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可与OA、ERP集成的免费消息中间件Active Messenger(简称AM)是一款非常实用的企业即时通讯软件。系统提供免费的消息中间件(以com组件的方式提供),开放给第三方程序使用。 展开全文
可与OA、ERP集成的免费消息中间件Active Messenger(简称AM)是一款非常实用的企业即时通讯软件。系统提供免费的消息中间件(以com组件的方式提供),开放给第三方程序使用。
信息
背    景
国内信息化建设的日益深入
外文名
Active Messenger
中文名
消息中间件
属    性
企业即时通讯软件
消息中间件简介
消息中间件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。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扩展进程间的通信。
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  • 消息中间件MQ与RabbitMQ面试题(2020最新版)

    万次阅读 多人点赞 2020-03-01 11:11:21
    你们公司生产环境用的是什么消息中间件?Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 有什么优缺点?MQ 有哪些常见问题?如何解决这些问题?什么是RabbitMQ?rabbitmq 的使用场景RabbitMQ基本概念RabbitMQ的工作模式如何...

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    为什么使用MQ?MQ的优点

    简答

    • 异步处理 - 相比于传统的串行、并行方式,提高了系统吞吐量。
    • 应用解耦 - 系统间通过消息通信,不用关心其他系统的处理。
    • 流量削锋 - 可以通过消息队列长度控制请求量;可以缓解短时间内的高并发请求。
    • 日志处理 - 解决大量日志传输。
    • 消息通讯 - 消息队列一般都内置了高效的通信机制,因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列,或者聊天室等。

    详答

    主要是:解耦、异步、削峰。

    解耦:A 系统发送数据到 BCD 三个系统,通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢?那如果 C 系统现在不需要了呢?A 系统负责人几乎崩溃…A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合,A 系统产生一条比较关键的数据,很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。如果使用 MQ,A 系统产生一条数据,发送到 MQ 里面去,哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据,直接从 MQ 里消费即可;如果某个系统不需要这条数据了,就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来,A 系统压根儿不需要去考虑要给谁发送数据,不需要维护这个代码,也不需要考虑人家是否调用成功、失败超时等情况。

    就是一个系统或者一个模块,调用了多个系统或者模块,互相之间的调用很复杂,维护起来很麻烦。但是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的,如果用 MQ 给它异步化解耦。

    异步:A 系统接收一个请求,需要在自己本地写库,还需要在 BCD 三个系统写库,自己本地写库要 3ms,BCD 三个系统分别写库要 300ms、450ms、200ms。最终请求总延时是 3 + 300 + 450 + 200 = 953ms,接近 1s,用户感觉搞个什么东西,慢死了慢死了。用户通过浏览器发起请求。如果使用 MQ,那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中,假如耗时 5ms,A 系统从接受一个请求到返回响应给用户,总时长是 3 + 5 = 8ms。

    削峰:减少高峰时期对服务器压力。

    消息队列有什么优缺点?RabbitMQ有什么优缺点?

    优点上面已经说了,就是在特殊场景下有其对应的好处解耦异步削峰

    缺点有以下几个:

    系统可用性降低

    本来系统运行好好的,现在你非要加入个消息队列进去,那消息队列挂了,你的系统不是呵呵了。因此,系统可用性会降低;

    系统复杂度提高

    加入了消息队列,要多考虑很多方面的问题,比如:一致性问题、如何保证消息不被重复消费、如何保证消息可靠性传输等。因此,需要考虑的东西更多,复杂性增大。

    一致性问题

    A 系统处理完了直接返回成功了,人都以为你这个请求就成功了;但是问题是,要是 BCD 三个系统那里,BD 两个系统写库成功了,结果 C 系统写库失败了,咋整?你这数据就不一致了。

    所以消息队列实际是一种非常复杂的架构,你引入它有很多好处,但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉,做好之后,你会发现,妈呀,系统复杂度提升了一个数量级,也许是复杂了 10 倍。但是关键时刻,用,还是得用的。

    你们公司生产环境用的是什么消息中间件?

    这个首先你可以说下你们公司选用的是什么消息中间件,比如用的是RabbitMQ,然后可以初步给一些你对不同MQ中间件技术的选型分析。

    举个例子:比如说ActiveMQ是老牌的消息中间件,国内很多公司过去运用的还是非常广泛的,功能很强大。

    但是问题在于没法确认ActiveMQ可以支撑互联网公司的高并发、高负载以及高吞吐的复杂场景,在国内互联网公司落地较少。而且使用较多的是一些传统企业,用ActiveMQ做异步调用和系统解耦。

    然后你可以说说RabbitMQ,他的好处在于可以支撑高并发、高吞吐、性能很高,同时有非常完善便捷的后台管理界面可以使用。

    另外,他还支持集群化、高可用部署架构、消息高可靠支持,功能较为完善。

    而且经过调研,国内各大互联网公司落地大规模RabbitMQ集群支撑自身业务的case较多,国内各种中小型互联网公司使用RabbitMQ的实践也比较多。

    除此之外,RabbitMQ的开源社区很活跃,较高频率的迭代版本,来修复发现的bug以及进行各种优化,因此综合考虑过后,公司采取了RabbitMQ。

    但是RabbitMQ也有一点缺陷,就是他自身是基于erlang语言开发的,所以导致较为难以分析里面的源码,也较难进行深层次的源码定制和改造,毕竟需要较为扎实的erlang语言功底才可以。

    然后可以聊聊RocketMQ,是阿里开源的,经过阿里的生产环境的超高并发、高吞吐的考验,性能卓越,同时还支持分布式事务等特殊场景。

    而且RocketMQ是基于Java语言开发的,适合深入阅读源码,有需要可以站在源码层面解决线上生产问题,包括源码的二次开发和改造。

    另外就是Kafka。Kafka提供的消息中间件的功能明显较少一些,相对上述几款MQ中间件要少很多。

    但是Kafka的优势在于专为超高吞吐量的实时日志采集、实时数据同步、实时数据计算等场景来设计。

    因此Kafka在大数据领域中配合实时计算技术(比如Spark Streaming、Storm、Flink)使用的较多。但是在传统的MQ中间件使用场景中较少采用。

    Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 有什么优缺点?

