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“消息”是在两台计算机间传送的数据单位。消息可以非常简单,例如只包含文本字符串;也可以更复杂 ,包括对象等。
队列是一种数据结构,先进先出,保证了顺序性。
生产者:发送消息的一端。用于把消息写入到队列中
消费者:从消息队列中,依次读取每条消息的一端。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题。实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
目前在生产环境,使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ等。
场景说明:用户注册后,需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种 1.串行的方式;2.并行方式
(1)串行方式:将注册信息写入数据库成功后,发送注册邮件,再发送注册短信。以上三个任务全部完成后,返回给客户端
(2)并行方式:将注册信息写入数据库成功后,发送注册邮件的同时,发送注册短信。以上三个任务完成后,返回给客户端。与串行的差别是,并行的方式可以提高处理的时间
假设三个业务节点每个使用50毫秒钟,不考虑网络等其他开销,则串行方式的时间是150毫秒,并行的时间可能是100毫秒。
因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的,假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次(1000/150)。并行方式处理的请求量是10次(1000/100)
引入消息队列,将不是必须的业务逻辑,异步处理。改造后的架构如下:
按照以上约定,用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间,也就是50毫秒。注册邮件,发送短信写入消息队列后,直接返回,因此写入消息队列的速度很快,基本可以忽略,因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后,系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍,比并行提高了两倍
场景说明:用户下单后,订单系统需要通知库存系统。传统的做法是,订单系统调用库存系统的接口。如下图:
传统模式的缺点:
1) 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;
2) 订单系统与库存系统耦合;
如何解决以上问题呢?引入应用消息队列后的方案,如下图
流量削锋也是消息队列中的常用场景,一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。
应用场景: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。
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。架构简化如下:
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。
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。
聊天室通讯:
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。
以上实际是消息队列的两种消息模式,点对点或发布订阅模式。
消息队列采用高可用,可持久化的消息中间件。比如Active MQ,Rabbit MQ,Rocket Mq。
(1)应用将主干逻辑处理完成后,写入消息队列。消息发送是否成功可以开启消息的确认模式。(消息队列返回消息接收成功状态后,应用再返回,这样保障消息的完整性)
(2)扩展流程(发短信,配送处理)订阅队列消息。采用推或拉的方式获取消息并处理。
(3)消息将应用解耦的同时,带来了数据一致性问题,可以采用最终一致性方式解决。比如主数据写入数据库,扩展应用根据消息队列,并结合数据库方式实现基于消息队列的后续处理。
分为Zookeeper注册中心,日志收集客户端,Kafka集群和Storm集群(OtherApp)四部分组成。
Storm集群:与OtherApp处于同一级别,采用拉的方式消费队列中的数据
JMS标准中,有两种消息模型P2P(Point to Point),Publish/Subscribe(Pub/Sub)。
P2P模式包含三个角色:消息队列(Queue),发送者(Sender),接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列,接收者从队列中获取消息。队列保留着消息,直到他们被消费或超时。
P2P的特点
如果希望发送的每个消息都会被成功处理的话,那么需要P2P模式
消息生产者(发布)将消息发布到topic中,同时有多个消息消费者(订阅)消费该消息。和点对点方式不同,发布到topic的消息会被所有订阅者消费。
包含三个角色主题(Topic),发布者(Publisher),订阅者(Subscriber) 多个发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者。
Pub/Sub的特点
为了缓和这样严格的时间相关性,JMS允许订阅者创建一个可持久化的订阅。这样,即使订阅者没有被激活(运行),它也能接收到发布者的消息。
如果希望发送的消息可以不被做任何处理、或者只被一个消息者处理、或者可以被多个消费者处理的话,那么可以采用Pub/Sub模型
传统企业型消息队列ActiveMQ遵循了JMS规范,实现了点对点和发布订阅模型,但其他流行的消息队列RabbitMQ、Kafka并没有遵循JMS规范。
RabbitMQ实现了AQMP协议,AQMP协议定义了消息路由规则和方式。生产端通过路由规则发送消息到不同queue,消费端根据queue名称消费消息。 RabbitMQ既支持内存队列也支持持久化队列,消费端为推模型,消费状态和订阅关系由服务端负责维护,消息消费完后立即删除,不保留历史消息。
(1)点对点 生产端发送一条消息通过路由投递到Queue,只有一个消费者能消费到。
(2)多订阅 当RabbitMQ需要支持多订阅时,发布者发送的消息通过路由同时写到多个Queue,不同订阅组消费不同的Queue。所以支持多订阅时,消息会多个拷贝。
Kafka只支持消息持久化,消费端为拉模型,消费状态和订阅关系由客户端端负责维护,消息消费完后不会立即删除,会保留历史消息。因此支持多订阅时,消息只会存储一份就可以了。但是可能产生重复消费的情况。
(1)点对点&多订阅 发布者生产一条消息到topic中,不同订阅组消费此消息。
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