一、消息中间件的使用场景
消息中间件的使用场景总结就是六个字:解耦、异步、削峰
1.解耦
如果我方系统A要与三方B系统进行数据对接,推送系统人员信息,通常我们会使用接口开发来进行。但是如果运维期间B系统进行了调整,或者推送过程中B系统网络进行了调整,又或者后续过程中我们需要推送信息到三方C系统中,这样的话就需要我们进行频繁的接口开发调整,还需要考虑接口推送消息失败的场景。
如果我们使用消息中间件进行消息推送,我们只需要按照一种约定的数据结构进行数据推送,其他三方系统从消息中间件取值消费就可以,即便是三方系统出现宕机或者其他调整,我们都可以正常进行数据推送。
总结:通过一个 MQ,Pub/Sub 发布订阅消息这么一个模型,A 系统就跟其它系统彻底解耦了。
2.异步
继续我们上述的消息推送业务,如果我们现在需要同时推送消息到BCD三个系统中,而BCD系统接收到消息后需要进行复杂的逻辑处理,以及读库写库处理。如果一个三方系统进行消息处理需要1s,那我们遍历推送完一次消息,就需要三秒。
而如果我们使用消息中间件,我们只需要推送到消息中间件,然后进行接口返回,可能只需要20ms,大大提升了用户体验。消息推送后BCD系统各自进行消息消费即可,不需要我们等待。
3.削峰
还是上述我们的应用场景,假设某一时间段内,每秒都有一条消息推送,如果我们使用接口进行推送,BCD三个系统处理完就需要三秒。这样会导致用户前端体验较差,而且系统后台一直处于阻塞状态,后续的消息推送接口一直在等待。
如果我们使用消息中间件,我们只需要将消息推送至消息中间件中,BCD系统对积压的消息进行相应的处理。
在上述高频发的消息时间段内,会在消息中间中产生消息积压,BCD系统在上述时间段外对积压消息进行相应的处理即可。
二、消息中间件的优缺点
消息中间件的优点其实就是他的使用场景。
消息中间件的缺点与优点也是相辅相成的,主要有以下三个
1.系统可用性降低
系统关联的中间件越多,越容易引发宕机问题。
如上述案例中的问题,原本进行消息推送我们只需要开发接口进行推送即可,引入消息中间件后就需要考虑消息中间件的高可用问题,如果消息中间件出现宕机问题,我们所有的消息推送都会失败。
2.系统复杂度提高
上述案例中,如果我们使用接口进行消息推送,我们只需要考虑接口超时以及接口推送消息失败的问题。但我们引入消息中间件后,就需要考虑消息中间件的维护,以及消息重复消费,消息丢失的问题。
3.一致性问题
上述案例中,如果我们使用接口进行消息推送,推送消息我们可以放在事务中处理,如果推送过程中出现异常,我们可以进行数据回滚,但我们引入消息中间件后,就需要考虑消息推送后,消费失败的问题,以及如果我们同时推送消息到BCD系统中,如何保证他们的事务一致性。
三、四种消息中间件的基本介绍
特性 ActiveMQ RabbitMQ RocketMQ Kafka
单机吞吐量 万级,比 RocketMQ、Kafka 低一个数量级 同 ActiveMQ 10 万级,支撑高吞吐 10 万级,高吞吐,一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景
topic 数量对吞吐量的影响 topic 可以达到几百/几千的级别,吞吐量会有较小幅度的下降,这是 RocketMQ 的一大优势,在同等机器下,可以支撑大量的 topic topic 从几十到几百个时候,吞吐量会大幅度下降,在同等机器下,Kafka 尽量保证 topic 数量不要过多,如果要支撑大规模的 topic,需要增加更多的机器资源
时效性 ms 级 微秒级,这是 RabbitMQ 的一大特点,延迟最低 ms 级 延迟在 ms 级以内
可用性 高,基于主从架构实现高可用 同 ActiveMQ 非常高,分布式架构 非常高,分布式,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
消息可靠性 有较低的概率丢失数据 基本不丢 经过参数优化配置,可以做到 0 丢失 同 RocketMQ
