ORACLE所用的中间件主要都有哪些，为啥要用中间件

Posted 2023-03-24

翻译为:Oracle融合中间件中间件:在一个具体的应用项目之中，到底能不能够不用中间件?这也是中间件厂商经常被问到问题之一。之所以有此一问，说明了用户只是知道了中间件，听说其很重要，但并真正不知道什么是中间件?
我们最早知道的中间件是一个称为Tuxedo的东西，实质上它是一个交易中间件。1998年IDC公司对于中间件有一个定义，并根据用途将其划分为6个类别。如今所保留下来的只有消息中间件和交易中间件，其他的已经被逐步融合到其他产品中了，被包裹进去了，在市场上已经没有单独的产品形态出现了。例如，当时有一个叫屏幕数据转换的中间件，其主要是针对IBM大机终端而设计产品，用于将IBM大机终端的字符界面转化为用户所喜欢的图形界面，类似的东西当时都称为中间件。但随着IBM大机环境越来越少，但是盛行一时的此类中间件如今已经很少再被单独提及。
2000年前后，互联网盛行起来，随之产生了一个新的东西，就是应用服务器。实际上，交易中间件也属于是应用服务器，为了区分，人们传统的交易中间件称为分布交易中间件，因它主要应用在分布式环境下，而将新的应用服务器，称为J2EE中间件，到目前为止，这都是市场上非常热门的产品。
EAI概念出来之后，市场上又推出了一些新的软件产品，，例如工作流、Portal等，但从分类上不知道怎么归类，向上不能够划归应用，往下又不能归入操作系统，于是就把它归入了中间件，如此中间件的概念更加扩大了。目前，市场上对于中间件，各家的说法不一，客观上也导致了理解上的复杂性。
如今，市场上又推出了很多新的概念，例如三层结构、构件、Web服务，其中风头最劲的当属SOA(面向服务的架构)。实际上，他们都不是一个产品，而是一种技术的实现方法，是开发一个软件的一种方法论。我们知道，最早软件开发方法就是编程、写代码的，其缺点在于无法复用，为此提出了构件化的软件开发方法，通过把编程中一些常用功能进行封装，并规范统一接口，供其它程序调用，例如我们开发一个新软件，可能要用到构件1、构件2、构件3，那么，我们只要对其进行本地组装，就可以得到我们想要的应用软件。在互联网得到普及重视之后，软件开发方法在构件化基础上又有新发展，核心思想是软件并不需要囊括构件，所需要的仅仅是构件的运行结果，例如编写一个通信传输软件，就可以到网上寻找构件，并提出服务请求，得到结果后返回，而不需要下载构件并打包，这就是现在所说的SOA。想要现实SOA，就要规范构件接口，同时还要规范构件所提交的服务结果，如此，新的软件开发的思想才能够行的通。但SOA并不是一个产品，而是一种思想方法，而实现这种方法的基础，如今看来只有中间件。
那么，到底什么才是中间件，什么不是中间件?从东方通科技的观点看，中间件应该具备两个关键特征:首先要为上层的应用层服务，这是一个基本条件;此外，又必须连接到操作系统的层面，并却保持运行工作状态，具备了这样两个特征才能称为中间件。现在很多人把开发工具也称为中间件是不合适的，因为开发工具开发出来的软件，并不依赖开发工具与底层操作系统连接。参考资料：
http://e.chinabyte.com/183/2033683.shtml 参考技术A Oracle
融合中间件系列
（参见所有
Oracle
融合中间件产品支持的系统配置）
应用网格
Coherence
Data
Grid
TopLink
GlassFish
Server
Tuxedo
Internet
Application
Server
Web
Tier
JRockit
WebLogic
Server
集成与流程管理
AIA
Foundation
Pack
Enterprise
Repository
BPEL
Process
Manager
Event
Driven
Architecture
Business
Activity
Monitoring
GoldenGate
Business
Rules
RFID
与
Sensor
Edge
Server
Business
Process
Analysis
Suite
Service
Bus
Business
Process
Management
Service
Registry
Business-to-Business
Integrations
SOA
Governance
Complex
Event
Processing
SOA
Suite
Data
Integrator
Web
Services
Manager
企业连接性（适配器）
WebLogic
Integration
Enterprise
Messaging
Service
Oracle
数据集成
开发工具
Application
Development
Framework
Mapviewer
Developer
Suite
User
Productivity
Kit
Enterprise
Pack
for
Eclipse
Virtual
Assembly
Builder
Forms
Services
Workshop
JDeveloper
企业绩效管理
绩效管理软件
Hyperion
Planning
Hyperion
Performance
Scorecard
Hyperion
Capital
Asset
Planning
Hyperion
Workforce
Planning
Hyperion
Strategic
Finance
Hyperion
Financial
Management
Hyperion
Profitability
and
Cost
Management
业务智能
Business
Activity
Monitoring
Data
Integrator
Business
Intelligence
Essbase
Plus
BI
Publisher
GoldenGate
Crystal
Ball
Reports
Services
Oracle
数据集成
系统管理
Enterprise
Manager
11g
Web
Services
Manager
用户交互和内容管理
Beehive
WebCenter
Suite
Enterprise
Content
Management
WebCenter
IC
Application
Server
Portal
WebCenter
RTC
Microsoft
Office
互操作性
WebLogic
Portal
身份管理
Identity
Management
这些中间件用来创建、运行和管理敏捷智能的业务应用程序。本回答被提问者采纳

