目录
前言
1. 主流消息中间件介绍——ActiveMQ
1.1 特点
衡量一个MQ的指标,主要有三个方面:服务性能、数据存储、集群架构
1.2 ActiveMQ架构模式
Masrer-Slave模式
NetWork模式
1.3 ActiveMQ小结ActiveMQ优点:
ActiveMQ缺点:
2. 主流消息中间件介绍——Kafka
2.1 特点
2.2 kafka架构模式
2.3 kafka小结
kafka优点:
kafka缺点:
3. 主流消息中间件介绍——RocketMQ
3.1 RocketMQ特点:
3.2 RocketMQ集群架构模式
RocketMQ集群拓扑
3.3 RocketMQ小结
RocketMQ优点:
RocketMQ缺点:
4. 为什么选择RabbitMQ?
5. 主流消息中间件介绍——RabbitMQ
5.1 RabbitMQ特点
5.2 RabbitMQ的集群架构
6. 入门RabbitMQ核心概念
互联网大厂为什么选择RabbitMQ?
RabbiMQ的高性能是如何做到的?
什么是AMQP高级消息队列协议?
AMQP核心概念是什么?
RabbitMQ整体架构模型是什么样子的?
RabbitMQ消息是如何流转的?
消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能,成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件,如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ,炙手可热的Kafka,阿里巴巴自主开发RocketMQ等。今天主要来介绍了下几大主流消息中间件的区别与联系。
ActiveMQ是由Apache出品,ActiveMQ是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的JMS Provider实现。它非常快速,支持多种语言的客户端和协议,而且可以非常容易的嵌入到企业的应用环境中,并有许多高级功能。
- ActiveMQ是Apache出品,最流行的,能力强劲的开源消息总线,并且它是一个完全支持JMS规范的消息中间件
- 其丰富的API、多种集群构建模式使得他成为业界老牌消息中间件,在中小型企业中应用广泛!
- MQ衡量指标:服务性能、数据存储、集群架构。
ActiveMQ现在用的比较少,因为ActiveMQ相比其他的MQ的性能来说比较一般。现如今高并发、大数据的应用场景随处可见。如果这时候在MQ的选择上,那么ActiveMQ就显得力不从心了。
- 服务性能:ActiveMQ的性能不是特别好,面对超大规模并发时候,总是会出现各种各样的小问题,比如阻塞,消息堆积过多,产生一些延迟等等一些问题。
- 数据存储:ActiveMQ默认采用KahaDB内存存储方式。也可以采用一些高性能的存储方式,比如:google的LevelDb 基于内c存的。如果是为了保证消息的可靠,也可以采用mysql或者oracle数据库。
- 集群架构:ActiveMQ流行那么多年,与其他组件集成的Api也是十分完善的。如果不是特别大的并发场景下,ActiveMQ也是一个不错的选择。因为ActiveMQ的集群架构模式也是十分好。
主备模式,利用Zookeeper进行两个或多个节点的协调。其中的主节点是对外提供服务的,而另外的从节点启动着,但是不对外提供服务。当主节点挂掉,利用Zookeeper进行一个高可用的切换,将Salve节点切换成主节点,继续对外提供服务。
本质是两组主备模式的集成,中间用NewWork网关,做一个连接配置,就可以实现分布式集群。
- 跨平台(JAVA编写与平台无关,ActiveMQ几乎可以运行在任何的JVM上)
- 可以用JDBC:可以将数据持久化到数据库。虽然使用JDBC会降低ActiveMQ的性能,但是数据库一直都是开发人员最熟悉的存储介质
- 支持JMS规范:支持JMS规范提供的统一接口
- 支持自动重连和错误重试机制
- 有安全机制:支持基于shiro,jaas等多种安全配置机制,可以对Queue/Topic进行认证和授权
- 监控完善:拥有完善的监控,包括WebConsole,JMX,Shell命令行,Jolokia的RESTful API
- 界面友善:提供的WebConsole可以满足大部分情况,还有很多第三方的组件可以使用,比如hawtio
- 社区活跃度不及RabbitMQ高
- 根据其他用户反馈,会出莫名其妙的问题,会丢失消息
- 目前重心放到activemq6.0产品Apollo,对5.x的维护较少
- 不适合用于上千个队列的应用场景
Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统。
