消息队列简单介绍

Bertha 。 2022-06-04 01:38 317阅读 0赞

## 模型 ##

ZeroMQ 把通讯的需求看成四类。其中一类是一对一结对通讯，用来支持传统的 TCP socket 模型，但并不推荐使用。常用的通讯模式只有三类。

1.  请求回应模型。由请求端发起请求，并等待回应端回应请求。从请求端来看，一定是一对对收发配对的；反之，在回应端一定是发收对。请求端和回应端都可以是 1:N 的模型。通常把 1 认为是 server ，N 认为是 Client 。ZeroMQ 可以很好的支持路由功能（实现路由功能的组件叫作 Device），把 1:N 扩展为 N:M （只需要加入若干路由节点）。从这个模型看，更底层的端点地址是对上层隐藏的。每个请求都隐含有回应地址，而应用则不关心它。
2.  发布订阅模型。这个模型里，发布端是单向只发送数据的，且不关心是否把全部的信息都发送给订阅端。如果发布端开始发布信息的时候，订阅端尚未连接上来，这些信息直接丢弃。不过一旦订阅端连接上来，中间会保证没有信息丢失。同样，订阅端则只负责接收，而不能反馈。如果发布端和订阅端需要交互（比如要确认订阅者是否已经连接上），则使用额外的 socket 采用请求回应模型满足这个需求。
3.  管道模型。这个模型里，管道是单向的，从 PUSH 端单向的向 PULL 端单向的推送数据流。

任何分布式，并行的需求，都可以用这三种模型组合起来解决问题。ZeroMQ 只专注和解决了消息通讯这一基本问题，干的非常漂亮。

## 消息队列应用场景 ##

以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。

### 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。

![820332-20160124211106000-2080222350.png][]

（2）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。

![820332-20160124211115703-218873208.png][]

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。

因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）。

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。改造后的架构如下：

![820332-20160124211131625-1083908699.png][]

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20 QPS。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。如下图：

![820332-20160124211254187-1511483255.png][]

传统模式的缺点：

1）  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；

2）  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，如下图：

![820332-20160124211307687-1914946501.png][]

*  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。
 *  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。

### 流量削锋 ###

流量削锋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。

1.  可以控制活动的人数；
2.  可以缓解短时间内高流量压垮应用；

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1.  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；
2.  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：

![820332-20160124211436718-1054529852.png][]

*  日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入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；

(1)Kafka：接收用户日志的消息队列。

(2)Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch。

(3)Elasticsearch：实时日志分析服务的核心技术，一个schemaless，实时的数据存储服务，通过index组织数据，兼具强大的搜索和统计功能。

(4)Kibana：基于Elasticsearch的数据可视化组件，超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因。

## 常用消息队列 ##

一般商用的容器，比如WebLogic，JBoss，都支持JMS标准，开发上很方便。但免费的比如Tomcat，Jetty等则需要使用第三方的消息中间件。本部分内容介绍常用的消息中间件（Active MQ,Rabbit MQ，Zero MQ,Kafka）以及他们的特点。

###  ActiveMQ ###

ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现，尽管JMS规范出台已经是很久的事情了，但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位。

ActiveMQ特性如下：

⒈ 多种语言和协议编写客户端。语言: Java,C,C++,C\#,Ruby,Perl,Python,PHP。应用协议： OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP

⒉ 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范 （持久化，XA消息，事务)

⒊ 对Spring的支持，ActiveMQ可以很容易内嵌到使用Spring的系统里面去，而且也支持Spring2.0的特性

⒋ 通过了常见J2EE服务器（如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的测试，其中通过JCA 1.5 resource adaptors的配置，可以让ActiveMQ可以自动的部署到任何兼容J2EE 1.4 商业服务器上

⒌ 支持多种传送协议：in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA

⒍ 支持通过JDBC和journal提供高速的消息持久化

⒎ 从设计上保证了高性能的集群，客户端-服务器，点对点

⒏ 支持Ajax

⒐ 支持与Axis的整合

⒑ 可以很容易得调用内嵌JMS provider，进行测试

###  RabbitMQ ###

RabbitMQ是流行的开源消息队列系统，用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP（高级消息队列协议）的标准实现。支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX，持久化。用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。

几个重要概念：

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：虚拟主机，一个broker里可以开设多个vhost，用作不同用户的权限分离。

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。

消息队列的使用过程，如下：

（1）客户端连接到消息队列服务器，打开一个channel。

（2）客户端声明一个exchange，并设置相关属性。

（3）客户端声明一个queue，并设置相关属性。

（4）客户端使用routing key，在exchange和queue之间建立好绑定关系。

（5）客户端投递消息到exchange。

exchange接收到消息后，就根据消息的key和已经设置的binding，进行消息路由，将消息投递到一个或多个队列里。

###  ZeroMQ ###

号称史上最快的消息队列，它实际类似于Socket的一系列接口，他跟Socket的区别是：普通的socket是端到端的（1:1的关系），而ZMQ却是可以N：M 的关系，人们对BSD套接字的了解较多的是点对点的连接，点对点连接需要显式地建立连接、销毁连接、选择协议（TCP/UDP）和处理错误等，而ZMQ屏蔽了这些细节，让你的网络编程更为简单。ZMQ用于node与node间的通信，node可以是主机或者是进程。

