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消息队列

消息队列

作者: ands999 | 来源:发表于2019-05-02 17:04 被阅读0次
    概述

    消息队列中间件是分布式系统中的重要组件,主要实现异步消息,应用解耦,流量削峰和消息通讯等功能。实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。
    消息队列中间件(Message Queue Middleware)是指利用高效可靠的消息传递机制,进行与平台无关的数据交流,并给予数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息队列模型,它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。
    MQ提供基于存储和转发的应用程序之间的异步数据发送。是有保存的消息发送,无需了解远程过程调用(RPC)和网络通信协议的细节。
    消息中间件适用于需要可靠的数据传送的分布式环境。MQ能在不同平台之间通信,可以屏蔽各种平台及协议之间的特性,实现应用程序之间的协同,其优点在于能够在客户与服务器之间提供同步和异步的连接,并且在任何时刻都可以将消息进行传送或存储转发,这也是它比RPC更好的地方。
    目前使用较多的消息队列有RabbitMQ,Kafka,RocketMQ等。

    作用
    • 系统解耦(解决不同重要程度、能力级别的系统之间依赖导致一死全死)
    • 异步通信
    • 削峰填谷 (解决瞬时写压力大于应用服务能力而导致的消息丢失、系统崩溃等问题)
    Kafka

    topic、partition、replica、offset、checkpointing、leader、follower、ISR、零拷贝、epoll、selector、consumer group、coordinator、rebalance、reactor、ack

    RabbitMQ

    AMQP、排他队列、vhost、exchange、bindingKey、routingKey、push&pull、mandatory、备份交换器、镜像队列、死信队列、autoAck、ttl、事务机制、生产者确认、QoS、流控、网络分区

    1. 生产消费关系
    • Point/Point
    • Publish/Subscribe
    1. 优先级
    2. 排序
    3. 过滤
    • Broker端消息过滤
    • Consumer端消息过滤
    1. 持久化
    2. 可用性
    3. 回溯消费
    4. 分布式事务
    5. 定时消息
    6. 消息重试
    7. 消费方式
    • 集群消费
    • 广播消费

    对于平台各个系统之间的异步交互,是通过MQ组件进行的。

    在设计消息服务组件时,需要考虑消息一致性、持久化、可用性、以及完善的监控体系。
    RabbitMQ遵循AMQP协议,由内在高并发的erlanng语言开发;
    kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息发布订阅系统,主要用于处理活跃的流式数据,大数据量的数据处理上。对消息一致性要求比较高的场合需要有应答确认机制,包括生产消息和消费消息的过程;不过因网络等原理导致的应答缺失,可能会导致消息的重复,这个可以在业务层次根据幂等性进行判断过滤;RabbitMQ采用的是这种方式。还有一种机制是消费端从broker拉取消息时带上LSN号,从broker中某个LSN点批量拉取消息,这样无须应答机制,kafka分布式消息中间件就是这种方式。
    LSN 日志序列编号?
    RabbitMQ解决方案中有普通的集群和可用性更高的mirror queue方式。 kafka采用zookeeper对集群中的broker、consumer进行管理,可以注册topic到zookeeper上;通过zookeeper的协调机制,producer保存对应topic的broker信息,可以随机或者轮询发送到broker上;并且producer可以基于语义指定分片,消息发送到broker的某分片上。

    高级消息队列协议(AMQP)是一个应用层协议规范。作为线路层协议,而不是API(例如JMS)。

    AMQP是面向消息、队列、路由(包括点对点和发布/订阅)、可靠性、安全。AMQP协议用在对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景,对性能和吞吐量的要求在其次。

    队列是一个先进先出的数据结构。

    JNDI:Java命名和目录接口,是一种标准的Java命名系统接口。可以在网络上查找和访问服务。通过指定一个资源名称,该名称对应数据库或命名服务中的一个记录,同时返回资源连接建立所必须的信息。
    JNDI在JMS中起到查找和访问发送目标或消息来源的作用。

    应用场景

    异步处理

    场景说明:用户注册后,需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有下面两种。
    (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CPU在1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)。
    小结:如以上案例描述,采用传统方式的系统性能(并发量,吞吐量,响应时间)会有瓶颈。如何解决这个问题呢?
    引入消息队列,将不是必须的业务逻辑,异步处理
    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,因为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。

    应用解耦

    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。
    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,
    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:在下单时库存系统如果不能正常使用,也不影响正常下单。实现订单系统与库存系统的应用解耦。

    流量削峰

    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。

    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;
    3. 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;
    4. 秒杀业务根据消息队列中的请求信息,再做后续处理。
    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。

    JMS消息服务

    JMS(JAVA Message Service, java消息服务)API是一个消息服务的标准/规范,允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低,消息服务更加可靠以及异步性。

    消息模型

    在JMS标准中,有两种消息模型P2P(Point toPoint),Publish/Subscribe(Pub/Sub)。

    P2P模式

    P2P的特点:
    每个消息只有一个消费者(Consumer)(即一旦被消费,消息就不再在消息队列中)
    发送者和接收者之间在时间上没有依赖性,也就是说当发送者发送了消息之后,不管接收者有没有正在运行,它不会影响到送到队消息被发列,接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功,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。

    Pub/Sub模式

    包含三个角色:主题(Topic),发布者(Publisher),订阅者(Subscriber) 。
    Pub/Sub的特点:
    每个消息可以有多个消费者。
    消息消费
    在JMS中,消息的生产和消费都是异步的。对于消费来说,JMS的消息者可以通过两种方式来消费消息。
    (1)同步
    订阅者或接收者通过receive方法来接收消息,receive方法在接收到消息之前(或超时之前)将一直阻塞;
    (2)异步
    订阅者或接收者可以注册为一个消息监听器。当消息到达之后,系统自动调用监听器的onMessage方法。

    参考资料

    (1)Jms
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_3fba24680100r777.html
    http://blog.csdn.net/jiuqiyuliang/article/details/46701559(深入浅出
    JMS(一)--JMS基本概念)
    (2)RabbitMQ
    http://blog.csdn.net/sun305355024sun/article/details/41913105
    (4)Kafka
    http://www.infoq.com/cn/articles/apache-kafka/
    http://www.mincoder.com/article/3942.shtml

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