它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的日志提交系统(a distributed commit log),之后成为Apache项目的一部分。Kafka性能高效、可扩展良好并且可持久化。它的分区特性,可复制和可容错都是其不错的特性。
kafka是LinkedIn开源的分布式发布-定于消息系统,目前归属于Apache顶级项目。
Kafka主要特点是给予Pull的模式来处理消费消息,追求高吞吐量,一开始的目的就是用于日志收集和传输。
0.8版本开始支持复制,不支持事务,对消息的重复、丢失、错误没有严格要求,适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。这里可以看出kafka只关注吞吐量。
因此,在使用kafka的时候,注意业务是否允许消息重复、丢失、错误等。如果允许的话,kafka是最合适的。因为它的性能是最高的。即使在廉价的服务器上,也能支持单机每秒100k条以上的数据量。所以说它的性能是非常好的。kafka仅仅使用内存进行存储,只要有足够的内存,就能够足够大的吞吐量。因为kafka并没有在磁盘上进行读写。
- 快速持久化:可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化;
- 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;
- 完全的分布式系统:Broker、Producer和Consumer都原生自动支持分布式,自动实现负载均衡;
- 支持同步和异步复制两种高可用机制;
- 支持数据批量发送和拉取;
- 零拷贝技术(zero-copy):减少IO操作步骤,提高系统吞吐量;
- 数据迁移、扩容对用户透明;
- 无需停机即可扩展机器;
- 其他特性:丰富的消息拉取模型、高效订阅者水平扩展、实时的消息订阅、亿级的消息堆积能力、定期删除机制
主要依赖Zookeeper进行协调管理,每一个kafka可以进行副本复制,也就是数据同步。
假如说:有一条数据落在第一个节点上,那么就会进行repilicate 复制,这样在运行中每个节点就有一份数据,一共就有三分数据。如果说其中一台宕机,也能从另外两个节点中获取数据。
部署方案建议:跨机房部署。即使有一台机子宕机,在数据上也是没有问题的。如果在整个地点宕机了。那么我们的数据也就丢失了。这也是大公司需要考虑的异地灾备。当然kafka主要关注性能的,对于数据的可靠性关注并高。
- 客户端语言丰富:支持Java、.Net、PHP、Ruby、Python、Go等多种语言;
- 高性能:单机写入TPS约在100万条/秒,消息大小10个字节;
- 提供完全分布式架构,并有replica机制,拥有较高的可用性和可靠性,理论上支持消息无限堆积;
- 支持批量操作;
- 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KafkaWeb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。
- Kafka单机超过64个队列/分区时,Load时会发生明显的飙高现象。队列越多,负载越高,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。
RocketMQ是阿里开源的消息中间件,目前也已经孵化为Apache顶级项目。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,消息可靠性上比Kafka更好。RocketMQ在阿里内部被广泛应用在订单,交易,充值,流计算,消息推送,日志流式处理,binglog分发等场景。
- 保证消息的顺序性,消息按顺序消费。
- 提供了丰富的拉取和处理模式。
- 高效的订阅者,也可以进行水平扩展。
- 承载上亿级别的消息堆积能力。
- Master-Slave(主从)模式
- 双Master模式。
- 双主双从模式。
- 多主多从模式。
- 一主多从模式。
阿里觉得Zookeeper性能太低,自己搭建了NameServer,这个NameServer代码也十分精简,一共也就几百行代码。有兴趣可以去读源码。
- 单机支持1万以上持久化队列;
- RocketMQ的所有消息都是持久化的,先写入系统PAGECACHE,然后刷盘,可以保证内存与磁盘都有一份数据,而访问时,直接从内存读取。
- 模型简单,接口易用(JMS的接口很多场合并不太实用);
- 性能非常好,可以允许大量堆积消息在Broker中;
- 支持多种消费模式,包括集群消费、广播消费等;
- 各个环节分布式扩展设计,支持主从和高可用;
- 开发度较活跃,版本更新很快。
- 支持的 客户端语言不多,目前是Java及C++,其中C++还不成熟
- 维护RocketMQ需要专业的团队
- 商业版收费,有许多功能是不对外提供的。
- 没有在MQ核心里实现JMS等接口
- ActiveMQ,性能不是很好,因此在高并发的场景下,直接被pass掉了。它的Api很完善,在中小型互联网公司可以去使用。
