分布式中间件消息队列（1）概述

一、什么是消息队列

什么是队列（queue）。队列大家都知道是一种数据结构类型，特点先进先出，消息(message)其实就是数据，消息队列就是我们常说的MQ，英文叫Message Queue，是作为一个单独的中间件产品存在的，独立部署。

二、为什么要用消息队列（应用场景）

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题。实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。

2.1、异步处理

场景说明：用户注册后，需要发送注册邮件和发送注册信息，传统的做法有两种：串行方式、并行方式

串行方式

将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，然后发送注册短信，而所有任务执行完成后，返回信息给客户端

 

串行方式

并行方式

将注册信息写入数据库成功后，同时进行发送注册邮件和发送注册短信的操作。而所有任务执行完成后，返回信息给客户端。同串行方式相比，并行方式可以提高执行效率，减少执行时间。

 

并行方式

上面的比较可以发现，假设三个操作均需要50ms的执行时间，排除网络因素，则最终执行完成，串行方式需要150ms，而并行方式需要100ms。

因为cpu在单位时间内处理的请求数量是一致的，假设：CPU每1秒吞吐量是100此，则串行方式1秒内可执行的请求量为1000/150，不到7次；并行方式1秒内可执行的请求量为1000/100，为10次。

由上可以看出，传统串行和并行的方式会受到系统性能的局限，那么如何解决这个问题？
我们需要引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步进行处理，由此改造出来的流程为

 

引入消息队列，异步处理消息

根据上述的流程，用户的响应时间基本相当于将用户数据写入数据库的时间，发送注册邮件、发送注册短信的消息在写入消息队列后，即可返回执行结果，写入消息队列的时间很快，几乎可以忽略，也有此可以将系统吞吐量提升至20QPS，比串行方式提升近3倍，比并行方式提升2倍。

2.2、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。

传统的做法为：订单系统调用库存系统的接口。如下图所示：

 

传统方式：调用库存接口

传统方式具有如下缺点：
-1. 假设库存系统访问失败，则订单减少库存失败，导致订单创建失败
-2. 订单系统同库存系统过度耦合

如何解决上述的缺点呢？需要引入消息队列，引入消息队列后的架构如下图所示：

 

引入消息队列，实现应用解耦

• 订单系统：用户下单后，订单系统进行数据持久化处理，然后将消息写入消息队列，返回订单创建成功
• 库存系统：使用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据订单信息，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后续操作了。由此实现了订单系统与库存系统的应用解耦。

2.3、流量削峰

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. 可以控制参与活动的人数；
2. 可以缓解短时间内高流量对应用的巨大压力；

流量削锋处理方式系统图如下：

 

流量削锋方式系统图

1. 服务器在接收到用户请求后，首先写入消息队列。这时如果消息队列中消息数量超过最大数量，则直接拒绝用户请求或返回跳转到错误页面；
2. 秒杀业务根据秒杀规则读取消息队列中的请求信息，进行后续处理。

 2.4 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：

 

消息队列应用于日志处理的架构

• 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；

这种架构在实际开发中的应用，可以参照案例：新浪技术分享：我们如何扛下32亿条实时日志的分析处理

 

服务的技术架构设计

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。

2.5 消息通信

消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列、聊天室等。

点对点通讯

 

点对点通讯架构设计

在点对点通讯架构设计中，客户端A和客户端B共用一个消息队列，即可实现消息通讯功能。

聊天室通讯

 

聊天室通讯架构设计

客户端A、客户端B、直至客户端N订阅同一消息队列，进行消息的发布与接收，即可实现聊天通讯方案架构设计。

三、常见的消息队列

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。

5.1 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：

1. 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
2. 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范 （持久化，XA消息，事务)
3. 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
4. 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
5. 支持多种传送协议：in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA
6. 支持通过JDBC和journal提供高速的消息持久化
7. 从设计上保证了高性能的集群，客户端-服务器，点对点
8. 支持Ajax
9. 支持与Axis的整合
10. 可以很容易得调用内嵌JMS provider，进行测试

5.2 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。

 

RabbitMQ结构图

上图中有几个重要概念：

• 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。

5.3 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。

5.4 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。

作者：步积
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来源：简书
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