.GetBytes(response); //将结果回填至callback队列，然后手动ack channel.BasicPublish(exchange: "", routingKey: props.ReplyTo, basicProperties: replyProps, body: responseBytes); channel.BasicAck(args.DeliveryTag,false); } }; channel.BasicConsume(queue: "rpc_queue", autoAck: false, consumer: consumer);

Console.WriteLine(" [x] Awaiting RPC requests");

Console.WriteLine(" Press [enter] to exit."); Console.ReadLine(); } }

private static int fib(int n) { if (n == 0 || n == 1) { return n; }

return fib(n - 1) + fib(n - 2); } } }

参考链接

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