消息队列系列教程之--概念介绍
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了消息队列系列教程之--概念介绍相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
定义
使用场景
工作模式
常用消息中间件
技术选型
一、定义
消息队列,一般我们会简称它为MQ(Message Queue),也就是一种用于存放消息对象的队列。
消息队列(Message Queue),是分布式系统中重要的组件,其通用的使用场景可以简单地描述为:当不需要立即获得结果,但是并发量又需要进行控制的时候,就是需要使用消息队列的时候。
二、使用场景
2.1 解耦
具体场景:应用解耦,在电商系统中,在用户下单后,订单系统需要通知库存系统修改库存。
2.1.1 传统做法 订单系统直接调用库存系统来修改库存。缺点是假如库存系统无法访问,则订单减库存将失败,从而导致订单失败,订单系统与库存系统耦合。
2.1.2 使用消息队列
订单系统:用户下单后,订单系统完成持久化处理,将消息写入消息队列,返回用户订单下单成功。
库存系统:订阅下单的消息,采用拉/推的方式,获取下单信息,库存系统根据下单信息,进行库存操作。
假如在下单时库存系统不能正常使用,也不影响正常下单。因为在下单后,订单系统把消息写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。这就实现订单系统与库存系统的应用解耦。
2.2 异步
异步处理:多应用对消息队列中同一消息进行处理,应用间并发处理消息,相比串行处理,减少处理时间。
具体场景:用户为了使用某个应用而进行注册,系统需要发送注册邮件并验证短信。
2.2.1 串行方式:新注册信息生成后,先发送注册邮件,再发送验证短信;
2.2.2 并行处理:新注册信息写入后,由发短信和发邮件并行处理;
2.2.3 若使用消息队列:在写入消息队列后立即返回成功给客户端,则总的响应时间依赖于写入消息队列的时间,而写入消息队列的时间本身是可以很快的,基本可以忽略不计,因此总的处理时间相比串行提高了2倍,相比并行提高了一倍;
2.3 限流/削峰
限流削峰:广泛应用于秒杀或抢购活动中,避免流量过大导致应用系统挂掉的情况。
具体场景:秒杀活动,一般会因为流量过大,导致流量暴增,应用挂掉。为解决这个问题,一般需要在应用前端加入消息队列。
消息队列的作用:
(1)可以控制活动的人数
(2)可以缓解短时间内高流量压垮应用
用户的请求,服务器接收后,首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量,则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面。
秒杀业务根据消息队列中的请求信息,再做后续处理。
2.3 日志处理
日志处理是指将消息队列用在日志处理中,比如Kafka的应用,解决大量日志传输的问题。
日志采集客户端,负责日志数据采集,定时写入Kafka队列。
Kafka消息队列,负责日志数据的接收,存储和转发。
日志处理应用:订阅并消费kafka队列中的日志数据。
2.4 消息通讯
消息通讯是指,消息队列一般都内置了高效的通信机制,因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列,或者聊天室等。
2.4.1 点对点通讯(客户端A和客户端B使用同一队列,进行消息通讯)
2.4.2 聊天时通讯(客户端A,客户端B,客户端N订阅同一主题,进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果)
三、消息队列的两种工作模式
3.1 点对点模式
1)每个消息只有一个接收者(Consumer)(即一旦被消费,消息就不再在消息队列中)。
2)发送者和接收者间没有依赖性,发送者发送消息之后,不管有没有接收者在运行,都不会影响到发送者下次发送消息。
3)接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功,以便消息队列删除当前接收的消息。
3.2 发布/订阅模式
1)每个消息可以有多个订阅者。
2)发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题(Topic)的订阅者,它必须创建一个订阅者之后,才能消费发布者的消息。
3)为了消费消息,订阅者需要提前订阅该角色主题,并保持在线运行。
四、常用消息中间件介绍
4.1 ActiveMQ
ActiveMQ是由Apache出品,ActiveMQ是一个完全支持JMS1.1和JMS1.4规范的JMS Provider实现。它非常快速,只是多种语言的客户端和协议,而且可以非常容易的嵌入到企业的应用环境中,并有许多高级功能。
