middlewareOverview
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
、RocketMQ
、ActiveMQ
、Kafka
、ZeroMQ
、MetaMQ
等,而部分 数据库 如Redis
、MySQL
以及phxsql
也可实现消息队列的功能。
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。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
.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. 应用系统之间解耦合
主要体现在如下两点:
- 发送者和接受者不必了解对方、只需要 确认消息;
- 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:
4. 消息队列的的传输模式
.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。
特点:
每个消息只用一个消费者
;- 发送者和接受者
没有时间依赖
; 接受者确认消息接受和处理成功
。
示意图如下所示:
.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:
特性:
每个消息可以有多个订阅者
;客户端只有订阅后才能接收到消息
;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。
.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。
.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。
.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。
.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。
.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
- 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;
- 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。
.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。
.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
.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。
.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。
.3. 两种类型的区别
7. 消息队列技术对比
.1. ActiveM
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。
(a) 主要特性
- 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; - 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; - 支持的协议种类多:
OpenWire
、STOMP
、REST
、XMPP
、AMQP
; - 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; - 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
; - 代理集群:多个
ActiveMQ
代理 可以组成一个 集群 来提供服务; - 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:
Java JDK
ActiveMQ
安装包
(c) 优点
- 跨平台 (
JAVA
编写与平台无关,ActiveMQ
几乎可以运行在任何的JVM
上); - 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; - 支持
JMS
规范:支持JMS
规范提供的 统一接口; - 支持 自动重连 和 错误重试机制;
- 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; - 监控完善:拥有完善的 监控,包括
Web Console
,JMX
,Shell
命令行,Jolokia
的RESTful API
; - 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
- 社区活跃度不及
RabbitMQ
高; - 根据其他用户反馈,会出莫名其妙的问题,会 丢失消息;
- 目前重心放到
activemq 6.0
产品Apollo
,对5.x
的维护较少; - 不适合用于 上千个队列 的应用场景;
.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。
(a) 主要特性
- 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 高可用性机制;
- 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; - 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; - 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;
- 支持多种协议:支持 多种消息队列协议;
- 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; - 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; - 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; - 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RabbitMQ
- 由于
Erlang
语言的特性,消息队列性能较好,支持 高并发; - 健壮、稳定、易用、跨平台、支持 多种语言、文档齐全;
- 有消息 确认机制 和 持久化机制,可靠性高;
- 高度可定制的 路由;
- 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
- 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
; - 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; - 需要学习 比较复杂 的 接口和协议,
学习和维护成本较高
。
.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
- 基于 队列模型:具有 高性能、高可靠、高实时、分布式 等特点;
Producer
、Consumer
、队列 都支持 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
- 单机 支持
1
万以上 持久化队列; 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。- 模型简单,接口易用(
JMS
的接口很多场合并不太实用); - 性能非常好,可以允许 大量堆积消息 在
Broker
中; - 支持 多种消费模式,包括 集群消费、广播消费等;
- 各个环节 分布式扩展设计,支持 主从 和 高可用;
- 开发度较活跃,版本更新很快。
(d) 缺点
- 支持的 客户端语言 不多,目前是
Java
及C++
,其中C++
还不成熟; RocketMQ
社区关注度及成熟度也不及前两者;- 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; - 没有在
MQ
核心里实现JMS
等接口;
.4. Kafka
Apache Kafka
是一个 分布式消息发布订阅 系统。它最初由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。
(a) 主要特性
- 快速持久化: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; - 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; - 支持 同步 和 异步 复制两种 高可用机制;
- 支持 数据批量发送 和 拉取;
- 零拷贝技术(zero-copy):减少
IO
操作步骤,提高 系统吞吐量; - 数据迁移、扩容 对用户透明;
- 无需停机 即可扩展机器;
- 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
- 客户端语言丰富:支持
Java
、.Net
、PHP
、Ruby
、Python
、Go
等多种语言; - 高性能:单机写入
TPS
约在100
万条/秒,消息大小10
个字节; - 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; - 支持批量操作;
- 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; - 有优秀的第三方
Kafka Web
管理界面Kafka-Manager
; - 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
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;- 使用 短轮询方式,实时性 取决于 轮询间隔时间;
- 消费失败 不支持重试;
- 支持 消息顺序,但是 一台代理宕机 后,就会产生 消息乱序;
- 社区更新较慢。
.5. 几种消息队列对比
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
。