一、消息队列

1.1 MQ的相关概念

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。

为什么要用MQ

  • 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。

  • 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。当转变成为基于消息队列的方式后,系统间调用的问题就会减少很多,比如物流系统因为发生故障,需要几分钟类修复。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,中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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  • 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 callbackapi。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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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

    缺点:商业版需要收费,学习成本较高

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。 RoketMQ 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。

1.2 RabbitMQ

RabbitMQ 的概念

​ RabbitMQ是一个消息中间件:它接受并转发消息。你可以把它当做一个快递站点,当你要发送一个包裹时,你把你的包裹放到快递站,快递员最终会把你的快递送到收件人那里,按照这种逻辑RabbitMQ是一个快递站,一个快递员帮你传递快件。RabbitMQ与快递站的主要区别在于,它不处理快件而是接收,存储和转发消息数据。

四大核心概念

  • 生产者

    产生数据发送消息的程序是生产者

  • 交换机

    交换机是RabbitMQ非常重要的一个部件,一方面它接收来自生产者的消息,另一方面它将消息推送到队列中。交换机必须确切的知道如何处理她接收的消息,是将这些消息推送到特定队列还是推送到多个队列,亦或者是把消息丢弃,这个得有交换机类型决定

  • 队列
    队列是 RabbitMQ 内部使用的一种数据结构, 尽管消息流经 RabbitMQ 和应用程序,但它们只能存储在队列中。队列仅受主机的内存和磁盘限制的约束,本质上是一个大的消息缓冲区。许多生产者可以将消息发送到一个队列,许多消费者可以尝试从一个队列接收数据。这就是我们使用队列的方式

  • 消费者

    消费与接收具有相似的含义。消费者大多时候是一个等待接收消息的程序。 请注意生产者,消费者和消息中间件很多时候并不在同一机器上。同一个应用程序既可以是生产者又是可以是消费者。

RabbitMQ 核心部分

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RabbitMQ 各个名词介绍

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Broker:接收和分发消息的应用, RabbitMQ Server 就是 Message Broker
Virtual host:出于多租户和安全因素设计的,把 AMQP 的基本组件划分到一个虚拟的分组中,类似于网络中的 namespace 概念。当多个不同的用户使用同一个 RabbitMQ server 提供的服务时,可以划分出多个 vhost,每个用户在自己的 vhost 创建 exchange/ queue 等
Connection: publisher/ consumer 和 broker 之间的 TCP 连接
Channel:如果每一次访问 RabbitMQ 都建立一个 Connection,在消息量大的时候建立 TCP
Connection: 的开销将是巨大的,效率也较低。 Channel 是在 connection 内部建立的逻辑连接,如果应用程序支持多线程,通常每个 thread 创建单独的 channel 进行通讯, AMQP method 包含了 channel id 帮助客户端和 message broker 识别 channel,所以 channel 之间是完全隔离的。 Channel 作为轻量级的Connection 极大减少了操作系统建立 TCP connection 的开销
Exchange(交换机): message 到达 broker 的第一站,根据分发规则,匹配查询表中的 routing key,分发消息到 queue 中去。常用的类型有: direct (point-to-point), topic (publish-subscribe) and fanout(multicast)
Queue: 消息最终被送到这里等待 consumer 取走
Binding: exchange 和 queue 之间的虚拟连接, binding 中可以包含 routing key, Binding 信息被保存到 exchange 中的查询表中,用于 message 的分发依据