主要特性
服从JMS规范:JMS规范提供了良好的标准和保证,包括:同步或异步的消息分发,一次或仅一次的消息分发,消息接收和订阅等等。遵从JMS规范的好处在于,不论使用什么JMS实现提供者,这些基础特性都是可用的;
连接灵活性:ActiveMQ提供了广泛的连接协议,支持的协议有:HTTP/S,IP多播,SSL,TCP,UDP等等。对众多协议的支持让ActiveMQ拥有了很好的灵活性
支持的协议种类多:OpenWrite、STOMP、REST、XMMP、AMQP;
持久化插件和安全插件:ActiveMQ提供了多种持久化选择。而且,ActiveMQ的安全性也可以完全一句用户需求进行自定义鉴权和授权;
支持的客户端语言种类多:除了Java之外,还有C/C++,.NET,Perl,php,Python,Ruby;
代理集群:多个ActiveMQ代理可以组成一个集群来提供服务;
异常简单的管理:ActiveMQ是以开发者思维被设计的。所以,它并不需要专门的管理员,因为它提供了简单有实用的管理特性。又很多方法可以监控ActiveMQ不同层面的数据,包括实用在JConsole或者在ActiveMQ的Web console中使用JMXJMX。通过处理JMX的告警消息,通过使用命令行脚本,甚至可以通过监控各种类型的日志。
部署环境
ActiveMQ 可以运行在 Java 语言所支持的平台之上。使用 ActiveMQ 需要:
Java JDK
ActiveMQ 安装包
优点
跨平台 (JAVA 编写与平台无关,ActiveMQ 几乎可以运行在任何的 JVM 上);
可以用 JDBC:可以将 数据持久化 到数据库。虽然使用 JDBC 会降低 ActiveMQ 的性能,但是数据库一直都是开发人员最熟悉的存储介质;
支持 JMS 规范:支持 JMS 规范提供的 统一接口;
支持 自动重连 和 错误重试机制;
有安全机制:支持基于 shiro,jaas 等多种 安全配置机制,可以对 Queue/Topic 进行 认证和授权;
监控完善:拥有完善的 监控,包括 Web Console,JMX,Shell 命令行,Jolokia 的 RESTful API;
界面友善:提供的 Web Console 可以满足大部分情况,还有很多 第三方的组件 可以使用,比如 hawtio;
缺点
社区活跃度不及 RabbitMQ 高;
根据其他用户反馈,会出莫名其妙的问题,会 丢失消息;
目前重心放到 activemq 6.0 产品 Apollo,对 5.x 的维护较少;
不适合用于 上千个队列 的应用场景;
4.2 RabbitMQ
RabbitMQ 于 2007 年发布,是一个在 AMQP (高级消息队列协议)基础上完成的,可复用的企业消息系统,是当前最主流的消息中间件之一。
主要特性
可靠性:提供了多种技术可以让你在 性能 和 可靠性 之间进行 权衡。这些技术包括 持久性机制、投递确认、发布者证实 和 高可用性机制;
灵活的路由:消息在到达队列前是通过 交换机 进行 路由 的。RabbitMQ 为典型的路由逻辑提供了 多种内置交换机 类型。如果你有更复杂的路由需求,可以将这些交换机组合起来使用,你甚至可以实现自己的交换机类型,并且当做 RabbitMQ 的 插件 来使用;
消息集群:在相同局域网中的多个 RabbitMQ 服务器可以 聚合 在一起,作为一个独立的逻辑代理来使用;
队列高可用:队列可以在集群中的机器上 进行镜像,以确保在硬件问题下还保证 消息安全;
支持多种协议:支持 多种消息队列协议;
支持多种语言:用 Erlang 语言编写,支持只要是你能想到的 所有编程语言;
管理界面:RabbitMQ 有一个易用的 用户界面,使得用户可以 监控 和 管理 消息 Broker 的许多方面;
跟踪机制:如果 消息异常,RabbitMQ 提供消息跟踪机制,使用者可以找出发生了什么;
插件机制:提供了许多 插件,来从多方面进行扩展,也可以编写自己的插件。
部署环境
RabbitMQ 可以运行在 Erlang 语言所支持的平台之上,包括 Solaris,BSD,Linux,MacOSX,TRU64,Windows 等。使用 RabbitMQ 需要:
ErLang 语言包
RabbitMQ 安装包
优点
由于 Erlang 语言的特性,消息队列性能较好,支持 高并发;
健壮、稳定、易用、跨平台、支持 多种语言、文档齐全;
有消息 确认机制 和 持久化机制,可靠性高;
高度可定制的 路由;
管理界面 较丰富,在互联网公司也有较大规模的应用,社区活跃度高。
缺点
尽管结合 Erlang 语言本身的并发优势,性能较好,但是不利于做 二次开发和维护;
