分布式服务下,消息中间件改造
Posted 知了一笑
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了分布式服务下,消息中间件改造相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、背景简介
在系统开发初期,很容易出现这样一种情况:不同业务线上开发人员,因为技术栈和版本时间的影响,在选型的时候会优先使用自己熟悉的,例如MQ中间件常用的:Kafka、Rocket、Rabbit等,这样很容易忽略各个项目之间的组件差异问题;
在系统开发中后期,业务相对稳定之后,通常都会对资源占用较高的模块逐步重构,公共服务进行整合管理,从而使系统更具有整体性,在这个过程中,解决不同项目的中间件差异通常首当其冲,例如常见的缓存中心,MQ消息管理等;
这种情况一般来说很难避免,系统初期为了快速支撑业务,埋下很多坑点,一旦业务可以稳定发展,并且可持续性得到验证,就会开始适当考虑逐步进行模块重构,降低成本。
二、重构思路
2.1 初期问题
在某创业公司研发初期,业务线上存在五个项目并行开发的情况,当时对于MQ的使用状况如下:
- Rocket:核心业务3个项目,版本有差异;
- Kafka:数据权重偏高,1个项目采用;
- Redis:基于Python连接,队列消息模式;
刚开始因为用的不多,整体还在可控范围内,后续随着业务的持续迭代,项目间出现需要通信的情况,就开始混乱难以维护,然后就是被迫开始重构,统一消息组件。
2.2 二次选型
基于业务的综合考量,对现有几个项目进行MQ重新设计,形成的整体架构思路如下:
- MQ组件选择:采用RocketMQ;
- 换掉Redis组件的队列模式;
- 将基于Python的系统改Java语言;
- 提供消息生产与消费两个服务;
- MQ的功能由上述服务进行统一维护;
这里在核心业务线上没有改变组件选择,换掉kafka的一个原因是涉及大量结算业务,Redis队列模式弃用,基于Python的管理系统功能不多,这里只是顺手换掉,统一业务线的编程语言。这样设计之后,从整体思路上看就会合理很多。
三、改造过程
3.1 整体思路
涉及核心角色说明,从左向右依次:
- 生产客户端:需要请求服务端通信的节点,调用生产服务端封装的消息发送接口即可;
- 生产服务端:封装消息发送API,并维护路由管理,权限识别等,消息落地存储等;
- 消息存储层:主要基于消息中间件进行存储,数据库层面用来处理特定情况下的二次调度;
- 消费服务端:封装消息接收API,并根据路由标识,请求指定的消费端接口,完成通信;
- 消费客户端:响应消费服务端的请求,封装消费时具体的业务逻辑;
在整体的技术难度上没有太多差别,但是引入两个服务【生产和消费】,用来管理MQ通信流程,适配特定的业务逻辑,引入数据库做一次落地存储,在异常流程的处理上更加灵活,这样整个消息模块具有很强的可扩展性。
3.2 细节描述
- 组件选型
消息中间件的选择是比较多的,但是鉴于业务线上开发人员的熟悉程度,以及参考多方提供的测试对比报告,最终确定选用RocketMQ组件,同时RocketMQ相关特点:高性能、高可靠性,以及对分布式事务的支持,也是核心的考虑因素。
- 微服务架构
基于当前微服务的架构模式,把MQ功能本身集成在两个核心服务中,进行统一管理和迭代,以及组件的版本控制,对于所有生产的消息,进行全局路由控制,以及特定情况下的,通过应用服务层面功能设计,实现消息延时消费,以及失败消息的二次调度执行,和部分单条消息的手动触发。
- 数据存储
对消息实体进行二次存储,主要还是适配部分特定的功能点,有些消息可以延时处理,例如当MQ队列出现堆积的时候,或者达到监控的预警线时,可以通过配置手段,干预一部分消息只存储入库,不推送MQ,等待服务相对空闲的时候再去发送。
消息中间件作为系统间解耦的稳定支撑,在服务层面管理时,需要具备清晰的设计路线,以及流程关键节点的监控和记录,确保整个链路的稳定和容错。
同系列:分布式概念 | 分布式事务 | Kafka集群 | RocketMQ组件 | Redis集群
四、源代码地址
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile
Wiki·地址
https://gitee.com/cicadasmile/butte-java-note/wikis
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【Java基础】【设计模式】【结构与算法】【Linux系统】【数据库】
【分布式架构】【微服务】【大数据组件】【SpringBoot进阶】【Spring&Boot基础】
以上是关于分布式服务下,消息中间件改造的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章