    ActiveMQRabbitMQRocketMQKafkaZeroMQ
    单机吞吐量比RabbitMQ低2.6w/s(消息做持久化)11.6w/s17.3w/s29w/s
    开发语言JavaErlangJavaScala/JavaC
    主要维护者ApacheMozilla/SpringAlibabaApacheiMatix,创始人已去世
    成熟度成熟成熟开源版本不够成熟比较成熟只有C、PHP等版本成熟
    订阅形式点对点(p2p)、广播(发布-订阅)提供了4种:direct, topic ,Headers和fanout。fanout就是广播模式基于topic/messageTag以及按照消息类型、属性进行正则匹配的发布订阅模式基于topic以及按照topic进行正则匹配的发布订阅模式点对点(p2p)
    持久化支持少量堆积支持少量堆积支持大量堆积支持大量堆积不支持
    顺序消息不支持不支持支持支持不支持
    性能稳定性一般较差很好
    集群方式支持简单集群模式,比如’主-备’,对高级集群模式支持不好。支持简单集群,'复制’模式,对高级集群模式支持不好。常用 多对’Master-Slave’ 模式,开源版本需手动切换Slave变成Master天然的‘Leader-Slave’无状态集群,每台服务器既是Master也是Slave不支持
    管理界面一般较好一般

    综上,各种对比之后,有如下建议:

    一般的业务系统要引入 MQ,最早大家都用 ActiveMQ,但是现在确实大家用的不多了,没经过大规模吞吐量场景的验证,社区也不是很活跃,所以大家还是算了吧,我个人不推荐用这个了;

    后来大家开始用 RabbitMQ,但是确实 erlang 语言阻止了大量的 Java 工程师去深入研究和掌控它,对公司而言,几乎处于不可控的状态,但是确实人家是开源的,比较稳定的支持,活跃度也高;

    不过现在确实越来越多的公司会去用 RocketMQ,确实很不错,毕竟是阿里出品,但社区可能有突然黄掉的风险(目前 RocketMQ 已捐给 Apache,但 GitHub 上的活跃度其实不算高)对自己公司技术实力有绝对自信的,推荐用 RocketMQ,否则回去老老实实用 RabbitMQ 吧,人家有活跃的开源社区,绝对不会黄。

    所以中小型公司,技术实力较为一般,技术挑战不是特别高,用 RabbitMQ 是不错的选择;大型公司,基础架构研发实力较强,用 RocketMQ 是很好的选择。

    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。

    MQ 有哪些常见问题?如何解决这些问题?

    MQ 的常见问题有:

    1. 消息的顺序问题
    2. 消息的重复问题

    消息的顺序问题

    消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费。

    假如生产者产生了 2 条消息:M1、M2,假定 M1 发送到 S1,M2 发送到 S2,如果要保证 M1 先于 M2 被消费,怎么做?

    img

    解决方案:

    (1)保证生产者 - MQServer - 消费者是一对一对一的关系

    img

    缺陷:

    • 并行度就会成为消息系统的瓶颈(吞吐量不够)
    • 更多的异常处理,比如:只要消费端出现问题,就会导致整个处理流程阻塞,我们不得不花费更多的精力来解决阻塞的问题。 (2)通过合理的设计或者将问题分解来规避。
    • 不关注乱序的应用实际大量存在
    • 队列无序并不意味着消息无序 所以从业务层面来保证消息的顺序而不仅仅是依赖于消息系统,是一种更合理的方式。

    消息的重复问题

    造成消息重复的根本原因是:网络不可达。

    所以解决这个问题的办法就是绕过这个问题。那么问题就变成了:如果消费端收到两条一样的消息,应该怎样处理?

    消费端处理消息的业务逻辑保持幂等性。只要保持幂等性,不管来多少条重复消息,最后处理的结果都一样。保证每条消息都有唯一编号且保证消息处理成功与去重表的日志同时出现。利用一张日志表来记录已经处理成功的消息的 ID,如果新到的消息 ID 已经在日志表中,那么就不再处理这条消息。

    什么是RabbitMQ?

    RabbitMQ是一款开源的,Erlang编写的,基于AMQP协议的消息中间件

    rabbitmq 的使用场景

    (1)服务间异步通信

    (2)顺序消费

    (3)定时任务

    (4)请求削峰

    RabbitMQ基本概念

    • Broker: 简单来说就是消息队列服务器实体
    • Exchange: 消息交换机,它指定消息按什么规则,路由到哪个队列
    • Queue: 消息队列载体,每个消息都会被投入到一个或多个队列
    • Binding: 绑定,它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来
    • Routing Key: 路由关键字,exchange根据这个关键字进行消息投递
    • VHost: vhost 可以理解为虚拟 broker ,即 mini-RabbitMQ server。其内部均含有独立的 queue、exchange 和 binding 等,但最最重要的是,其拥有独立的权限系统,可以做到 vhost 范围的用户控制。当然,从 RabbitMQ 的全局角度,vhost 可以作为不同权限隔离的手段(一个典型的例子就是不同的应用可以跑在不同的 vhost 中)。
    • Producer: 消息生产者,就是投递消息的程序
    • Consumer: 消息消费者,就是接受消息的程序
    • Channel: 消息通道,在客户端的每个连接里,可建立多个channel,每个channel代表一个会话任务

    由Exchange、Queue、RoutingKey三个才能决定一个从Exchange到Queue的唯一的线路。

    RabbitMQ的工作模式

    一.simple模式(即最简单的收发模式)

    img

    1.消息产生消息,将消息放入队列

    2.消息的消费者(consumer) 监听 消息队列,如果队列中有消息,就消费掉,消息被拿走后,自动从队列中删除(隐患 消息可能没有被消费者正确处理,已经从队列中消失了,造成消息的丢失,这里可以设置成手动的ack,但如果设置成手动ack,处理完后要及时发送ack消息给队列,否则会造成内存溢出)。

    二.work工作模式(资源的竞争)

    img

    1.消息产生者将消息放入队列消费者可以有多个,消费者1,消费者2同时监听同一个队列,消息被消费。C1 C2共同争抢当前的消息队列内容,谁先拿到谁负责消费消息(隐患:高并发情况下,默认会产生某一个消息被多个消费者共同使用,可以设置一个开关(syncronize) 保证一条消息只能被一个消费者使用)。

