消息队列介绍

MQ(Message Queue):消息队列。通过典型的生产者和消费者模型,生产者不断向消息队列中生产消息,消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的,而且只关心消息的发送和接收,没有业务逻辑的侵入,轻松的实现系统间解耦。别名为消息中间件,通过利用高效可靠的消息传递机制进行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。

MQ的作用:

消息队列已经逐渐成为企业IT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,成为异步RPC的主要手段。当今市面上由很多主流的消息中间件,如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ等。

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)并行的方式

1)串行的方式

将注册信息写入数据库后,发送注册邮件,再发送注册短信。以上三个任务完成后才返回给客户端。这有一个问题是,邮件,短信并不是必须的,它只是一个通知,而这种做法让客户端等待没有必要等待的东西。

2)并行方式

将注册信息写入数据库后,发送邮件的同时,发送短信。以上三个任务完成后,返回给客户端,并行的方式能提高处理的时间。

假设三个业务节点分别使用50ms,串行方式使用时间150ms,并行方式使用时间100ms。虽然并行方式已经提高处理时间。但是,邮件和短信对正常的使用网站没有任何影响,客户端没有必要等着其发送完成才显示注册成功,因此写入数据库后就返回。

3)消息队列

引入消息队列后,把发送邮件,短信不是必需的业务逻辑异步处理。

由此可以看出,引入消息队列后,用户的响应时间就等于写入数据库的时间+写入消息队列的时间(可以忽略不计),明显快于串行方式处理和并行方式处理。

应用解耦

场景:双11是购物节,用户下单后,订单系统需要通知库存系统,传统的做法就是订单系统调用库存系统的接口。

这样做法有一个缺点:订单系统和库存系统高耦合,当库存系统出现故障时,订单系统就会失败。

引入消息队列

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,获取下单消息,进行库操作。就算库存系统出现故障,消息队列也能保证消息的可靠投递,不会导致消息丢失。

流量削峰

流量削峰一般在秒杀活动中应用广泛

场景:秒杀活动,一般会因为流量过大,导致应用挂掉,为了解决这个问题,一般在应用端加入消息队列。

作用:

可以控制活动人数,超过一定阀值的订单直接丢弃。

可以缓解短时间的高流量压垮应用(应用程序按自己的最大处理能力获取订单)

用户的请求服务器,服务器收到后,首先写入消息队列,加入消息队列长度,超过最大值,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消息,再做后续处理。

几类MQ比较

ActiveMQ 是Apache出品,最流行的,能力强劲的开源消息总线。它是完全支持JMS规范的消息中间件。丰富的API,多种集群架构模式让其在业界成为老牌的消息中间件,在中小企业颇受欢迎。

Kafaka 是LindedIn开源的分布式-订阅消息系统,目前归属于Apache顶级项目。Kafka主要特点是基于pull的模式来处理消息消费,追求高吞吐量,一开始的目的就是用于日志的收集和传输。0.8版本开始支持复制,不支持事务,对消息的重复,丢失、错误没有严格要求,适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。

RocketMQ 是阿里开源的消息中间件,它是纯java开发,具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。RocketMQ思路起源于卡夫卡,但不是kafka的一个copy,它对消息的可靠传输及事务做了优化,目前在阿里集团被广泛用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景。

RabbitMQ 是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统,基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由(包括点对点和发布/订阅),可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景,对性能和吞吐量的要求其次。

RabbitMQ比kafka可靠,Kafka更适合IO高吞吐量的处理,一般应用在大数据日志处理或对实时性(少量延迟),可靠性(少量丢失数据)要求稍低的场景使用,比如ELK日志处理。

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