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消息队列及消息中间件

时间:2019-10-07 23:14:29来源:IT技术作者:seo实验室小编阅读:67次「手机版」
 

消息中间件

消息队列 已经逐渐成为企业应用系统 内部通信 的核心手段。它具有 低耦合可靠投递广播流量控制最终一致性 等一系列功能。

当前使用较多的 消息队列 有 RabbitMQ、rocketmqactivemq、Kafka、ZeroMQ、MetaMQ 等,而部分 数据 如 Redis、mysql 以及 phxsql 也可实现消息队列的功能。

细说消息队列及消息中间件

正文

1. 消息队列概述

消息队列 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,并基于 数据通信来进行分布式系统的集成。

细说消息队列及消息中间件

通过提供 消息传递 和 消息排队 模型,它可以在 分布式环境 下提供 应用解耦弹性伸缩冗余存储流量削峰异步通信数据同步 等等功能,其作为 分布式系统架构 中的一个重要组件,有着举足轻重的地位。

2. 消息队列的特点

2.1. 采用异步处理模式

消息发送者 可以发送一个消息而无须等待响应。消息发送者 将消息发送到一条 虚拟的通道主题 或 队列)上,消息接收者 则 订阅 或是 监听 该通道。一条信息可能最终转发给 一个或多个 消息接收者,这些接收者都无需对 消息发送者 做出 同步回应。整个过程都是 异步的

2.2. 应用系统之间解耦合

主要体现在如下两点:

  1. 发送者和接受者不必了解对方、只需要 确认消息
  2. 发送者和接受者 不必同时在线

比如在线交易系统为了保证数据的 最终一致,在 支付系统 处理完成后会把 支付结果 放到 消息中间件 里,通知 订单系统 修改 订单支付状态。两个系统是通过消息中间件解耦的。

3. 消息队列的传递服务模型

消息队列的 传递服务模型 如下图所示:

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4. 消息队列的的传输模式

4.1. 点对点模型

点对点模型 用于 消息生产者 和 消息消费者 之间 点到点 的通信。消息生产者将消息发送到由某个名字标识的特定消费者。这个名字实际上对于消费服务中的一个 队列queue),在消息传递给消费者之前它被 存储 在这个队列中。队列消息 可以放在 内存 中也可以 持久化,以保证在消息服务出现故障时仍然能够传递消息。

传统的点对点消息中间件通常由 消息队列服务消息传递服务消息队列 和 消息应用程序接口 API 组成,其典型的结构如下图所示。

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特点:

  1. 每个消息只用一个消费者;
  2. 发送者和接受者没有时间依赖;
  3. 接受者确认消息接受和处理成功。

示意图如下所示:

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4.2. 发布/订阅模型(Pub/Sub)

发布者/订阅者 模型支持向一个特定的 消息主题 生产消息。0 或 多个订阅者 可能对接收来自 特定消息主题 的消息感兴趣。

在这种模型下,发布者和订阅者彼此不知道对方,就好比是匿名公告板。这种模式被概况为:多个消费者可以获得消息,在 发布者 和 订阅者 之间存在 时间依赖性。发布者需要建立一个 订阅(subscription),以便能够消费者订阅。订阅者 必须保持 持续的活动状态 并 接收消息

在这种情况下,在订阅者 未连接时,发布的消息将在订阅者 重新连接 时 重新发布,如下图所示:

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特性:

  1. 每个消息可以有多个订阅者;
  2. 客户端只有订阅后才能接收到消息;
  3. 持久订阅和非持久订阅。

注意:

  • 发布者和订阅者有时间依赖:接受者和发布者只有建立订阅关系才能收到消息;
  • 持久订阅:订阅关系建立后,消息就不会消失,不管订阅者是否都在线;
  • 非持久订阅:订阅者为了接受消息,必须一直在线。 当只有一个订阅者时约等于点对点模式

5. 消息队列应用场景

当你需要使用 消息队列 时,首先需要考虑它的必要性。可以使用消息队列的场景有很多,最常用的几种,是做 应用程序松耦合异步处理模式发布与订阅最终一致性错峰流控 和 日志缓冲 等。反之,如果需要 强一致性,关注业务逻辑的处理结果,则使用 RPC 显得更为合适。

5.1. 异步处理

非核心 流程 异步化,减少系统 响应时间,提高 吞吐量。例如:短信通知终端状态推送APP 推送用户注册 等。

消息队列 一般都内置了 高效的通信机制,因此也可以用于单纯的消息通讯,比如实现 点对点消息队列 或者 聊天室 等。

应用案例

网站用户注册,注册成功后会过一会发送邮件确认或者短息。

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5.2. 系统解耦

  • 系统之间不是 强耦合的消息接受者 可以随意增加,而不需要修改 消息发送者的代码消息发送者 的成功不依赖 消息接受者(比如:有些银行接口不稳定,但调用方并不需要依赖这些接口)。
  • 不强依赖 于非本系统的核心流程,对于 非核心流程,可以放到消息队列中让 消息消费者 去按需消费,而 不影响核心主流程