    三.publish/subscribe发布订阅(共享资源)

    img

    1、每个消费者监听自己的队列;

    2、生产者将消息发给broker,由交换机将消息转发到绑定此交换机的每个队列,每个绑定交换机的队列都将接收到消息。

    四.routing路由模式

    img

    1.消息生产者将消息发送给交换机按照路由判断,路由是字符串(info) 当前产生的消息携带路由字符(对象的方法),交换机根据路由的key,只能匹配上路由key对应的消息队列,对应的消费者才能消费消息;

    2.根据业务功能定义路由字符串

    3.从系统的代码逻辑中获取对应的功能字符串,将消息任务扔到对应的队列中。

    4.业务场景:error 通知;EXCEPTION;错误通知的功能;传统意义的错误通知;客户通知;利用key路由,可以将程序中的错误封装成消息传入到消息队列中,开发者可以自定义消费者,实时接收错误;

    五.topic 主题模式(路由模式的一种)

    img

    1.星号井号代表通配符

    2.星号代表多个单词,井号代表一个单词

    3.路由功能添加模糊匹配

    4.消息产生者产生消息,把消息交给交换机

    5.交换机根据key的规则模糊匹配到对应的队列,由队列的监听消费者接收消息消费

    (在我的理解看来就是routing查询的一种模糊匹配,就类似sql的模糊查询方式)

    如何保证RabbitMQ消息的顺序性?

    拆分多个 queue,每个 queue 一个 consumer,就是多一些 queue 而已,确实是麻烦点;或者就一个 queue 但是对应一个 consumer,然后这个 consumer 内部用内存队列做排队,然后分发给底层不同的 worker 来处理。

    消息如何分发?

    若该队列至少有一个消费者订阅,消息将以循环(round-robin)的方式发送给消费者。每条消息只会分发给一个订阅的消费者(前提是消费者能够正常处理消息并进行确认)。通过路由可实现多消费的功能

    消息怎么路由?

    消息提供方->路由->一至多个队列消息发布到交换器时,消息将拥有一个路由键(routing key),在消息创建时设定。通过队列路由键,可以把队列绑定到交换器上。消息到达交换器后,RabbitMQ 会将消息的路由键与队列的路由键进行匹配(针对不同的交换器有不同的路由规则);

    常用的交换器主要分为一下三种:

    fanout:如果交换器收到消息,将会广播到所有绑定的队列上

    direct:如果路由键完全匹配,消息就被投递到相应的队列

    topic:可以使来自不同源头的消息能够到达同一个队列。 使用 topic 交换器时,可以使用通配符

    消息基于什么传输?

    由于 TCP 连接的创建和销毁开销较大,且并发数受系统资源限制,会造成性能瓶颈。RabbitMQ 使用信道的方式来传输数据。信道是建立在真实的 TCP 连接内的虚拟连接,且每条 TCP 连接上的信道数量没有限制。

    如何保证消息不被重复消费?或者说,如何保证消息消费时的幂等性?

    先说为什么会重复消费:正常情况下,消费者在消费消息的时候,消费完毕后,会发送一个确认消息给消息队列,消息队列就知道该消息被消费了,就会将该消息从消息队列中删除;

    但是因为网络传输等等故障,确认信息没有传送到消息队列,导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了,再次将消息分发给其他的消费者。

    针对以上问题,一个解决思路是:保证消息的唯一性,就算是多次传输,不要让消息的多次消费带来影响;保证消息等幂性;

    比如:在写入消息队列的数据做唯一标示,消费消息时,根据唯一标识判断是否消费过;

    假设你有个系统,消费一条消息就往数据库里插入一条数据,要是你一个消息重复两次,你不就插入了两条,这数据不就错了?但是你要是消费到第二次的时候,自己判断一下是否已经消费过了,若是就直接扔了,这样不就保留了一条数据,从而保证了数据的正确性。

    如何确保消息正确地发送至 RabbitMQ? 如何确保消息接收方消费了消息?

    发送方确认模式

    将信道设置成 confirm 模式(发送方确认模式),则所有在信道上发布的消息都会被指派一个唯一的 ID。

    一旦消息被投递到目的队列后,或者消息被写入磁盘后(可持久化的消息),信道会发送一个确认给生产者(包含消息唯一 ID)。

    如果 RabbitMQ 发生内部错误从而导致消息丢失,会发送一条 nack(notacknowledged,未确认)消息。

    发送方确认模式是异步的,生产者应用程序在等待确认的同时,可以继续发送消息。当确认消息到达生产者应用程序,生产者应用程序的回调方法就会被触发来处理确认消息。

    接收方确认机制

    消费者接收每一条消息后都必须进行确认(消息接收和消息确认是两个不同操作)。只有消费者确认了消息,RabbitMQ 才能安全地把消息从队列中删除。

    这里并没有用到超时机制,RabbitMQ 仅通过 Consumer 的连接中断来确认是否需要重新发送消息。也就是说,只要连接不中断,RabbitMQ 给了 Consumer 足够长的时间来处理消息。保证数据的最终一致性;

    下面罗列几种特殊情况

    • 如果消费者接收到消息,在确认之前断开了连接或取消订阅,RabbitMQ 会认为消息没有被分发,然后重新分发给下一个订阅的消费者。(可能存在消息重复消费的隐患,需要去重)
    • 如果消费者接收到消息却没有确认消息,连接也未断开,则 RabbitMQ 认为该消费者繁忙,将不会给该消费者分发更多的消息。

    如何保证RabbitMQ消息的可靠传输?

    消息不可靠的情况可能是消息丢失,劫持等原因;

    丢失又分为:生产者丢失消息、消息列表丢失消息、消费者丢失消息;

    生产者丢失消息:从生产者弄丢数据这个角度来看,RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息;

    transaction机制就是说:发送消息前,开启事务(channel.txSelect()),然后发送消息,如果发送过程中出现什么异常,事务就会回滚(channel.txRollback()),如果发送成功则提交事务(channel.txCommit())。然而,这种方式有个缺点:吞吐量下降;

    confirm模式用的居多:一旦channel进入confirm模式,所有在该信道上发布的消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始),一旦消息被投递到所有匹配的队列之后;

    rabbitMQ就会发送一个ACK给生产者(包含消息的唯一ID),这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了;

    如果rabbitMQ没能处理该消息,则会发送一个Nack消息给你,你可以进行重试操作。

    消息队列丢数据:消息持久化。

    处理消息队列丢数据的情况,一般是开启持久化磁盘的配置。

    这个持久化配置可以和confirm机制配合使用,你可以在消息持久化磁盘后,再给生产者发送一个Ack信号。

    这样,如果消息持久化磁盘之前,rabbitMQ阵亡了,那么生产者收不到Ack信号,生产者会自动重发。

    那么如何持久化呢?

