消息队列的理解,几种常见消息队列对比,新手也能看得懂!----分布式中间件消息队列

消息队列的理解,几种常见消息队列对比,新手也能看得懂!----分布式中间件消息队列

  • 消息队列的应用场景
  • 为什么使用消息队列
  • 消息队列的种类以及对比
  • 消息队列带来的问题
  • 一致性问题

消息队列的应用场景

废话不多说,全是容易理解的干货。博主最开始接触消息队列的时候是公司的转型,由传统业务转型分布式。可以想象一下,分布式项目中两个微服务之间相互调用怎么调用?然后大家七嘴八舌
“我知道!我知道!用注册中心!”
“我知道!我知道!用网关用网关”
“啊啊啊!我也知道Nginx!!”
哈哈哈 大家别笑,这些都是我之前的想法哈哈哈
真正进入项目的时候会遇到一个问题,你需要调用的微服务人还没开始写你咋调?你请求发过去一个个请求挨个消费,就在那排队干等着?分布式系统的高并发量一下给你系统冲击的瘫痪掉?这些问题一出来就暴露了分布式项目一个很大的弊端,也是为什么要用消息队列的原因。

为什么使用消息队列

消息队列相当于是一个中间商,这部分概念有点像中介。消费者发出的请求全到这里,然后由消息队列去帮你完成。
第一:举一个生活中的场景,你需要寄一个快递,联系快递员,联系之后这段时间你需要在家里等快递员不能出门。??????????(黑人问号,寄个快递好像被禁锢了)。
目前这个困境算是解决掉了,通过快递柜,你需要寄的快递放在快递柜里就OK了,这样你的时间就会被解放出来,也就是程序员口中的异步和解耦。这样你就好快递员之间没有必然的耦合关系了。他啥时候来,今天来不来对你的影响就不是很大了。这个快递柜就相当于我们的消息队列,你存快递就是发请求,快递员取你的快递并发走就是请求的消费。异步和解耦就被消息队列实现了。
第二:当有高并发需求时,消息队列可以把众多的请求缓一下,然后以一个不是很剧烈的节奏去让他们消费。这样就消去了请求峰值。

消息队列的理解,几种常见消息队列对比,新手也能看得懂!----分布式中间件消息队列_第1张图片

消息队列的种类以及对比

目前比较常见的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、kafka(Redis也可以做这个功能,再次感慨Redis的强大)
简单介绍一下他们的区别
ActiveMQ:早期的消息队列,社区比较成熟,但是性能已经有点落后了,更新也慢,所以不建议用
RabbitMQ:在处理大量数据方面不及RocketMQ 、kafka,但是由于它基于 erlang 开发,所以并发能力很强,性能极其好,延时很低,达到微秒级,因此如果并发量不是很大的话,只有十来万,百万以内,你不用Rabbit你在想啥?
RocketMQ:这是阿里的开源项目,可以根据自己的需求DIY定制,前提是你有这个实力(扎心了!)。有一个问题是RocketMQ没有老老实实按照统一的消息队列的规范来,修改起来得删删改改很多地方,虽然性能也很好,但是阿里哪天不想要它了,那你估计也难受了。如果如果如果公司实力很牛*,可以忽略掉这点,使用RocketMQ很香的。
kafka:他的特点很明显,他的功能很少,但是巨牛*的吞吐量,毫秒级别的延迟。但是它唯一的缺点就是可能出现重复消费情况,概率虽然很小,但是对超大数量的信息处理,这点毛毛雨基本上可以忽略掉。就像你打印上千万行日志消息,你会在意中间漏了一条日志么?

消息队列带来的问题

系统可用性降低: 系统可用性在某种程度上降低,为什么这样说呢?在加入MQ之前,你不用考虑消息丢失或者说MQ挂掉等等的情况,但是,引入MQ之后你就需要去考虑了!
系统复杂性提高: 加入MQ之后,你需要保证消息没有被重复消费、处理消息丢失的情况、保证消息传递的顺序性等等问题!
一致性问题: 我上面讲了消息队列可以实现异步,消息队列带来的异步确实可以提高系统响应速度。但是,万一消息的真正消费者并没有正确消费消息怎么办?这样就会导致数据不一致的情况了!

一致性问题

上面提到的,当你吧消息发送到消息队列,但是消息队列和另外微服务那边出故障了没执行完成该怎么办?
这里举个例子吧,你在12306上订票,怎么处理的?
对啦!就是先给你返回,后面如果失败了会给你回复一些信息,发个短信啥的,总之也算是一个解决办法。嘿嘿
全都是手敲的,有点错字的话大家别介意,看看就行!

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