5.3. 最终一致性

最终一致性 不是 消息队列 的必备特性,但确实可以依靠 消息队列 来做 最终一致性 的事情。

  • 先写消息再操作,确保操作完成后再修改消息状态。定时任务补偿机制 实现消息 可靠发送接收、业务操作的可靠执行,要注意 消息重复 与 幂等设计
  • 所有不保证 100% 不丢消息 的消息队列,理论上无法实现 最终一致性

像 Kafka 一类的设计,在设计层面上就有 丢消息 的可能(比如 定时刷盘,如果掉电就会丢消息)。哪怕只丢千分之一的消息,业务也必须用其他的手段来保证结果正确。

5.4. 广播

生产者/消费者 模式,只需要关心消息是否 送达队列,至于谁希望订阅和需要消费,是 下游的事情,无疑极大地减少了开发和联调的工作量。

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5.5. 流量削峰和流控

当 上下游系统 处理能力存在差距的时候,利用 消息队列 做一个通用的 “漏斗”,进行 限流控制。在下游有能力处理的时候,再进行分发。

举个例子:用户在支付系统成功结账后,订单系统会通过短信系统向用户推送扣费通知。 短信系统 可能由于 短板效应,速度卡在 网关 上(每秒几百次请求),跟 前端的并发量 不是一个数量级。 于是,就造成 支付系统 和 短信系统 的处理能力出现差异化

然而用户晚上个半分钟左右收到短信,一般是不会有太大问题的。如果没有消息队列,两个系统之间通过 协商滑动窗口 等复杂的方案也不是说不能实现。但 系统复杂性 指数级增长,势必在 上游 或者 下游 做 存储,并且要处理 定时拥塞 等一系列问题。而且每当有 处理能力有差距 的时候,都需要 单独 开发一套逻辑来维护这套逻辑。

所以,利用中间系统转储两个系统的通信内容,并在下游系统有能力处理这些消息的时候,再处理这些消息,是一套相对较通用的方式。

应用案例

  1. 把消息队列当成可靠的 消息暂存地,进行一定程度的 消息堆积
  2. 定时进行消息投递,比如模拟 用户秒杀 访问,进行 系统性能压测

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5.6. 日志处理

将消息队列用在 日志处理 中,比如 Kafka 的应用,解决 海量日志 传输和缓冲的问题。

应用案例

把日志进行集中收集,用于计算 PV、用户行为分析 等等。

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5.7. 消息通讯

消息队列一般都内置了 高效的通信机制,因此也可以用于单纯的 消息通讯,比如实现 点对点消息队列 或者 聊天室 等。

6. 消息队列的推拉模型

6.1. Push推消息模型

消息生产者 将消息发送给 消息队列消息队列 又将消息推给 消息消费者

6.2. Pull拉消息模型

消费者 请求 消息队列 接受消息,消息生产者 从 消息队列 中拉该消息。

6.3. 两种类型的区别

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7. 消息队列技术对比

本部分主要介绍四种常用的消息队列(ActiveMQ / RabbitMQ / RocketMQ / Kafka)的主要特性、优点、缺点。

7.1. ActiveMQ

ActiveMQ 是由 Apache 出品,ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1 和 J2EE 1.4 规范的 JMS Provider 实现。它非常快速,支持 多种语言的客户端 和 协议,而且可以非常容易的嵌入到企业的应用环境中,并有许多高级功能。

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(a) 主要特性

  1. 服从JMS规范:JMS 规范提供了良好的标准和保证,包括:同步 或 异步 的消息分发,一次和仅一次的消息分发,消息接收 和 订阅 等等。遵从 JMS 规范的好处在于,不论使用什么 JMS 实现提供者,这些基础特性都是可用的;
  2. 连接灵活性:ActiveMQ 提供了广泛的 连接协议,支持的协议有:HTTP/S,IP 多播,SSL,TCP,UDP 等等。对众多协议的支持让 ActiveMQ 拥有了很好的灵活性;
  3. 支持的协议种类多:OpenWire、STOMP、REST、XMPP、AMQP;
  4. 持久化插件和安全插件:ActiveMQ 提供了 多种持久化 选择。而且,ActiveMQ 的安全性也可以完全依据用户需求进行 自定义鉴权 和 授权
  5. 支持的客户端语言种类多:除了 java 之外,还有:C/C++,.NET,Perl,PHP,Python,Ruby;
  6. 代理集群:多个 ActiveMQ 代理 可以组成一个 集群 来提供服务;
  7. 异常简单的管理:ActiveMQ 是以开发者思维被设计的。所以,它并不需要专门的管理员,因为它提供了简单又使用的管理特性。有很多中方法可以 监控 ActiveMQ 不同层面的数据,包括使用在 jconsole 或者在 ActiveMQ 的 Web Console 中使用 JMX。通过处理 JMX 的告警消息,通过使用 命令行脚本,甚至可以通过监控各种类型的 日志