    这里顺便说一下吧,其实也很容易,就下面两步

    1. 将queue的持久化标识durable设置为true,则代表是一个持久的队列
    2. 发送消息的时候将deliveryMode=2

    这样设置以后,即使rabbitMQ挂了,重启后也能恢复数据

    消费者丢失消息:消费者丢数据一般是因为采用了自动确认消息模式,改为手动确认消息即可!

    消费者在收到消息之后,处理消息之前,会自动回复RabbitMQ已收到消息;

    如果这时处理消息失败,就会丢失该消息;

    解决方案:处理消息成功后,手动回复确认消息。

    为什么不应该对所有的 message 都使用持久化机制?

    首先,必然导致性能的下降,因为写磁盘比写 RAM 慢的多,message 的吞吐量可能有 10 倍的差距。

    其次,message 的持久化机制用在 RabbitMQ 的内置 cluster 方案时会出现“坑爹”问题。矛盾点在于,若 message 设置了 persistent 属性,但 queue 未设置 durable 属性,那么当该 queue 的 owner node 出现异常后,在未重建该 queue 前,发往该 queue 的 message 将被 blackholed ;若 message 设置了 persistent 属性,同时 queue 也设置了 durable 属性,那么当 queue 的 owner node 异常且无法重启的情况下,则该 queue 无法在其他 node 上重建,只能等待其 owner node 重启后,才能恢复该 queue 的使用,而在这段时间内发送给该 queue 的 message 将被 blackholed 。

    所以,是否要对 message 进行持久化,需要综合考虑性能需要,以及可能遇到的问题。若想达到 100,000 条/秒以上的消息吞吐量(单 RabbitMQ 服务器),则要么使用其他的方式来确保 message 的可靠 delivery ,要么使用非常快速的存储系统以支持全持久化(例如使用 SSD)。另外一种处理原则是:仅对关键消息作持久化处理(根据业务重要程度),且应该保证关键消息的量不会导致性能瓶颈。

    如何保证高可用的?RabbitMQ 的集群

    RabbitMQ 是比较有代表性的,因为是基于主从(非分布式)做高可用性的,我们就以 RabbitMQ 为例子讲解第一种 MQ 的高可用性怎么实现。RabbitMQ 有三种模式:单机模式、普通集群模式、镜像集群模式。

    单机模式,就是 Demo 级别的,一般就是你本地启动了玩玩儿的?,没人生产用单机模式

    普通集群模式,意思就是在多台机器上启动多个 RabbitMQ 实例,每个机器启动一个。你创建的 queue,只会放在一个 RabbitMQ 实例上,但是每个实例都同步 queue 的元数据(元数据可以认为是 queue 的一些配置信息,通过元数据,可以找到 queue 所在实例)。你消费的时候,实际上如果连接到了另外一个实例,那么那个实例会从 queue 所在实例上拉取数据过来。这方案主要是提高吞吐量的,就是说让集群中多个节点来服务某个 queue 的读写操作。

    镜像集群模式:这种模式,才是所谓的 RabbitMQ 的高可用模式。跟普通集群模式不一样的是,在镜像集群模式下,你创建的 queue,无论元数据还是 queue 里的消息都会存在于多个实例上,就是说,每个 RabbitMQ 节点都有这个 queue 的一个完整镜像,包含 queue 的全部数据的意思。然后每次你写消息到 queue 的时候,都会自动把消息同步到多个实例的 queue 上。RabbitMQ 有很好的管理控制台,就是在后台新增一个策略,这个策略是镜像集群模式的策略,指定的时候是可以要求数据同步到所有节点的,也可以要求同步到指定数量的节点,再次创建 queue 的时候,应用这个策略,就会自动将数据同步到其他的节点上去了。这样的话,好处在于,你任何一个机器宕机了,没事儿,其它机器(节点)还包含了这个 queue 的完整数据,别的 consumer 都可以到其它节点上去消费数据。坏处在于,第一,这个性能开销也太大了吧,消息需要同步到所有机器上,导致网络带宽压力和消耗很重!RabbitMQ 一个 queue 的数据都是放在一个节点里的,镜像集群下,也是每个节点都放这个 queue 的完整数据。

    如何解决消息队列的延时以及过期失效问题?消息队列满了以后该怎么处理?有几百万消息持续积压几小时,说说怎么解决?

    消息积压处理办法:临时紧急扩容:

    先修复 consumer 的问题,确保其恢复消费速度,然后将现有 cnosumer 都停掉。
    新建一个 topic,partition 是原来的 10 倍,临时建立好原先 10 倍的 queue 数量。
    然后写一个临时的分发数据的 consumer 程序,这个程序部署上去消费积压的数据,消费之后不做耗时的处理,直接均匀轮询写入临时建立好的 10 倍数量的 queue。
    接着临时征用 10 倍的机器来部署 consumer,每一批 consumer 消费一个临时 queue 的数据。这种做法相当于是临时将 queue 资源和 consumer 资源扩大 10 倍,以正常的 10 倍速度来消费数据。
    等快速消费完积压数据之后,得恢复原先部署的架构,重新用原先的 consumer 机器来消费消息。
    MQ中消息失效:假设你用的是 RabbitMQ,RabbtiMQ 是可以设置过期时间的,也就是 TTL。如果消息在 queue 中积压超过一定的时间就会被 RabbitMQ 给清理掉,这个数据就没了。那这就是第二个坑了。这就不是说数据会大量积压在 mq 里,而是大量的数据会直接搞丢。我们可以采取一个方案,就是批量重导,这个我们之前线上也有类似的场景干过。就是大量积压的时候,我们当时就直接丢弃数据了,然后等过了高峰期以后,比如大家一起喝咖啡熬夜到晚上12点以后,用户都睡觉了。这个时候我们就开始写程序,将丢失的那批数据,写个临时程序,一点一点的查出来,然后重新灌入 mq 里面去,把白天丢的数据给他补回来。也只能是这样了。假设 1 万个订单积压在 mq 里面,没有处理,其中 1000 个订单都丢了,你只能手动写程序把那 1000 个订单给查出来,手动发到 mq 里去再补一次。

    mq消息队列块满了:如果消息积压在 mq 里,你很长时间都没有处理掉,此时导致 mq 都快写满了,咋办?这个还有别的办法吗?没有,谁让你第一个方案执行的太慢了,你临时写程序,接入数据来消费,消费一个丢弃一个,都不要了,快速消费掉所有的消息。然后走第二个方案,到了晚上再补数据吧。