消息队列为什么使用消息队列？消息队列有什么优点和缺点？常见MQ中间件之间的差异？

面试题

• 为什么使用消息队列？

• 消息队列有什么优点和缺点？

• Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别，以及适合哪些场景？

面试官心理分析

其实面试官主要是想看看：

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  第一，你知不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西？
  不少候选人，说自己项目里用了 Redis、MQ，但是其实他并不知道自己为什么要用这个东西。其实说白了，就是为了用而用，或者是别人设计的架构，他从头到尾都没思考过。
  没有对自己的架构问过为什么的人，一定是平时没有思考的人，面试官对这类候选人印象通常很不好。因为面试官担心你进了团队之后只会木头木脑的干呆活儿，不会自己思考。

  
  

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  第二，你既然用了消息队列这个东西，你知不知道用了有什么好处&坏处？
  你要是没考虑过这个，那你盲目弄个 MQ 进系统里，后面出了问题你是不是就自己溜了给公司留坑？你要是没考虑过引入一个技术可能存在的弊端和风险，面试官把这类候选人招进来了，基本可能就是挖坑型选手。就怕你干 1 年挖一堆坑，自己跳槽了，给公司留下无穷后患。

  
  

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  第三，既然你用了 MQ，可能是某一种 MQ，那么你当时做没做过调研？
  你别傻乎乎的自己拍脑袋看个人喜好就瞎用了一个 MQ，比如 Kafka，甚至都从没调研过业界流行的 MQ 到底有哪几种。每一个 MQ 的优点和缺点是什么。每一个 MQ 没有绝对的好坏，但是就是看用在哪个场景可以扬长避短，利用其优势，规避其劣势。
  如果是一个不考虑技术选型的候选人招进了团队，leader 交给他一个任务，去设计个什么系统，他在里面用一些技术，可能都没考虑过选型，最后选的技术可能并不一定合适，一样是留坑。

  
  

面试题剖析

为什么使用消息队列

其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景，然后你项目里具体是什么场景，说说你在这个场景里用消息队列是什么？

面试官问你这个问题，期望的一个回答是说，你们公司有个什么业务场景，这个业务场景有个什么技术挑战，如果不用 MQ 可能会很麻烦，但是你现在用了 MQ 之后带给了你很多的好处。

先说一下消息队列常见的使用场景吧，其实场景有很多，但是比较核心的有 3 个：解耦、异步、削峰。

解耦

看这么个场景。A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果 C 系统现在不需要了呢？A 系统负责人几乎崩溃......

在这个场景中，A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合，A 系统产生一条比较关键的数据，很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。A 系统要时时刻刻考虑 BCDE 四个系统如果挂了该咋办？要不要重发，要不要把消息存起来？头发都白了啊！

如果使用 MQ，A 系统产生一条数据，发送到 MQ 里面去，哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据，直接从 MQ 里消费即可；如果某个系统不需要这条数据了，就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来，A 系统压根儿不需要去考虑要给谁发送数据，不需要维护这个代码，也不需要考虑人家是否调用成功、失败超时等情况。

总结：通过一个 MQ，Pub/Sub 发布订阅消息这么一个模型，A 系统就跟其它系统彻底解耦了。

面试技巧：你需要去考虑一下你负责的系统中是否有类似的场景，就是一个系统或者一个模块，调用了多个系统或者模块，互相之间的调用很复杂，维护起来很麻烦。但是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的，如果用 MQ 给它异步化解耦，也是可以的，你就需要去考虑在你的项目里，是不是可以运用这个 MQ 去进行系统的解耦。在简历中体现出来这块东西，用 MQ 作解耦。

异步

再来看一个场景，A 系统接收一个请求，需要在自己本地写库，还需要在 BCD 三个系统写库，自己本地写库要 3ms，BCD 三个系统分别写库要 300ms、450ms、200ms。最终请求总延时是 3 + 300 + 450 + 200 = 953ms，接近 1s，用户感觉搞个什么东西，慢死了慢死了。用户通过浏览器发起请求，等待个 1s，这几乎是不可接受的。

一般互联网类的企业，对于用户直接的操作，一般要求是每个请求都必须在 200 ms 以内完成，对用户几乎是无感知的。

如果使用 MQ，那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中，假如耗时 5ms，A 系统从接受一个请求到返回响应给用户，总时长是 3 + 5 = 8ms，对于用户而言，其实感觉上就是点个按钮，8ms 以后就直接返回了，爽！网站做得真好，真快！

