微服务 MQ消息中间件

不念不忘少年蓝@ 2022-10-30 06:30 305阅读 0赞

### 微服务 MQ消息中间件 ###

*  微服务 MQ消息中间件
 *   *  一、MQ的定义
     *  二、MQ作用
     *  三、MQ特点
     *  四、消费方式push与pull模式
     *  五、常用MQ对比分析ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ、RocketMQ

# 微服务 MQ消息中间件 #

## 一、MQ的定义 ##

MQ就是消息中间件。
    面向消息的中间件（message-oriented middleware）MOM能够很好的解决以上问题。
    是指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。
    通过提供消息传递和消息排队模型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，数据同步等功能。
    
    大致的过程是这样的：发送者把消息发送给消息服务器，消息服务器将消息存放在若干队列/主题topic中，在合适的时候，消息服务器回将消息转发给接受者。
    在这个过程中，发送和接收是异步的，也就是发送无需等待，而且发送者和接受者的生命周期也没有必然的关系；尤其在发布pub/订阅sub模式下，也可以完成一对多的通信，即让一个消息有多个接受者。

## 二、MQ作用 ##

使用消息中间件就是为了做这三件事，异步解耦削峰。
    
    解耦：系统耦合度降低，没有强依赖关系。
    异步：不需要同步执行的远程调用可以有效提高响应时间。
    削峰：请求达到峰值后，后端service还可以保持固定消费速率消费，不会被压垮。

## 三、MQ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（主题或者队列）上；
    消息接收者则订阅或者监听该爱通道。一条消息可能最终转发给一个或者多个消息接收者，这些消息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。
    案例：
    也就是说，一个系统跟另一个系统之间进行通信的时候，假如系统A希望发送一个消息给系统B，让他去处理。但是系统A不关注系统B到底怎么处理或者有没有处理好，所以系统A把消息发送给MQ，然后就不管这条消息的“死活了”，接着系统B从MQ里面消费出来处理即可。至于怎么处理，是否处理完毕，什么时候处理，都是系统B的事儿，与系统A无关。
    
    (2) 应用系统之间解耦合
    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。
    
    (4) MQ的缺点
    两个系统之间不能同步调用，不能实时回复，不能响应某个调用的回复。

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## 四、消费方式push与pull模式 ##

MQ消费方式分为两种：push与pull模式。
    push就是推送模式，就是服务端主动推送消息给客户端，这种方式及时性很高，但是可能会产生消费堆积或者资源浪费，因为服务端本身不知道消费者的消费能力，不能根据消费者的消费能力做控制管理。
    pull就是拉取模式，需要客户端到服务端拉取数据，这种方式客户端可以根据自己消费能力进行消费，避免消息堆积或者资源浪费，但是客户端监听轮训机制会对服务端造成压力，消息及时性得不到保障。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>MQ中间件</th> 
   <th>push模式</th> 
   <th>pull模式</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>rabbitMQ</td> 
   <td>支持</td> 
   <td>支持</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>kafka</td> 
   <td>—</td> 
   <td>支持</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>rocketMQ</td> 
   <td>支持</td> 
   <td>支持</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 五、常用MQ对比分析ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ、RocketMQ ##

国内采用的MQ有：ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ、RocketMQ，但现在ActiveMQ用的越来越少了。主要做其他三种的调研。
    kafka：
    1、开发语言：     Scala开发
    2、性能、吞吐量： 吞吐量所有MQ里最优秀，QPS十万级、性能毫秒级、支持集群部署
    3、功能：         功能单一
    4、缺点：         丢数据， 因为数据先写入磁盘缓冲区，未直接落盘。机器故障会造成数据丢失
    5、应用场景：     适当丢失数据没有关系、吞吐量要求高、不需要太多的高级功能的场景，比如大数据场景。
    
    Kafka自身服务与消息的生产和消费都依赖与Zookeeper，使用Scala语言开发。因为其消息的消费使用客户端Pull方式，消息可以被多个客户端消费，理论上消息会重复。因此比较常用的场景是作为日志传输的消息平台。
    
    RabbitMQ：
    1、开发语言：     Erlang开发
    2、性能、吞吐量： 吞吐量比较低，QPS几万级、性能u秒级、主从架构
    3、功能：         功能单一
    4、缺点：         Erlang小众语言开发，吞吐量低，集群扩展麻烦
    5、应用场景：     中小公司对并发和吞吐量要求不高的场景。
    
    总的来说，RabbitMQ在数据一致性、稳定性和可靠性方面比较优秀，而且直接或间接的支持多种协议，对多种语言支持良好。但是其性能和吞吐量差强人意，由于Erlang语言本身的限制，二次开发成本较高。
    
    
    RocketMQ：
    1、开发语言：     java开发
    2、性能、吞吐量： 吞吐量高，QPS十万级、性能毫秒级、支持集群部署
    3、功能：         支持各种高级功能，比如说延迟消息、事务消息、消息回溯、死信队列、消息积压等等
    4、缺点：         官方文档相对简单可能是RocketMQ目前唯一的缺点
    5、应用场景：     适当丢失数据没有关系、吞吐量要求高、不需要太多的高级功能的场景，比如大数据场景。
    
    RocketMQ：RocketMQ是阿里开源的消息中间件，目前在Apache孵化，使用纯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Kafka，但并不是简单的复制，它对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景，支撑了阿里多次双十一活动。
    RocketMQ没有真正意义的push，都是pull，虽然有push类，但实际底层实现采用的是长轮询机制，即拉取方式。
    broker端属性 longPollingEnable 标记是否开启长轮询。默认开启。
    
    
    ActiveMQ	
    java开发，简单，稳定，性能不如前面三个。小型系统用也ok，但是不推荐。推荐用互联网主流的。
    ActiveMQ：非常成熟，功能强大，在业内大量的公司以及项目中都有应用，偶尔会有较低概率丢失消息，而且现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少，几个月才发布一个版本，而且确实主要是基于解耦和异步来用的，较少在大规模吞吐的场景中使用。

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