    设计MQ思路

    比如说这个消息队列系统,我们从以下几个角度来考虑一下:

    首先这个 mq 得支持可伸缩性吧,就是需要的时候快速扩容,就可以增加吞吐量和容量,那怎么搞?设计个分布式的系统呗,参照一下 kafka 的设计理念,broker -> topic -> partition,每个 partition 放一个机器,就存一部分数据。如果现在资源不够了,简单啊,给 topic 增加 partition,然后做数据迁移,增加机器,不就可以存放更多数据,提供更高的吞吐量了?

    其次你得考虑一下这个 mq 的数据要不要落地磁盘吧?那肯定要了,落磁盘才能保证别进程挂了数据就丢了。那落磁盘的时候怎么落啊?顺序写,这样就没有磁盘随机读写的寻址开销,磁盘顺序读写的性能是很高的,这就是 kafka 的思路。

    其次你考虑一下你的 mq 的可用性啊?这个事儿,具体参考之前可用性那个环节讲解的 kafka 的高可用保障机制。多副本 -> leader & follower -> broker 挂了重新选举 leader 即可对外服务。

    能不能支持数据 0 丢失啊?可以的,参考我们之前说的那个 kafka 数据零丢失方案。

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  • 消息中间件

    2021-06-16 21:12:45
    本节为go的消息中间件,主要讲解go在消息中间件中的一些应用。
  • 消息中间件(一)MQ详解及四大MQ比较

    万次阅读 多人点赞 2018-08-29 22:05:58
    一、消息中间件相关知识 1、概述 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的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息...

    一、消息中间件相关知识

    1、概述

    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的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件,如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ,炙手可热的Kafka,阿里巴巴自主开发RocketMQ等。

     

    2、消息中间件的组成

          2.1 Broker

    消息服务器,作为server提供消息核心服务

          2.2 Producer

    消息生产者,业务的发起方,负责生产消息传输给broker,

          2.3 Consumer

    消息消费者,业务的处理方,负责从broker获取消息并进行业务逻辑处理

          2.4 Topic

    主题,发布订阅模式下的消息统一汇集地,不同生产者向topic发送消息,由MQ服务器分发到不同的订阅者,实现消息的       广播

          2.5 Queue

    队列,PTP模式下,特定生产者向特定queue发送消息,消费者订阅特定的queue完成指定消息的接收

          2.6 Message

    消息体,根据不同通信协议定义的固定格式进行编码的数据包,来封装业务数据,实现消息的传输

     

    3 消息中间件模式分类

          3.1 点对点

    PTP点对点:使用queue作为通信载体 

    说明: 
    消息生产者生产消息发送到queue中,然后消息消费者从queue中取出并且消费消息。 
    消息被消费以后,queue中不再存储,所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。 Queue支持存在多个消费者,但是对一个消息而言,只会有一个消费者可以消费。

    3.2 发布/订阅

    Pub/Sub发布订阅(广播):使用topic作为通信载体 

    说明: 
    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。

    queue实现了负载均衡,将producer生产的消息发送到消息队列中,由多个消费者消费。但一个消息只能被一个消费者接受,当没有消费者可用时,这个消息会被保存直到有一个可用的消费者。 
    topic实现了发布和订阅,当你发布一个消息,所有订阅这个topic的服务都能得到这个消息,所以从1到N个订阅者都能得到一个消息的拷贝。

     

    4 消息中间件的优势

          4.1 系统解耦

    交互系统之间没有直接的调用关系,只是通过消息传输,故系统侵入性不强,耦合度低。

          4.2 提高系统响应时间

    例如原来的一套逻辑,完成支付可能涉及先修改订单状态、计算会员积分、通知物流配送几个逻辑才能完成;通过MQ架构设计,就可将紧急重要(需要立刻响应)的业务放到该调用方法中,响应要求不高的使用消息队列,放到MQ队列中,供消费者处理。

          4.3 为大数据处理架构提供服务

    通过消息作为整合,大数据的背景下,消息队列还与实时处理架构整合,为数据处理提供性能支持。

          4.4 Java消息服务——JMS

    Java消息服务(Java Message Service,JMS)应用程序接口是一个Java平台中关于面向消息中间件(MOM)的API,用于在两个应用程序之间,或分布式系统中发送消息,进行异步通信。 
    JMS中的P2P和Pub/Sub消息模式:点对点(point to point, queue)与发布订阅(publish/subscribe,topic)最初是由JMS定义的。这两种模式主要区别或解决的问题就是发送到队列的消息能否重复消费(多订阅)。

     

    5 消息中间件应用场景

           5.1 异步通信

    有些业务不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制,允许用户把一个消息放入队列,但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少,然后在需要的时候再去处理它们。

          5.2 解耦

    降低工程间的强依赖程度,针对异构系统进行适配。在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求,是极其困难的。通过消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层,两边的处理过程都要实现这一接口,当应用发生变化时,可以独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束。

          5.3 冗余

    有些情况下,处理数据的过程会失败。除非数据被持久化,否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的”插入-获取-删除”范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕,从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。

          5.4 扩展性

    因为消息队列解耦了你的处理过程,所以增大消息入队和处理的频率是很容易的,只要另外增加处理过程即可。不需要改变代码、不需要调节参数。便于分布式扩容。

          5.5 过载保护

    在访问量剧增的情况下,应用仍然需要继续发挥作用,但是这样的突发流量无法提取预知;如果以为了能处理这类瞬间峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力,而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。

