MQ的相关概念

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1.消息队列

1.1 MQ的相关概念

1.1.1 什么是MQ

MQ(message queue),从字面意思上看,本质是个队列,FIFO 先入先出,只不过队列中存放的内容是 message 而已,还是一种跨进程的通信机制,用于上下游传递消息。在互联网架构中,MQ 是一种非常常见 的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了 MQ 之后,消息发送上游只需要依赖 MQ,不用依赖其他服务。

1.1.2 为什么要用MQ

1.流量消峰

举个例子,如果订单系统最多能处理一万次订单,这个处理能力应付正常时段的下单时绰绰有余,正 常时段我们下单一秒后就能返回结果。但是在高峰期,如果有两万次下单操作系统是处理不了的,只能限 制订单超过一万后不允许用户下单。使用消息队列做缓冲,我们可以取消这个限制,把一秒内下的订单分 散成一段时间来处理,这时有些用户可能在下单十几秒后才能收到下单成功的操作,但是比不能下单的体 验要好。

2.应用解耦

以电商应用为例,应用中有订单系统、库存系统、物流系统、支付系统。用户创建订单后,如果耦合 调用库存系统、物流系统、支付系统,任何一个子系统出了故障,都会造成下单操作异常。当转变成基于 消息队列的方式后,系统间调用的问题会减少很多,比如物流系统因为发生故障,需要几分钟来修复。在 这几分钟的时间里,物流系统要处理的内存被缓存在消息队列中,用户的下单操作可以正常完成。当物流 系统恢复后,继续处理订单信息即可,下单用户感受不到物流系统的故障,提升系统的可用性。

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3.异步处理

有些服务间调用是异步的,例如 A 调用 B,B 需要花费很长时间执行,但是 A 需要知道 B 什么时候可 以执行完,以前一般有两种方式,A 过一段时间去调用 B 的查询 api 查询。或者 A 提供一个 callback api, B 执行完之后调用 api 通知 A 服务。这两种方式都不是很优雅,使用消息总线,可以很方便解决这个问题, A 调用 B 服务后,只需要监听 B 处理完成的消息,当 B 处理完成后,会发送一条消息给 MQ,MQ 会将此 消息转发给 A 服务。这样 A 服务既不用循环调用 B 的查询 api,也不用提供 callback api。同样 B 服务也不 用做这些操作。A 服务还能及时的得到异步处理成功的消息。

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1.1.3 MQ的分类

1.ActiveMQ

优点:单机吞吐量万级,时效性 ms 级,可用性高,基于主从架构实现高可用性,消息可靠性较 低的概率丢失数据

缺点:官方社区现在对 ActiveMQ 5.x 维护越来越少,高吞吐量场景较少使用。

2.Kafka

大数据的杀手锏,谈到大数据领域内的消息传输,则绕不开 Kafka,这款为大数据而生的消息中间件, 以其百万级 TPS 的吞吐量名声大噪,迅速成为大数据领域的宠儿,在数据采集、传输、存储的过程中发挥 着举足轻重的作用。目前已经被 LinkedIn,Uber, Twitter, Netflix 等大公司所采纳。

优点: 性能卓越,单机写入 TPS 约在百万条/秒,最大的优点,就是吞吐量高。时效性 ms 级可用性非 常高,kafka 是分布式的,一个数据多个副本,少数机器宕机,不会丢失数据,不会导致不可用,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;功能支持: 功能较为简单,主要支持简单的 MQ 功能,在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用

缺点:Kafka 单机超过 64 个队列/分区,Load 会发生明显的飙高现象,队列越多,load 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

3.RocketMQ

RocketMQ 出自阿里巴巴的开源产品,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。被阿里巴巴广泛应用在订单,交易,充值,流计算,消息推送,日志流式处理,binglog 分发等场 景。

优点:单机吞吐量十万级,可用性非常高,分布式架构,消息可以做到 0 丢失,MQ 功能较为完善,还是分 布式的,扩展性好,支持 10 亿级别的消息堆积,不会因为堆积导致性能下降,源码是 java 我们可以自己阅 读源码,定制自己公司的 MQ

缺点:支持的客户端语言不多,目前是 java 及 c++,其中 c++不成熟;社区活跃度一般,没有在 MQ 核心中去实现 JMS 等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码

4.RabbitMQ

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。

优点:由于 erlang 语言的高并发特性,性能较好;吞吐量到万级,MQ 功能比较完备,健壮、稳定、易 用、跨平台、支持多种语言 如:Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP 等,支持 AJAX 文档齐全;开源提供的管理界面非常棒,用起来很好用,社区活跃度高;更新频率相当高 https://www.rabbitmq.com/news.html

缺点:商业版需要收费,学习成本较高

1.1.4 MQ的选择

1.Kafka

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收集 和传输,适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。大型公司建议可以选用,如果有日志采集功能, 肯定是首选 kafka 了。

2.RocketMQ

天生为金融互联网领域而生,对于可靠性要求很高的场景,尤其是电商里面的订单扣款,以及业务削 峰,在大量交易涌入时,后端可能无法及时处理的情况。RocketMQ 在稳定性上可能更值得信赖,这些业务 场景在阿里双 11 已经经历了多次考验,如果你的业务有上述并发场景,建议可以选择 RocketMQ。

3.RabbitMQ

结合 erlang 语言本身的并发优势,性能好时效性微秒级,社区活跃度也比较高,管理界面用起来十分 方便,如果你的数据量没有那么大,中小型公司优先选择功能比较完备的 RabbitMQ。


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