(b) 部署环境

ActiveMQ 可以运行在 Java 语言所支持的平台之上。使用 ActiveMQ 需要:

(c) 优点

  1. 跨平台 (JAVA 编写与平台无关,ActiveMQ 几乎可以运行在任何的 JVM 上);
  2. 可以用 JDBC:可以将 数据持久化 到数据库。虽然使用 JDBC 会降低 ActiveMQ 的性能,但是数据库一直都是开发人员最熟悉的存储介质;
  3. 支持 JMS 规范:支持 JMS 规范提供的 统一接口;
  4. 支持 自动重连 和 错误重试机制
  5. 有安全机制:支持基于 shiro,jaas 等多种 安全配置机制,可以对 Queue/topic 进行 认证和授权
  6. 监控完善:拥有完善的 监控,包括 Web Console,JMX,Shell 命令行,Jolokia 的 RESTful API;
  7. 界面友善:提供的 Web Console 可以满足大部分情况,还有很多 第三方的组件 可以使用,比如 hawtio;

(d) 缺点

  1. 社区活跃度不及 RabbitMQ 高;
  2. 根据其他用户反馈,会出莫名其妙的问题,会 丢失消息
  3. 目前重心放到 activemq 6.0 产品 Apollo,对 5.x 的维护较少;
  4. 不适合用于 上千个队列 的应用场景;

7.2. RabbitMQ

RabbitMQ 于 2007 年发布,是一个在 AMQP (高级消息队列协议)基础上完成的,可复用的企业消息系统,是当前最主流的消息中间件之一。

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(a) 主要特性

  1. 可靠性:提供了多种技术可以让你在 性能 和 可靠性 之间进行 权衡。这些技术包括 持久性机制投递确认发布者证实 和 可用性机制
  2. 灵活的路由:消息在到达队列前是通过 交换机 进行 路由 的。RabbitMQ 为典型的路由逻辑提供了 多种内置交换机 类型。如果你有更复杂的路由需求,可以将这些交换机组合起来使用,你甚至可以实现自己的交换机类型,并且当做 RabbitMQ 的 插件来使用;
  3. 消息集群:在相同局域网中的多个 RabbitMQ 服务器可以 聚合 在一起,作为一个独立的逻辑代理来使用;
  4. 队列高可用:队列可以在集群中的机器上 进行镜像,以确保在硬件问题下还保证 消息安全
  5. 支持多种协议:支持 多种消息队列协议
  6. 支持多种语言:用 Erlang 语言编写,支持只要是你能想到的 所有编程语言
  7. 管理界面: RabbitMQ 有一个易用的 用户界面,使得用户可以 监控 和 管理 消息 broker 的许多方面;
  8. 跟踪机制:如果 消息异常,RabbitMQ 提供消息跟踪机制,使用者可以找出发生了什么;
  9. 插件机制:提供了许多 插件,来从多方面进行扩展,也可以编写自己的插件。

(b) 部署环境

RabbitMQ 可以运行在 Erlang 语言所支持的平台之上,包括 Solaris,BSD,linux,MacOSX,TRU64,windows 等。使用 RabbitMQ 需要:

  • ErLang 语言包
  • RabbitMQ 安装包

(c) 优点

  1. 由于 Erlang 语言的特性,消息队列性能较好,支持 高并发
  2. 健壮、稳定、易用、跨平台、支持 多种语言、文档齐全;
  3. 有消息 确认机制 和 持久化机制,可靠性高;
  4. 高度可定制的 路由
  5. 管理界面 较丰富,在互联网公司也有较大规模的应用,社区活跃度高。

(d) 缺点

  1. 尽管结合 Erlang 语言本身的并发优势,性能较好,但是不利于做 二次开发和维护
  2. 实现了 代理架构,意味着消息在发送到客户端之前可以在 中央节点 上排队。此特性使得 RabbitMQ 易于使用和部署,但是使得其 运行速度较慢,因为中央节点 增加了延迟消息封装后 也比较大;
  3. 需要学习 比较复杂 的 接口和协议,学习和维护成本较高。

7.3. RocketMQ

RocketMQ 出自 阿里 的开源产品,用 Java 语言实现,在设计时参考了 Kafka,并做出了自己的一些改进,消息可靠性上 比 Kafka 更好。RocketMQ 在阿里内部被广泛应用在 订单交易充值流计算消息推送日志流式处理,binglog 分发 等场景。