          5.6 可恢复性

    系统的一部分组件失效时,不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度,所以即使一个处理消息的进程挂掉,加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。

          5.7 顺序保证

    在大多使用场景下,数据处理的顺序都很重要。大部分消息队列本来就是排序的,并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。

          5.8 缓冲

    在任何重要的系统中,都会有需要不同的处理时间的元素。消息队列通过一个缓冲层来帮助任务最高效率的执行,该缓冲有助于控制和优化数据流经过系统的速度。以调节系统响应时间。

          5.9 数据流处理

    分布式系统产生的海量数据流,如:业务日志、监控数据、用户行为等,针对这些数据流进行实时或批量采集汇总,然后进行大数据分析是当前互联网的必备技术,通过消息队列完成此类数据收集是最好的选择。

     

    6 消息中间件常用协议

          6.1 AMQP协议

    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,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计。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/中间件不同产品,不同开发语言等条件的限制。 
    优点:可靠、通用

          6.2 MQTT协议

    MQTT(Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输)是IBM开发的一个即时通讯协议,有可能成为物联网的重要组成部分。该协议支持所有平台,几乎可以把所有联网物品和外部连接起来,被用来当做传感器和致动器(比如通过Twitter让房屋联网)的通信协议。 
    优点:格式简洁、占用带宽小、移动端通信、PUSH、嵌入式系统

          6.3 STOMP协议

    STOMP(Streaming Text Orientated Message Protocol)是流文本定向消息协议,是一种为MOM(Message Oriented Middleware,面向消息的中间件)设计的简单文本协议。STOMP提供一个可互操作的连接格式,允许客户端与任意STOMP消息代理(Broker)进行交互。 
    优点:命令模式(非topic\queue模式)

          6.4 XMPP协议

    XMPP(可扩展消息处理现场协议,Extensible Messaging and Presence Protocol)是基于可扩展标记语言(XML)的协议,多用于即时消息(IM)以及在线现场探测。适用于服务器之间的准即时操作。核心是基于XML流传输,这个协议可能最终允许因特网用户向因特网上的其他任何人发送即时消息,即使其操作系统和浏览器不同。 
    优点:通用公开、兼容性强、可扩展、安全性高,但XML编码格式占用带宽大

          6.5 其他基于TCP/IP自定义的协议

    有些特殊框架(如:redis、kafka、zeroMq等)根据自身需要未严格遵循MQ规范,而是基于TCP\IP自行封装了一套协议,通过网络socket接口进行传输,实现了MQ的功能。

     

    7 常见消息中间件MQ介绍

          7.1 RocketMQ

    阿里系下开源的一款分布式、队列模型的消息中间件,原名Metaq,3.0版本名称改为RocketMQ,是阿里参照kafka设计思想使用java实现的一套mq。同时将阿里系内部多款mq产品(Notify、metaq)进行整合,只维护核心功能,去除了所有其他运行时依赖,保证核心功能最简化,在此基础上配合阿里上述其他开源产品实现不同场景下mq的架构,目前主要多用于订单交易系统。

    具有以下特点:

    • 能够保证严格的消息顺序
    • 提供针对消息的过滤功能
    • 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

    官方提供了一些不同于kafka的对比差异: 
    https://rocketmq.apache.org/docs/motivation/

          7.2 RabbitMQ

    使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP,STOMP,也正是如此,使的它变的非常重量级,更适合于企业级的开发。同时实现了Broker架构,核心思想是生产者不会将消息直接发送给队列,消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由(Routing),负载均衡(Load balance)、数据持久化都有很好的支持。多用于进行企业级的ESB整合。

          7.3 ActiveMQ

    Apache下的一个子项目。使用Java完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现,少量代码就可以高效地实现高级应用场景。可插拔的传输协议支持,比如:in-VM, TCP, SSL, NIO, UDP, multicast, JGroups and JXTA transports。RabbitMQ、ZeroMQ、ActiveMQ均支持常用的多种语言客户端 C++、Java、.Net,、Python、 Php、 Ruby等。

          7.4 Redis

    使用C语言开发的一个Key-Value的NoSQL数据库,开发维护很活跃,虽然它是一个Key-Value数据库存储系统,但它本身支持MQ功能,所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作,各执行100万次,每10万次记录一次执行时间。测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。实验表明:入队时,当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ,而如果数据大小超过了10K,Redis则慢的无法忍受;出队时,无论数据大小,Redis都表现出非常好的性能,而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。

          7.5 Kafka

    Apache下的一个子项目,使用scala实现的一个高性能分布式Publish/Subscribe消息队列系统,具有以下特性:

    • 快速持久化:通过磁盘顺序读写与零拷贝机制,可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化;
    • 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;
    • 高堆积:支持topic下消费者较长时间离线,消息堆积量大;
    • 完全的分布式系统:Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式,依赖zookeeper自动实现复杂均衡;
    • 支持Hadoop数据并行加载:对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案。

          7.6 ZeroMQ

    号称最快的消息队列系统,专门为高吞吐量/低延迟的场景开发,在金融界的应用中经常使用,偏重于实时数据通信场景。ZMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列,但是开发人员需要自己组合多种技术框架,开发成本高。因此ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式,更像一个socket library,你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件,因为你的应用程序本身就是使用ZeroMQ API完成逻辑服务的角色。但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列,如果down机,数据将会丢失。如:Twitter的Storm中使用ZeroMQ作为数据流的传输。

    ZeroMQ套接字是与传输层无关的:ZeroMQ套接字对所有传输层协议定义了统一的API接口。默认支持 进程内(inproc) ,进程间(IPC) ,多播,TCP协议,在不同的协议之间切换只要简单的改变连接字符串的前缀。可以在任何时候以最小的代价从进程间的本地通信切换到分布式下的TCP通信。ZeroMQ在背后处理连接建立,断开和重连逻辑。

    特性:

    • 无锁的队列模型:对于跨线程间的交互(用户端和session)之间的数据交换通道pipe,采用无锁的队列算法CAS;在pipe的两端注册有异步事件,在读或者写消息到pipe的时,会自动触发读写事件。
    • 批量处理的算法:对于批量的消息,进行了适应性的优化,可以批量的接收和发送消息。
    • 多核下的线程绑定,无须CPU切换:区别于传统的多线程并发模式,信号量或者临界区,zeroMQ充分利用多核的优势,每个核绑定运行一个工作者线程,避免多线程之间的CPU切换开销。

     

    二、主要消息中间件的比较

     

    综合选择RabbitMq 

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  • 消息中间件,相关资料,多学习,共享,多支持!
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    2018-08-16 17:55:30
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    2021-06-15 21:12:18
    消息中间件(MQ)的定义 其实并没有标准定义,一般认为,消息中间件属于分布式系统中一个子系统,关注于数据的发送和接收,利用高效可靠的异步消息传递机制对分布 式系统中的其余各个子系统进行集成。 几个关键词: ...

