消息队列

消息队列

“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器,当我们需要使用消息的时候可以取出消息供自己使用。

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用解耦,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。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ。

为什么要用消息队列

(1) 通过异步处理提高系统性能(削峰、减少响应所需时间)
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如上图,在不使用消息队列服务器的时候,用户的请求数据直接写入数据库,在高并发的情况下数据库压力剧增,使得响应速度变慢。但是在使用消息队列之后,用户的请求数据发送给消息队列之后立即 返回,再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据,异步写入数据库。由于消息队列服务器处理速度快于数据库(消息队列也比数据库有更好的伸缩性),因此响应速度得到大幅改善。

(2) 降低系统耦合性
我们知道如果模块之间不存在直接调用,那么新增模块或者修改模块就对其他模块影响较小,这样系统的可扩展性无疑更好一些。
我们最常见的事件驱动架构类似生产者消费者模式,在大型网站中通常用利用消息队列实现事件驱动结构。如下图所示:
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消息队列使利用发布-订阅模式工作,消息发送者(生产者)发布消息,一个或多个消息接受者(消费者)订阅消息。 从上图可以看到消息发送者(生产者)和消息接受者(消费者)之间没有直接耦合,消息发送者将消息发送至分布式消息队列即结束对消息的处理,消息接受者从分布式消息队列获取该消息后进行后续处理,并不需要知道该消息从何而来。对新增业务,只要对该类消息感兴趣,即可订阅该消息,对原有系统和业务没有任何影响,从而实现网站业务的可扩展性设计。

消息接受者对消息进行过滤、处理、包装后,构造成一个新的消息类型,将消息继续发送出去,等待其他消息接受者订阅该消息。因此基于事件(消息对象)驱动的业务架构可以是一系列流程。

另外为了避免消息队列服务器宕机造成消息丢失,会将成功发送到消息队列的消息存储在消息生产者服务器上,等消息真正被消费者服务器处理后才删除消息。在消息队列服务器宕机后,生产者服务器会选择分布式消息队列服务器集群中的其他服务器发布消息。

备注: 不要认为消息队列只能利用发布-订阅模式工作,只不过在解耦这个特定业务环境下是使用发布-订阅模式的。除了发布-订阅模式,还有点对点订阅模式(一个消息只有一个消费者),我们比较常用的是发布-订阅模式。 另外,这两种消息模型是 JMS 提供的,AMQP 协议还提供了 5 种消息模型。

RocketMq

RocketMq是一个由阿里巴巴开源的消息中间件,脱胎去阿里每部使用的MetaQ,在设计上借鉴了Kafka。2012年开源,2017年成为apache顶级项目

RocketMQ 是什么?
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上图是一个典型的消息中间件收发消息的模型,RocketMQ也是这样的设计,简单说来,RocketMQ具有以下特点:
是一个队列模型的消息中间件,具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点。
Producer、Consumer、队列都可以分布式。
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
高效的订阅者水平扩展能力
实时的消息订阅机制
亿级消息堆积能力
较少的依赖

RocketMQ 物理部署结构
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如上图所示, RocketMQ的部署结构有以下特点:
Name Server是一个几乎无状态节点,可集群部署,节点之间无任何信息同步。
Broker部署相对复杂,Broker分为Master与Slave,一个Master可以对应多个Slave,但是一个Slave只能对应一个Master,Master与Slave的对应关系通过指定相同的BrokerName,不同的BrokerId来定义,BrokerId为0表示Master,非0表示Slave。Master也可以部署多个。每个Broker与Name Server集群中的所有节点建立长连接,定时注册Topic信息到所有Name Server。
Producer与Name Server集群中的其中一个节点(随机选择)建立长连接,定期从Name Server取Topic路由信息,并向提供Topic服务的Master建立长连接,且定时向Master发送心跳。Producer完全无状态,可集群部署。
Consumer与Name Server集群中的其中一个节点(随机选择)建立长连接,定期从Name Server取Topic路由信息,并向提供Topic服务的Master、Slave建立长连接,且定时向Master、Slave发送心跳。Consumer既可以从Master订阅消息,也可以从Slave订阅消息,订阅规则由Broker配置决定。

RocketMQ 逻辑部署结构
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如上图所示,RocketMQ的逻辑部署结构有Producer和Consumer两个特点。
Producer Group
用来表示一个发送消息应用,一个Producer Group下包含多个Producer实例,可以是多台机器,也可以是一台机器的多个进程,或者一个进程的多个Producer对象。一个Producer Group可以发送多个Topic消息,Producer Group作用如下:1.标识一类Producer
2.可以通过运维工具查询这个发送消息应用下有多个Producer实例
3.发送分布式事务消息时,如果Producer中途意外宕机,Broker会主动回调Producer Group内的任意一台机器来确认事务状态。
Consumer Group
用来表示一个消费消息应用,一个Consumer Group下包含多个Consumer实例,可以是多台机器,也可以是多个进程,或者是一个进程的多个Consumer对象。一个Consumer Group下的多个Consumer以均摊方式消费消息,如果设置为广播方式,那么这个Consumer Group下的每个实例都消费全量数据。

RocketMQ 数据存储结构
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如上图所示,RocketMQ采取了一种数据与索引分离的存储方法。有效降低文件资源、IO资源,内存资源的损耗。即便是阿里这种海量数据,高并发场景也能够有效降低端到端延迟,并具备较强的横向扩展能力。