实现了 代理架构,意味着消息在发送到客户端之前可以在 中央节点 上排队。此特性使得 RabbitMQ 易于使用和部署,但是使得其 运行速度较慢,因为中央节点 增加了延迟,消息封装后 也比较大;
需要学习比较复杂的接口协议,学习和维护成本较高。
4.3 RocketMQ
RocketMQ出自阿里的开源产品,用Java语言实现,在设计时参考了Kafka,并做出了自己的一些改进,消息可靠性上比Kafka更好。RocketMQ在阿里内部被广泛应用在订单,交易,充值,流计算,消息推送,日志流式处理,binglog分发等场景。
主要特性
基于队列模型:具有高性能、高可靠、高实时、分布式等特点;
Producer、Consumer、队列都支持分布式;
Producer向一些队列轮流发送消息,队列集合称为Topic。Consumer如果做广播消费,则一个Consumer实例消费这个Topic对应的所有队列;如果做集群消费,则多个Consumer实例平均消费这个Topic对应的队列集合;
能够保证严格的消息顺序;
提供丰富的消息拉取模式;
高效的订阅着水平扩展能力;
实时的消息订阅机制;
亿级消息堆积能力;
较少的外部依赖;
部署环境
RocketMQ可以运行在Java语言所支持的平台之上。使用RocketMQ需要:
Java JDK
安装git、Maven
RocketMQ安装包
优点
单机支持一万以上持久化队列;
RocketMQ的所有消息都是持久化的,先写入系统PageCache,然后刷盘,可以保证内存与磁盘都有一份数据,而访问时,直接从内存读取。
模型简单,接口易用(JMS的接口很多场合并不实用);
性能非常好,可以允许大量堆积消息在Broker中;
支持多种消费模式,包括集群消费、广播消费等;
各个环节分布式扩展设计,支持主从和高可用;
开发度比较活跃,版本更新更快;
缺点
支持的客户端语言不多,目前是Java及C++,其中C++还不成熟;
RocketMQ社区关注度及成熟度也不及前两者;
没有Web管理界面,提供了一个CLI管理工具代理查询、管理和诊断各种问题;
没有在MQ核心里实现JMS等接口
4.4 Kafka
Apache Kafka 是一个 分布式消息发布订阅 系统。它最初由 LinkedIn 公司基于独特的设计实现为一个 分布式的日志提交系统 (a distributed commit log),之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka 性能高效、可扩展良好 并且 可持久化。它的 分区特性,可复制 和 可容错 都是其不错的特性。
主要特性
快速持久化:可以在 O(1) 的系统开销下进行 消息持久化;
高吞吐:在一台普通的服务器上既可以达到 10W/s 的 吞吐速率;
完全的分布式系统:Broker、Producer 和 Consumer 都原生自动支持 分布式,自动实现 负载均衡;
支持 同步 和 异步 复制两种 高可用机制;
支持 数据批量发送 和 拉取;
零拷贝技术(zero-copy):减少 IO 操作步骤,提高 系统吞吐量;
数据迁移、扩容 对用户透明;
无需停机 即可扩展机器;
其他特性:丰富的 消息拉取模型、高效 订阅者水平扩展、实时的 消息订阅、亿级的 消息堆积能力、定期删除机制;
部署环境
使用 Kafka 需要:
Java JDK
Kafka 安装包
优点
客户端语言丰富:支持 Java、.Net、PHP、Ruby、Python、Go 等多种语言;
高性能:单机写入 TPS 约在 100 万条/秒,消息大小 10 个字节;
提供 完全分布式架构,并有 replica 机制,拥有较高的 可用性 和 可靠性,理论上支持 消息无限堆积;
支持批量操作;
消费者 采用 Pull 方式获取消息。消息有序,通过控制 能够保证所有消息被消费且仅被消费 一次;
有优秀的第三方 Kafka Web 管理界面 Kafka-Manager;
在 日志领域 比较成熟,被多家公司和多个开源项目使用。
缺点
Kafka 单机超过 64 个 队列/分区 时,Load 时会发生明显的飙高现象。队列 越多,负载 越高,发送消息 响应时间变长;
使用 短轮询方式,实时性 取决于 轮询间隔时间;
消费失败 不支持重试;
支持 消息顺序,但是 一台代理宕机 后,就会产生 消息乱序;
社区更新较慢。
四、技术选型
Kafka在于分布式架构,RabbitMQ基于AMQP协议来实现,RocketMQ的思路来源于Kafka,改成了主从结构,在事务性和可靠性方面做成了优化。广泛来说,电商、金融等对事务一致性要求很高的,可以考虑RabbitMQ和RocketMQ,对性能要求高的可考虑Kafka。
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