    消息中间件(MQ)的定义

    其实并没有标准定义,一般认为,消息中间件属于分布式系统中一个子系统,关注于数据的发送和接收,利用高效可靠的异步消息传递机制对分布
    式系统中的其余各个子系统进行集成。

    几个关键词:

    • 高效:对于消息的处理处理速度快。

    • 可靠:一般消息中间件都会有消息持久化机制和其他的机制确保消息不丢失。

    • 异步:指发送完一个请求,不需要等待返回,随时可以再发送下一个请求,即不需要等待。

    一句话总结,消息中间件不生产消息,只是消息的搬运工。

    为什么要用消息中间件?

    假设一个电商交易的场景,用户下单之后调用库存系统减库存,然后需要调用物流系统进行发货,如果交易、库存、物流是属于一个系统的,那么
    就是接口调用。但是随着系统的发展,各个模块越来越庞大、业务逻辑越来越复杂,必然是要做服务化和业务拆分的。这个时候就需要考虑这些系统之
    间如何交互,一般的处理方式就是RPC(Remote Procedure Call,具体实现如Dubbo、SpringCloud)。系统继续发展,可能一笔交易后续需要调用几十个接
    口来执行业务,比如还有风控系统、短信服务等等。这个时候就需要消息中间件登场来解决问题了。

    在这里插入图片描述

    所以消息中间件主要解决分布式系统之间消息的传递,同时为分布式系统中其他子系统提供了松耦合的架构,同时还有以下好处:

    • 低耦合
      :不管是程序还是模块之间,使用消息中间件进行间接通信。

    • 异步通信能力:使得子系统之间得以充分执行自己的逻辑而无需等待。

    • 缓冲能力:消息中间件像是一个巨大的蓄水池,将高峰期大量的请求存储下来慢慢交给后台进行处理,对于秒杀业务来说尤为重要。

    • 伸缩性:是指通过不断向集群中加入服务器的手段来缓解不断上升的用户并发访问压力和不断增长的数据存储需求。就像弹簧挂东西一样,用
      户多,伸一点,用户少,缩一点。衡量架构是否高伸缩性的主要标准就是是否可用多台服务器构建集群,是否
      容易向集群中添加新的服务器。加入新的服务器后是否可以提供和原来服务器无差别的服务。集群中可容纳的总的服务器数量是否有限制。

    • 扩展性:主要标准就是在网站增加新的业务产品时,是否可以实现对现有产品透明无影响,不需要任何改动或者很少改动既有业务功能就可以上线
      新产品。比如用户购买电影票的应用,现在我们要增加一个功能,用户买了铁血战士的票后,随机抽取用户送异形的限量周边。怎么做到不改动用户购
      票功能的基础上增加这个功能。熟悉设计模式的同学,应该很眼熟,这是设计模式中的开闭原则(对扩展开放,对修改关闭)在架构层面的一个原则。

    在这里插入图片描述

    和RPC有何区别?

    RPC和消息中间件的场景的差异很大程度上在于就是“依赖性”和“同步性”。

    • 依赖性
      比如短信通知服务并不是交易环节必须的,并不影响下单流程,不是强依赖,所以交易系统不应该依赖短信服务。如果是RPC调用,短信通知服
      务挂了,整个业务就挂了,这个就是依赖性导致的,而消息中间件则没有这个依赖性。
      消息中间件出现以后对于交易场景可能是调用库存中心等强依赖系统执行业务,之后发布一条消息(这条消息存储于消息中间件中)。像是短信通
      知服务、数据统计服务等等都是依赖于消息中间件去消费这条消息来完成自己的业务逻辑。

    • 同步性
      RPC方式是典型的同步方式,让远程调用像本地调用。消息中间件方式属于异步方式。

    消息中间件有些什么使用场景?

    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。

    在这里插入图片描述

    1. 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。

    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。

    在这里插入图片描述

    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20QPS。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:

    • 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

    • 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。

    在这里插入图片描述

    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。

    流量削峰

    流量削峰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:可以控制活动的人
    数;可以缓解短时间内高流量压垮应用。

    在这里插入图片描述

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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。

    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:

    • 日志采集客户端:负责日志数据采集,定时写入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

    在这里插入图片描述

    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: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。

    消息中间件的编年史

    在这里插入图片描述

    常见的消息中间件比较

    ActiveMQRabbitMQRocketMQKafka
    性能6000+万级(12000+)十万级百万级
    消息持久化支持支持支持支持
    多语言支持支持支持很少支持
    社区活跃度
    支持协议多(JMS,AMQP…… )多(AMQP,STOMP,MQTT…… )自定义协议自定义协议
    优点成熟,已经在很多公司得到应用。较多的文档。各种协议支持较好,有多个语言的成熟客户端。性能较好,管理界面较丰富,在互联网公司也有较大规模的应用,有多个语言的成熟客户端。模型简单,接口易用。在阿里有大规模应用。分布式系统,性能很好,版本更新很快。天生分布式,性能最好,所以常见用于大数据领域。
    缺点性能较弱。缺乏大规模吞吐的场景的应用,有江河日下之感。内部机制很难了解,也意味很难定制和掌控。集群不支持动态扩展。文档少,支持的语言较少。运维难度大,偶尔有数据混乱的情况,对ZooKeeeper强依赖。多副本机制下对带宽有一定的要求。

    如果一般的业务系统要引入 MQ,怎么选型:

    • 用户访问量在ActiveMQ的可承受范围内,而且确实主要是基于解耦和异步来用的,可以考虑ActiveMQ,也比较贴近Java工程师的使用习惯,但是
      ActiveMQ现在停止维护了,同时ActiveMQ并发不高,所以业务量一定的情况下可以考虑使用。

    • RabbitMQ作为一个纯正血统的消息中间件,有着高级消息协议AMQP的完美结合,在消息中间件中地位无可取代,但是erlang语言阻止了我们去深
      入研究和掌控,对公司而言,底层技术无法控制,但是确实是开源的,有比较稳定的支持,活跃度也高。

    • 对自己公司技术实力有绝对自信的,可以用RocketMQ。

    所以中小型公司,技术实力较为一般,技术挑战不是特别高,用ActiveMQ、RabbitMQ 是不错的选择;大型公司,基础架构研发实力较强,用RocketMQ
    是很好的选择
    ;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,几乎是全世界这个领域的事实性规范。

    整体上来看,使用文件系统的消息中间件(kafka、rokcetMq)性能是最好的,所以基于文件系统存储的消息中间件是发展趋势,从存储方式和效
    率来看文件系统>KV存储>关系型数据库。

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  • 消息中间件:简述对消息中间件的认识 一、消息中间件简述 消息队列中间件(简称消息中间件)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。通过提供消息传递和...

    消息中间件:简述对消息中间件的认识


    一、消息中间件简述

    消息队列中间件(简称消息中间件)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。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。

    目前开源的消息中间件可谓是琳琅满目,能让大家耳熟能详的就有很多,比如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ、ZeroMQ等。不管选择其中的哪一款,都会有它所特有的优点和缺点。有些大厂在长期的使用过程中积累了一定的经验,其消息队列的使用场景也相对稳定固化,或者目前市面上的消息中间件无法满足自身需求,并且也具备足够的精力和人力而选择自研来为自己量身打造一款消息中间件。但是绝大多数公司还是不会选择重复造轮子,而是选择一款合适自己的消息中间件。

    二、消息中间件产品

    1. ActiveMQ

    ActiveMQ是Apache出品的、采用Java语言编写的完全基于JMS1.1规范的,实现了AMQP协议的面向消息的中间件,为应用程序提供高效的、可扩展的、稳定的和安全的企业级消息通信。

    2. RabbitMQ

    RabbitMQ是采用Erlang语言实现的AMQP协议的消息中间件,最初起源于金融系统,用于在分布式系统中存储转发消息。RabbitMQ发展到今天,被越来越多的人认可,这和它在可靠性、可用性、扩展性、功能丰富等方面的卓越表现是分不开的。

    AMQP(高级消息队列协议)是一个异步消息传递所使用应用层协议规范,为面向消息中间件设计,基于此协议的客户端与消息中间件可以无视消息来源传递消息,不受客户端、消息中间件、不同的开发语言环境等条件的限制。

    支持主流操作系统:Linux、Windows,MacOX等;
    支持多种客户端开发语言:Java、Python、Ruby、.NET,PHP、C/C++、Node.js等。

    想了解Rabbit MQ的详细信息,请查看专栏:《RabbitMQ教程

    3. Kafka

    Kafka起初是由LinkedIn公司采用Scala语言开发的一个分布式、多分区、多副本且基于zookeeper协调的分布式消息系统,现已捐献给Apache基金会。它是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark、Flink等都支持与Kafka集成。

    4. RocketMQ

    RocketMQ是阿里开源的消息中间件,目前已经捐献个Apache基金会,它是由Java语言开发的,具备高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用等特点,经历过双11的洗礼,实力不容小觑。

    5. ZeroMQ

    ZeroMQ号称史上最快的消息队列,基于C语言开发。ZeroMQ是一个消息处理队列库,可在多线程、多内核和主机之间弹性伸缩,虽然大多数时候我们习惯将其归入消息队列家族之中,但是其和前面的几款有着本质的区别,ZeroMQ本身就不是一个消息队列服务器,更像是一组底层网络通讯库,对原有的Socket API上加上一层封装而已。

    6. 其他

    目前市面上的消息中间件还有很多,比如腾讯系的PhxQueue、CMQ、CKafka,又比如基于Go语言的NSQ,有时人们也把类似Redis的产品也看做消息中间件的一种,当然它们都很优秀,本文就不一一介绍了。

    三、消息中间件工作流程

    消息中间件的工作过程可以用生产者消费者模型来表示。即生产者不断的向消息队列发送信息,而消费者从消息队列中消费信息。具体过程如下:
    在这里插入图片描述
    从上图可看出,对于消息队列来说,生产者,消息队列,消费者是最重要的三个概念。生产者发消息到消息队列中去,消费者监听指定的消息队列,并且当消息队列收到消息之后,接收消息队列传来的消息,并且给予相应的处理。消息队列常用于分布式系统之间互相信息的传递。

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  • 消息中间件架构讨论

    2021-01-27 16:40:10
    接上一篇的《业务方对消息中间件的需求》,在可用性和可靠性的基础上,讨论各种架构的优缺点,最后给出自己关于消息中间件的架构思考。首先还是来看Kafka的系统架构(做消息中间件逃不开要去了解Kafka)。...
  • go语言消息中间件

    2021-06-14 15:34:47
    消息中间件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。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扩展进程间的通信。 消息中间件适用于需要可靠的数据...
  • 手把手教你如何玩转消息中间件(ActiveMQ)

    万次阅读 多人点赞 2018-07-15 18:07:39
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  • ActiveMQ消息中间件

    2020-11-13 11:19:29
    ActiveMQ消息中间件是一种在分布式系统中应用程序借以传递消息的媒介。常用的有ActiveMQ,RabbitMQ,kafka。ActiveMQ是Apache下的开源项目,完全支持JMS1.1和J2EE1.4规范的JMS Provider实现。
  • Java消息中间件

    2018-03-25 22:27:50
    Java消息中间件,activemq的学习,历程。。。。。。。
  • ZBus消息中间件

    2017-10-16 09:52:31
    国内的消息中间件,简单易使用,解压直接运行就可以。
  • 消息中间件概览

    2019-03-21 21:42:53
    消息中间件 消息中间件的定义? 利用高效可靠的消息传递机制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。 官方的解释比较拗口,其实就是用于程序间通信的一种手段,系统间通过消息传递...

空空如也

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