(a) 主要特性

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  1. 基于 队列模型:具有 高性能高可靠高实时分布式 等特点;
  2. producerconsumer队列 都支持 分布式
  3. 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;
  4. 能够保证 严格的消息顺序
  5. 提供丰富的 消息拉取模式
  6. 高效的订阅者 水平扩展能力;
  7. 实时 的 消息订阅机制
  8. 亿级 消息堆积 能力;
  9. 较少的外部依赖。

(b) 部署环境

RocketMQ 可以运行在 Java 语言所支持的平台之上。使用 RocketMQ 需要:

  • Java JDK
  • 安装 git、Maven
  • RocketMQ 安装包

(c) 优点

  1. 单机 支持 1 万以上 持久化队列
  2. RocketMQ 的所有消息都是 持久化的,先写入系统 PAGEcache,然后 刷盘,可以保证 内存 与 磁盘 都有一份数据,而 访问 时,直接 从内存读取
  3. 模型简单,接口易用(JMS 的接口很多场合并不太实用);
  4. 性能非常好,可以允许 大量堆积消息 在 Broker 中;
  5. 支持 多种消费模式,包括 集群消费广播消费等;
  6. 各个环节 分布式扩展设计,支持 主从 和 高可用
  7. 开发度较活跃,版本更新很快。

(d) 缺点

  1. 支持的 客户端语言 不多,目前是 Java 及 C++,其中 C++ 还不成熟;
  2. RocketMQ 社区关注度及成熟度也不及前两者;
  3. 没有 Web 管理界面,提供了一个 CLI (命令行界面) 管理工具带来 查询管理 和 诊断各种问题
  4. 没有在 MQ 核心里实现 JMS 等接口;

7.4. Kafka

Apache Kafka 是一个 分布式消息发布订阅 系统。它最初由 linkedin 公司基于独特的设计实现为一个 分布式的日志提交系统 (a distributed commit log),之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka 性能高效可扩展良好 并且 可持久化。它的 分区特性可复制 和 可容错 都是其不错的特性。

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(a) 主要特性

  1. 快速持久化:可以在 O(1) 的系统开销下进行 消息持久化
  2. 高吞吐:在一台普通的服务器上既可以达到 10W/s 的 吞吐速率
  3. 完全的分布式系统:Broker、Producer 和 Consumer 都原生自动支持 分布式,自动实现 负载均衡
  4. 支持 同步 和 异步 复制两种 高可用机制
  5. 支持 数据批量发送 和 拉取
  6. 零拷贝技术(zero-copy):减少 IO 操作步骤,提高 系统吞吐量
  7. 数据迁移扩容 对用户透明;
  8. 无需停机 即可扩展机器;
  9. 其他特性:丰富的 消息拉取模型、高效 订阅者水平扩展、实时的 消息订阅、亿级的 消息堆积能力、定期删除机制;

(b) 部署环境

使用 Kafka 需要:

  • Java JDK
  • Kafka 安装包

(c) 优点

  1. 客户端语言丰富:支持 Java、.Net、PHP、Ruby、Python、Go 等多种语言;
  2. 高性能:单机写入 TPS 约在 100 万条/秒,消息大小 10 个字节
  3. 提供 完全分布式架构,并有 replica 机制,拥有较高的 可用性 和 可靠性,理论上支持 消息无限堆积
  4. 支持批量操作;
  5. 消费者 采用 Pull 方式获取消息。消息有序通过控制 能够保证所有消息被消费且仅被消费 一次
  6. 有优秀的第三方 Kafka Web 管理界面 Kafka-Manager;
  7. 在 日志领域 比较成熟,被多家公司和多个开源项目使用。

(d) 缺点

  1. Kafka 单机超过 64 个 队列/分区 时,Load 时会发生明显的飙高现象。队列 越多,负载 越高,发送消息 响应时间变长
  2. 使用 短轮询方式实时性 取决于 轮询间隔时间
  3. 消费失败 不支持重试
  4. 支持 消息顺序,但是 一台代理宕机 后,就会产生 消息乱序
  5. 社区更新较慢。

7.5. 几种消息队列对比

这里列举了上述四种消息队列的差异对比:

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Kafka 在于 分布式架构,RabbitMQ 基于 AMQP 协议 来实现,RocketMQ 的思路来源于 Kafka,改成了 主从结构,在 事务性 和 可靠性 方面做了优化。广泛来说,电商金融 等对 事务一致性 要求很高的,可以考虑 RabbitMQ 和 RocketMQ,对 性能要求高 的可考虑 Kafka。

小结

本文介绍了消息队列的特点,消息队列的 传递服务模型,消息的 传输方式,消息的 推拉模式。然后介绍了 ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ 和 Kafka 几种常见的消息队列,阐述了 各种消息队列 的 主要特点 和 优缺点。通过本文,对于消息队列及相关技术选型,相信你会有了更深入的理解和认识。更多细节和原理性的东西,还需在实践中见真知!

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