削峰

每天 0:00 到 12:00，A 系统风平浪静，每秒并发请求数量就 50 个。结果每次一到 12:00 ~ 13:00 ，每秒并发请求数量突然会暴增到 5k+ 条。但是系统是直接基于 MySQL 的，大量的请求涌入 MySQL，每秒钟对 MySQL 执行约 5k 条 SQL。

一般的 MySQL，扛到每秒 2k 个请求就差不多了，如果每秒请求到 5k 的话，可能就直接把 MySQL 给打死了，导致系统崩溃，用户也就没法再使用系统了。

但是高峰期一过，到了下午的时候，就成了低峰期，可能也就 1w 的用户同时在网站上操作，每秒中的请求数量可能也就 50 个请求，对整个系统几乎没有任何的压力。

如果使用 MQ，每秒 5k 个请求写入 MQ，A 系统每秒钟最多处理 2k 个请求，因为 MySQL 每秒钟最多处理 2k 个。A 系统从 MQ 中慢慢拉取请求，每秒钟就拉取 2k 个请求，不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就 ok，这样下来，哪怕是高峰期的时候，A 系统也绝对不会挂掉。而 MQ 每秒钟 5k 个请求进来，就 2k 个请求出去，结果就导致在中午高峰期（1 个小时），可能有几十万甚至几百万的请求积压在 MQ 中。

这个短暂的高峰期积压是 ok 的，因为高峰期过了之后，每秒钟就 50 个请求进 MQ，但是 A 系统依然会按照每秒 2k 个请求的速度在处理。所以说，只要高峰期一过，A 系统就会快速将积压的消息给解决掉。

消息队列有什么优缺点

优点上面已经说了，就是在特殊场景下有其对应的好处，解耦、异步、削峰。

缺点有以下几个：

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  系统可用性降低
  系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉。本来你就是 A 系统调用 BCD 三个系统的接口就好了，ABCD 四个系统还好好的，没啥问题，你偏加个 MQ 进来，万一 MQ 挂了咋整？MQ 一挂，整套系统崩溃，你不就完了？如何保证消息队列的高可用，可以点击这里查看。

  
  

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  系统复杂度提高
  硬生生加个 MQ 进来，你怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序性？头大头大，问题一大堆，痛苦不已。

  
  

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  一致性问题
  A 系统处理完了直接返回成功了，人都以为你这个请求就成功了；但是问题是，要是 BCD 三个系统那里，BD 两个系统写库成功了，结果 C 系统写库失败了，咋整？你这数据就不一致了。

  
  

所以消息队列实际是一种非常复杂的架构，你引入它有很多好处，但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉，做好之后，你会发现，妈呀，系统复杂度提升了一个数量级，也许是复杂了 10 倍。但是关键时刻，用，还是得用的。

Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 有什么优缺点？

特性	ActiveMQ	RabbitMQ	RocketMQ	Kafka
单机吞吐量	万级，比 RocketMQ、Kafka 低一个数量级	同 ActiveMQ	10 万级，支撑高吞吐	10 万级，高吞吐，一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景
topic 数量对吞吐量的影响			topic 可以达到几百/几千的级别，吞吐量会有较小幅度的下降，这是 RocketMQ 的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的 topic	topic 从几十到几百个时候，吞吐量会大幅度下降，在同等机器下，Kafka 尽量保证 topic 数量不要过多，如果要支撑大规模的 topic，需要增加更多的机器资源
时效性	ms 级	微秒级，这是 RabbitMQ 的一大特点，延迟最低	ms 级	延迟在 ms 级以内
可用性	高，基于主从架构实现高可用	同 ActiveMQ	非常高，分布式架构	非常高，分布式，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用
消息可靠性	有较低的概率丢失数据	基本不丢	经过参数优化配置，可以做到 0 丢失	同 RocketMQ
功能支持	MQ 领域的功能极其完备	基于 erlang 开发，并发能力很强，性能极好，延时很低	MQ 功能较为完善，还是分布式的，扩展性好	功能较为简单，主要支持简单的 MQ 功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用

综上，各种对比之后，有如下建议：

一般的业务系统要引入 MQ，最早大家都用 ActiveMQ，但是现在确实大家用的不多了，没经过大规模吞吐量场景的验证，社区也不是很活跃，所以大家还是算了吧，我个人不推荐用这个了；

后来大家开始用 RabbitMQ，但是确实 erlang 语言阻止了大量的 Java 工程师去深入研究和掌控它，对公司而言，几乎处于不可控的状态，但是确实人家是开源的，比较稳定的支持，活跃度也高；

不过现在确实越来越多的公司会去用 RocketMQ，确实很不错，毕竟是阿里出品，但社区可能有突然黄掉的风险（目前 RocketMQ 已捐给 Apache，但 GitHub 上的活跃度其实不算高）对自己公司技术实力有绝对自信的，推荐用 RocketMQ，否则回去老老实实用 RabbitMQ 吧，人家有活跃的开源社区，绝对不会黄。

所以中小型公司，技术实力较为一般，技术挑战不是特别高，用 RabbitMQ 是不错的选择；大型公司，基础架构研发实力较强，用 RocketMQ 是很好的选择。

如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用 Kafka 是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝对不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。