功能支持 MQ 领域的功能极其完备 基于 erlang 开发,并发能力很强,性能极好,延时很低 M服务器托管网Q 功能较为完善,还是分布式的,扩展性好 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
其他 Apache软件基金会开发、起步较早,但没有经过大量吞吐场景验证,目前社区不是很活跃 开源,稳定,社区活跃度高 阿里出品,目前已交给Apache,但社区活跃度较低 Apache软件基金会开发、开源、高通吐量,社区活跃度高
1.ActiveMQ
1.1:Activemq 是什么
Activemq 是一种开源的,实现了JMS1.1规范的,面向消息(MOM)的中间件,为应用程序提供高效的、可扩展的、稳定的和安全的企业级消息通信。
1.2:Activemq 的作用及原理
Activemq 的作用就是系统之间进行通信,原理就是生产者生产消息, 把消息发送给activemq, Activemq 接收到消息, 然后查看有多少个消费者,
然后把消息转发给消费者, 此过程中生产者无需参与。 消费者接收到消息后做相应的处理和生产者没有任何关系。
1.3:Activemq 的通信方式
publish(发布)-subscribe(订阅)(发布-订阅方式)
发布/订阅方式用于多接收客户端的方式,作为发布订阅的方式,可能存在多个接收客户端,并且接收端客户端与发送客户端存在时间上的依赖。一个接收端只能接收他创建以后发送客户端发送的信息。
p2p(point-to-point)(点对点)
p2p的过程则理解起来比较简单。它好比是两个人打电话,这两个人是独享这一条通信链路的。一方发送消息,另外一方接收,就这么简单。在实际应用中因为有多个用户对使用p2p的链路,相互通信的双方是通过一个类似于队列的方式来进行交流。和前面pub-sub的区别在于一个topic有一个发送者和多个接收者,而在p2p里一个queue只有一个发送者和一个接收者。
1.4:Activemq 的消息持久化机制
JDBC: 持久化到数据库
AMQ :日志文件(已基本不用)
KahaDB : AMQ基础上改进,默认选择
LevelDB :谷歌K/V数据库
在activemq.xml中查看默认的broker持久化机制。
1.5:Activemq 的消息确认机制
(1)AUTO_ACKNOWLEDGE = 1 自动确认
(2)CLIENT_ACKNOWLEDGE = 2 客户端手动确认
(3)DUPS_OK_ACKNOWLEDGE = 3 自动批量确认
(4)SESSION_TRANSACTED = 0 事务提交并确认
(5)INDIVIDUAL_ACKNOWLEDGE = 4 单条消息确认
前四种是JMS API中提供的客户端ACK_MODE。第五种是InforSuiteMQ自定义补充的一种ACK_MODE。
2.RabbitMQ
2.1:RabbitMQ是什么
RabbitMQ是一个由erlang语言编写的、开源的、在AMQP基础上完整的、可复用的企业消息系统。
2.2:RabbitMQ的作用及原理
基本概念
关键名称 说明
Channel(信道) 消息推送使用的通道
Producer(消息的生产者) 向消息队列发布消息的客户端应用程序
Consumer(消息的消费者) 从消息队列取得消息的客户端应用程序
Message(消息) 消息由消息头和消息体组成
Routing Key(路由键) 消息头的一个属性,用于标记消息的路由规则,决定了交换机的转发路径
Queue(消息队列) 用于存储生产者的消息
Exchange(交换器路由器) 提供Producer到Queue之间的匹配
Binding(绑定) 用于建立Exchange和Queue之间的关联
Binding Key(绑定键) Exchange与Queue的绑定关系,用于匹配Routing Key
Broker(服务主体) RabbitMQ Server,服务器实体
2.3:RabbitMQ的通信方式
2.3.1:简单队列
最简单的工作队列,其中一个消息生产者,一个消息消费者,一个队列。也称为点对点模式