JMS和AMQP的区别

JMS
JMS(JAVA Message Service,java消息服务)是java的消息服务,JMS的客户端之间可以通过JMS服务进行异步的消息传输。

JMS(JAVA Message Service,Java消息服务)API是一个消息服务的标准或者说是规范,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。

ActiveMQ 就是基于 JMS 规范实现的。

JMS两种消息模型

①点到点(P2P)模型
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使用队列(Queue)作为消息通信载体;满足生产者与消费者模式,一条消息只能被一个消费者使用,未被消费的消息在队列中保留直到被消费或超时。比如:我们生产者发送100条消息的话,两个消费者来消费一般情况下两个消费者会按照消息发送的顺序各自消费一半(也就是你一个我一个的消费。)

② 发布/订阅(Pub/Sub)模型
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发布订阅模型(Pub/Sub) 使用主题(Topic)作为消息通信载体,类似于广播模式;发布者发布一条消息,该消息通过主题传递给所有的订阅者,在一条消息广播之后才订阅的用户则是收不到该条消息的。

JMS 五种不同的消息正文格式
JMS定义了五种不同的消息正文格式,以及调用的消息类型,允许你发送并接收以一些不同形式的数据,提供现有消息格式的一些级别的兼容性。

  • StreamMessage – Java原始值的数据流
  • MapMessage–一套名称-值对
  • TextMessage–一个字符串对象
  • ObjectMessage–一个序列化的 Java对象
  • BytesMessage–一个字节的数据流

AMQP
​ AMQP,即Advanced Message Queuing Protocol,一个提供统一消息服务的应用层标准 高级消息队列协议(二进制应用层协议),是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计,兼容 JMS。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息,并不受客户端/中间件同产品,不同的开发语言等条件的限制。

RabbitMQ 就是基于 AMQP 协议实现的。
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总结:

  • AMQP 为消息定义了线路层(wire-level protocol)的协议,而JMS所定义的是API规范。在 Java 体系中,多个client均可以通过JMS进行交互,不需要应用修改代码,但是其对跨平台的支持较差。而AMQP天然具有跨平台、跨语言特性。
  • JMS 支持TextMessage、MapMessage 等复杂的消息类型;而 AMQP 仅支持 byte[] 消息类型(复杂的类型可序列化后发送)。
  • 由于Exchange 提供的路由算法,AMQP可以提供多样化的路由方式来传递消息到消息队列,而 JMS 仅支持 队列 和 主题/订阅 方式两种。

常见的消息队列对比

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总结:

  • ActiveMQ 的社区算是比较成熟,但是较目前来说,ActiveMQ 的性能比较差,而且版本迭代很慢,不推荐使用。
  • RabbitMQ 在吞吐量方面虽然稍逊于 Kafka 和 RocketMQ ,但是由于它基于 erlang 开发,所以并发能力很强,性能极其好,延时很低,达到微秒级。但是也因为 RabbitMQ 基于 erlang 开发,所以国内很少有公司有实力做erlang源码级别的研究和定制。如果业务场景对并发量要求不是太高(十万级、百万级),那这四种消息队列中,RabbitMQ 一定是你的首选。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。
  • RocketMQ 阿里出品,Java 系开源项目,源代码我们可以直接阅读,然后可以定制自己公司的MQ,并且 RocketMQ 有阿里巴巴的实际业务场景的实战考验。RocketMQ 社区活跃度相对较为一般,不过也还可以,文档相对来说简单一些,然后接口这块不是按照标准 JMS 规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码。还有就是阿里出台的技术,你得做好这个技术万一被抛弃,社区黄掉的风险,那如果你们公司有技术实力我觉得用RocketMQ 挺好的
  • kafka 的特点其实很明显,就是仅仅提供较少的核心功能,但是提供超高的吞吐量,ms 级的延迟,极高的可用性以及可靠性,而且分布式可以任意扩展。同时 kafka 最好是支撑较少的 topic 数量即可,保证其超高吞吐量。kafka 唯一的一点劣势是有可能消息重复消费,那么对数据准确性会造成极其轻微的影响,在大数据领域中以及日志采集中,这点轻微影响可以忽略这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集。

消息队列应用场景

1、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。传统的做法有两种 1.串行的方式;2.并行方式
a、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。
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b、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
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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)
小结:如以上案例描述,传统的方式系统的性能(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。改造后的架构如下:
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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。

2、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。如下图:
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传统模式的缺点: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

如何解决以上问题呢?引入应用消息队列后的方案,如下图:
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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,因为下单后,订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦

3、流量削锋
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。
a、可以控制活动的人数
b、可以缓解短时间内高流量压垮应用
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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

2.4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。架构简化如下
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日志采集客户端,负责日志数据采集,定时写受写入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

5、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
点对点通讯:
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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:
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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。模型为示意图,供参考。

消息中间件示例
电商系统
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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。

日志收集系统
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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。
Zookeeper注册中心,提出负载均衡和地址查找服务
日志收集客户端,用于采集应用系统的日志,并将数据推送到kafka队列
Kafka集群:接收,路由,存储,转发等消息处理
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

参考文章:
https://www.jianshu.com/p/36a7775b04ec
https://blog.csdn.net/HD243608836/article/details/80217591

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