• 手把手带你了解消息中间件(1)——基础


    在介绍什么消息中间件之前,先介绍几个概念:

    一、什么是消息

      消息是指软件对象之间进行交互作用和通讯利用的一种方式。

    二、什么是中间件

      非底层操作系统软件,非业务应用软件,不是直接给最终用户使用的,不能直接给客户带来价值的软件统称为中间件

    三、什么是消息队列

      消息队列是消息中间件的一种实现方式。

    四、什么是消息中间件

      关注于数据的发送和接受,利用高效可靠的异步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。

      这可能比较抽象,既然消息队列是实现消息中间件的一种方式,不如我们从它的实际应用场景中,来进一步理解它,消息队列的应用场景主要有一下几个方面:

    - 1) 异步处理

      场景说明:提供新用户注册后,发送短信或邮件的功能
    传统的做法有有两种 1.串行方式;2.并行方式
     2、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。

     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

      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。
      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:

      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。

    - 2) 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
      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
      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

    - 3) 流量削峰

      场景说明: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。通过加入消息队列完成如下功能:
     a、可以控制活动的人数
     b、可以缓解短时间内高流量压垮应用

      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

    五、消息中间件常用协议

    - 1) AMQP协议(Advanced Message Queuing Protocol)

     AMQP是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

    - 2) MQTT协议(Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输)

    MQTT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

    - 3) STOMP协议(Streaming Text Orientated Message Protocol)

      STOMP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topicqueue模式)

    - 4) XMPP协议(Extensible Messaging and Presence Protocol,可扩展消息处理现场协议)

      XMPP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

    - 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TCPIP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。

    补充:Java消息服务 即JMS,是一个Java平台中关于面向消息中间的API,用于在两个应用程序之间或者分布式系统中发送消息,进行异步通信。
    JMS与AMQP的区别

     a、JMS是定义了统一的接口,来对消息操作进行统一;AMQP是通过规定协议来统一数据交互的格式
     b、JMS限定了必须使用Java语言;AMQP只是协议,不规定实现方式,因此是跨语言的。
     c、JMS规定了两种消息模型 点对点、发布订阅;而AMQP的消息模型有7种

    六、常见的消息中间件(MQ)

    - 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。
    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

    - 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。

    - 3) ActiveMQ

      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。

    - 4) Redis

      使用C语言开发的一个Key-Value的NoSQL数据库,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。

    补充:Redis与RabbitMQ的比较:

     入队:数据大小<10K时,Redis的性能要高于RabbitMQ,数据大于10K时,RabbitMQ更胜一筹
     出队: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。

    - 5) Kafka

      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:
     a、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;
     b、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;
     c、高堆积:支持topic下消费者较长时间离线,消息堆积量大;
     d、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;
     e、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。

    - 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:
     a、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。
     b、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。
     c、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。

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