2.3.2:工作队列模式
一个消息生产者,一个交换器,一个消息队列,多个消费者。同样也称为点对点模式
2.3.3:发布订阅模式
Pulish/Subscribe,无选择接收消息,一个消息生产者,一个交换机(交换机类型为fanout),多个消息队列,多个消费者
生产者只需把消息发送到交换机,绑定这个交换机的队列都会获得一份一样的数据。
2.3.4:路由模式
在发布/订阅模式的基础上,有选择的接收消息,也就是通过 routing 路由进行匹配服务器托管网条件是否满足接收消息。
2.3.5:主体模式
topics(主题)模式跟routing路由模式类似,只不过路由模式是指定固定的路由键 routingKey,而主题模式是可以模糊匹配路由键 routingKey,类似于SQL中 = 和 like 的关系。
2.3.6:RPC模式
与上面其他5种所不同之处,该模式是拥有请求/回复的。也就是有响应的,上面5种都没有。
RPC是指远程过程调用,也就是说两台服务器A,B,一个应用部署在A服务器上,想要调用B服务器上应用提供的处理业务,处理完后然后在A服务器继续执行下去,把异步的消息以同步的方式执行。
2.4:RabbitMQ的消息持久化机制
Queue(消息队列)的持久化是通过durable=true来实现的。
Message(消息)的持久化 ,通过设置消息是持久化的标识。
Exchange(交换机)的持久化 。
2.5:RabbitMQ的消息确认机制
confirm机制:确认消息是否成功发送到Exchange
ack机制:确认消息是否被消费者成功消费
AcknowledgeMode.NONE:自动确认
AcknowledgeMode.AUTO:根据情况确认
AcknowledgeMode.MANUAL:手动确认
3.RocketMQ
3.1:RocketMQ是什么
RocketMQ是阿里开发的一款纯java、分布式、队列模型的开源消息中间件,支持事务消息、顺序消息、批量消息、定时消息、消息回溯等。
3.2:RocketMQ的作用及原理
基本概念
关键名称 说明
Producer 消息生产者
Producer Group 生产者组
Consumer 消息消费者
Consumer Group 消费者组
Topic Topic用于将消息按主题做划分,Producer将消息发往指定的Topic,Consumer订阅该Topic就可以收到这条消息
Message 代表一条消息
Tag 标签可以被认为是对 Topic 进一步细化
Broker 负责接收并存储消息
Queue Topic和Queue是1对多的关系,一个Topic下可以包含多个Queue,主要用于负载均衡
Offset RocketMQ在存储消息时会为每个Topic下的每个Queue生成一个消息的索引文件,每个Queue都对应一个Offset记录当前Queue中消息条数。
NameServer NameServer可以看作是RocketMQ的注册中心
3.3:RocketMQ的通信方式
RocketMQ消息订阅有两种模式
一种是Push模式(MQPushConsumer),即MQServer主动向消费端推送
另外一种是Pull模式(MQPullConsumer),即消费端在需要时,主动到MQ Server拉取
但在具体实现时,Push和Pull模式本质都是采用消费端主动拉取的方式,即consumer轮询从broker拉取消息
集群模式和广播模式
集群模式:默认情况下我们都是使用的集群模式,也就是说消费者组收到消息后,只有其中的一台机器会接收到消息。
广播模式:消费者组内的每台机器都会收到这条消息。
3.
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作者今天在开发一个后台发送消息的功能时,由于需要给多个用户发送消息,于是使用了mybatis plus提供的saveBatch()方法,在测试环境测试通过上预发布后,测试反应发送消息接口很慢得等 5、6 秒,于是我就登录预发布环境查看执行日志,发现是mybat…