kafka学习笔记了解消息队列

Posted 2021-12-12 HappyTeemo

kafka是什么

你可以将它作为消息队列使用，点对点或者发布订阅的模式都可以。

你也可以将它作为消息引擎使用，实现信息流的管理。

总之，他是传递消息的一个工具。

那么，我们首先要知道的问题就是：

• 它是怎么传递消息的。
• 它的优势在哪里。
• 它该怎么使用，怎么写代码。
• 使用的过程中，需要注意什么。

下面我们慢慢来看。

什么是消息队列

消息队列是一种异步的服务间通信方式，适用于无服务器和微服务架构。 消息在被处理和删除之前一直存储在队列上。 每条消息仅可被一位用户处理一次。 消息队列可被用于分离重量级处理、缓冲或批处理工作以及缓解高峰期工作负载。

只要是用队列的形式将消息临时存储起来，然后一边写，一边读，就可以看做是个消息队列。写入的一方我们成为生产者，读取的一端我们成为消费者。

消息队列有两种模式：点对点（一对一）和发布订阅（一对多或多对多）。

为什么要使用消息队列

1. 削峰填谷

这个可能是使用最多的情况。当上游的流量冲击过大， 想要不被打垮，要么抛弃这些流量，要么存储这些流量。很显然，存起来在大多数时候是更好地选择，注意这里是大多数，有时候一些具有时效性的场景，抛弃可能反而更好。

将流量存起来，在空闲的时候慢慢消费，缓冲上下游的瞬时突发流量，使其更平滑，增加系统的可用性，这就是削峰填谷。

2. 解耦

通常我们的代码是存在调用链的，如果是一个单体里面，直接函数调用，等待返回就好了。但是在分布式、微服务中，我们可能不知道上下游的改动或者可靠性。

举个例子，A服务产生了一个事件，比如注册，调用了BCD三个服务，比如发短信、初始化用户缓存等操作。那么问题就来了：

• 如果需要添加E或者删除C，我们需要修改A的代码。
• 如果B挂了，ACD需要等它重启好了再开始工作么?如果不等，怎么补发消息？
• 如果D处理的很慢，ABC需要等待它么？

如果我们使用发布订阅模型，将它们解耦，A只用发布消息，BCD去订阅消息，添加E只要它去添加订阅即可。A不用关心消费者的速度或者是否存在，消息的存储由消息队列负责，等它们自己重启了再去消费即可。

3. 异步

和解耦的案例很像，我们可以将ABCD这种顺序执行的事情改成A发完消息后就返回，BCD自己异步消费的模式，这样就使得A不用被不重要的事情拖慢处理速度。

消息队列的缺点

程序的世界是没有银弹的，凡事有利必然有弊。

• 可用性在初期是降低的。因为加入了新系统，必然会带来不稳定，尤其是消息队列往往会成为系统的核心，崩溃后带来的问题是范围极大的。但是一旦建设好了，整体的可用性会增加。
• 复杂度增加。需要解决消息丢失、重复消费、顺序性等问题。
• 一致性问题。也叫幂等性，即生产者生产的消息，消费者应该必然且只消费一次，哪怕多次消费，也应该和只消费了一次一样。

消息队列的三大难题：

• 消息重复消费。 即一条消息只应被消费一次。
• 消息丢失。 即消息应该被收到且消费。
• 消息的顺序消费。 即消息应该被顺序消费。

这三个会在后面的篇章里面单独讲，因为每一个都有难度。

还有个比较简单的问题：消息积压。

消息队列也只是添加了一个池子，仿佛三峡大坝，也是有上限的。当它快承受不了的时候，我们成为消息积压。
解决起来比较简单：

• 紧急扩容消费者，加快消费速度。
• 过期的消息抛弃。
• 根据消息的紧急程度，优先消费重要的。

消息的两种模型 Pull VS Push

Pull模式即消费者自己拉取，这样做的好处是消费者可以决定自己的速度。缺点是消费者需要轮训有没有新消息，如果消费者太慢，可能会反压上游。

Push模式就比较粗暴了，和发短信一样，直接消息队列推送，并不会管消费者的死活。这种方式显而易见会导致消息丢失，但是好处就是消息队列压力很小。

现在还有人用Redis写消息队列么？

答案是有的。虽然市面上已经有很多消息队列的程序，但是最简单的，还是Redis。

先说好处吧：

• 简单，这个毋庸置疑。
• 可用性，Redis从你要使用的开始，就要保证它的可用性，这样我们就不用再为引进新的系统而承受一次不稳定。

可以说这两点就足以秒杀千言万语了，事实上，在业务量不大的时候，它不失为一种选择。

可它的缺点也很致命：

• 如果消息很大，Redis的内存会暴涨。
• 如果消费者慢了，或者下游挂了，Redis的内存会暴涨。
• 一旦消息数量上亿了， 你的钱包还够用么？
• 如果Redis扛不住了，重启了，消息面临着丢失。
• 无法回放，无法还原当时的信息流现场。

kafka登场

既然Redis不靠谱，我们就要选择一个靠谱的。kafka当然只是一种选择，隔壁的RabbitMQ一样优秀。

那我们来看看它的优势：

• kafka是将消息存储在硬盘上，以追加写和零拷贝来提升效率。这样带来的好处就是廉价、高效、可靠，可以无限回放。（很适合做海量的消息存储和分析，硬盘比内存便宜太多了）
• 保障了单个partition上的消息顺序。
• 通过消息分区，分布式消费，使得扩容很简单，同时多副本保障了可用性。
• 具有消息压缩功能，极大节省了带宽。（消息队列的瓶颈绝对在带宽上，而不是硬盘、CPU或者内存上。）

结语

好了，先说这么多，下一章开始了解kafka的基本概念，如果你喜欢的话帮忙点赞一下，你的支持是我最大的动力。