引用官方的说法： “ZMQ(以下ZeroMQ简称ZMQ)是一个简单好用的传输层，像框架一样的一个socket library，他使得Socket编程更加简单、简洁和性能更高。是一个消息处理队列库，可在多个线程、内核和主机盒之间弹性伸缩。ZMQ的明确目标是“成为标准网络协议栈的一部分，之后进入Linux内核”。现在还未看到它们的成功。但是，它无疑是极具前景的、并且是人们更加需要的“传统”BSD套接字之上的一 层封装。ZMQ让编写高性能网络应用程序极为简单和有趣。”

特点是：

*  高性能，非持久化；
 *  跨平台：支持Linux、Windows、OS X等。
 *  多语言支持； C、C++、Java、.NET、Python等30多种开发语言。
 *  可单独部署或集成到应用中使用；
 *  可作为Socket通信库使用。

与RabbitMQ相比，ZMQ并不像是一个传统意义上的消息队列服务器，事实上，它也根本不是一个服务器，更像一个底层的网络通讯库，在Socket API之上做了一层封装，将网络通讯、进程通讯和线程通讯抽象为统一的API接口。支持“Request-Reply “，”Publisher-Subscriber“，”Parallel Pipeline”三种基本模型和扩展模型。

ZeroMQ高性能设计要点：

1、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。

2、批量处理的算法

对于传统的消息处理，每个消息在发送和接收的时候，都需要系统的调用，这样对于大量的消息，系统的开销比较大，zeroMQ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。

3、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。

### Kafka ###

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 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。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群机来提供实时的消费。

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：

*  通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。（文件追加的方式写入数据，过期的数据定期删除）
 *  高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。
 *  支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。
 *  支持Hadoop并行数据加载。

Kafka相关概念

*  Broker

Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker\[5\]

*  Topic

每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）

*  Partition

Parition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.

*  Producer

负责发布消息到Kafka broker

*  Consumer

消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。

*  Consumer Group

每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。

一般应用在大数据日志处理或对实时性（少量延迟），可靠性（少量丢数据）要求稍低的场景使用。

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## 参考资料 ##

以下是本次分享参考的资料和推荐大家参考的资料。

参考资料（可参考资料）：

（1）Jms

[http://blog.sina.com.cn/s/blog\_3fba24680100r777.html][http_blog.sina.com.cn_s_blog_3fba24680100r777.html]

[http://blog.csdn.net/jiuqiyuliang/article/details/46701559][http_blog.csdn.net_jiuqiyuliang_article_details_46701559]（深入浅出JMS(一)--JMS基本概念）

（2）RabbitMQ

[http://baike.baidu.com/link?url=s2cU-QgOsXan7j0AM5qxxlmruz6WEeBQXX-Bbk0O3F5jt9Qts2uYQARxQxl7CBT2SO2NF2VkzX\_XZLqU-CTaPa][http_baike.baidu.com_link_url_s2cU-QgOsXan7j0AM5qxxlmruz6WEeBQXX-Bbk0O3F5jt9Qts2uYQARxQxl7CBT2SO2NF2VkzX_XZLqU-CTaPa]

[http://blog.csdn.net/sun305355024sun/article/details/41913105][http_blog.csdn.net_sun305355024sun_article_details_41913105]

（3）Zero MQ

[http://www.searchtb.com/2012/08/zeromq-primer.html][http_www.searchtb.com_2012_08_zeromq-primer.html]

[http://blog.csdn.net/yangbutao/article/details/8498790][http_blog.csdn.net_yangbutao_article_details_8498790]

[http://wenku.baidu.com/link?url=yYoiZ\_pYPCuUxEsGQvMMleY08bcptZvwF3IMHo2W1i-ti66YXXPpLLJBGXboddwgGBnOehHiUdslFhtz7RGZYkrtMQQ02DV5sv9JFF4LZnK][http_wenku.baidu.com_link_url_yYoiZ_pYPCuUxEsGQvMMleY08bcptZvwF3IMHo2W1i-ti66YXXPpLLJBGXboddwgGBnOehHiUdslFhtz7RGZYkrtMQQ02DV5sv9JFF4LZnK]

（4）Kafka

[http://baike.baidu.com/link?url=qQXyqvPQ1MVrw9WkOGSGEfSX1NHy4unsgc4ezzJwU94SrPuVnrKf2tbm4SllVaN3ArGGxV\_N5hw8JTT2-lw4QK][http_baike.baidu.com_link_url_qQXyqvPQ1MVrw9WkOGSGEfSX1NHy4unsgc4ezzJwU94SrPuVnrKf2tbm4SllVaN3ArGGxV_N5hw8JTT2-lw4QK]

[http://www.infoq.com/cn/articles/apache-kafka/][http_www.infoq.com_cn_articles_apache-kafka]

[http://www.mincoder.com/article/3942.shtml][http_www.mincoder.com_article_3942.shtml]

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[http_www.infoq.com_cn_articles_apache-kafka]: http://www.infoq.com/cn/articles/apache-kafka/
[http_www.mincoder.com_article_3942.shtml]: http://www.mincoder.com/article/3942.shtml