- kafka,主要强调高性能,如果对业务需要可靠性消息的投递的时候。那么就不能够选择kafka了。但是如果做一些日志收集呢,kafka还是很好的。因为kafka的性能是十分好的。
- RocketMQ,它的特点非常好。它高性能、满足可靠性、分布式事物、支持水平扩展、上亿级别的消息堆积、主从之间的切换等等。MQ的所有优点它基本都满足。但是它最大的缺点:商业版收费。因此它有许多功能是不对外提供的。
那么说完这三种MQ还有没有其他MQ能够选择呢?有的,也是这次学习的MQ——RabbitMQ。
RabbitMQ于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。
- RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统,基于AMQP协议来实现。
- AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由(包括点对点和发布/订阅)、可靠性、安全。
- AMQP协议更多用在企业系统内,对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景,对性能和吞吐量的要求还在其次。
- RabbitMQ的可靠性是非常好的,数据能够保证百分之百的不丢失。可以使用镜像队列,它的稳定性非常好。所以说在我们互联网的金融行业。对数据的稳定性和可靠性要求都非常高的情况下,我们都会选择RabbitMQ。当然没有kafka性能好,但是要比AvtiveMQ性能要好很多。也可以自己做一些性能的优化。
- RabbitMQ可以构建异地双活架构,包括每一个节点存储方式可以采用磁盘或者内存的方式。
- 图中说的就是,我们可以采用三个节点作为RabbitMQ的一组集群,当然可以有许多组。节点与节点之间采用mirror queue。基于这种方式,能够保证数据百分之百的不丢失。
- 前端可以去做负载均衡,比如负载均衡组件:HA-proxy ,进行TCP级别的负载。
- 如果想做一个高可用的话,就需要借助keepAlived做一个高可用的配置。
- 比如前端加一个虚拟的VIP,通过VIP路由到指定的负载均衡组件,再有它路由到RabbtMQ的某一个节点。
这就是整个RabbitMQ集群架构。
能够实现非常完善,高可用并且性能也十分好,稳定性超强。并且有各种集群恢复手段。
比如:某一个节点挂了,或者某个磁盘损坏了,它也能进行一个消息修复。
RabbitMQ 是一个开源的消息代理和队列服务器,用来通过普通协议在完全不同的应用之间共享数据(RabbitMQ能够实现跨语言跨平台的机制,),RabbitMQ是使用Erlang语言来编写的,并且RabbitMQ是基于AMQP协议的。
仅仅通过上面一句话,相信大家一定有很多疑惑和问题。
我相信大家跟我一样都会有这样的疑惑。那么我们一起来学习一RabbitMQ吧。
业界使用度怎么样?哪些大厂在使用?为什么?都有哪些优点?
这些互联网大厂都会采用RabbitMQ作为它底层的消息通信的一个基础组件。根本原因:
- 开源、性能优秀、稳定性保障
- 提供可靠性消息投递模式(confirm)、返回模式(return)
- 与SpringAMQP完美的整合、扩展性变得更强、API丰富
- 集群模式丰富、表达式配置、HA(高可用)模式、镜像队列模型
- 保证数据不丢失的前提下做到高可靠性、可用性
原因就在于它使用了Erlang语言,Erlang语言最初在于交换机领域的架构模式,这样使得RabbitQ在Broker之间进行数据交互的性能是非常优秀的。
AMQP全称:Advanced Message Queuing Protocol(高级消息队列协议)
AMQP定义:是具有现代特征的二进制协议。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。
它就类似于Java中的JMS。是比较上层的规范,基于这个规范可以开发出各种各项的消息中间件。
先确定将消息发送到哪台服务器,那么就需要先去建立连接,设置一些地址等等。
再看Consumer application 消费者的应用端,消费端只需要监听Message Queue,当队列中有消息的时候,就拿出来消费。因此在Exchange和Message Queue之间有绑定的关系存在,后续详细介绍。
以上核心概念先有一个大概的认知,以后会详细介绍。
生产者publisher application 生产消息Message投递到Exchange上,Exchange绑定MessageQueue,可以绑定过多个MessageQueue,为什么三个队列只有其中一个队列收到了消息呢?主要是由于Exchange是有一个路由功能的。这个路由就是routing key,这个路由有两个非常关键的点,
- 第一个:你的消息是需要发送到哪个Exchange。
- 第二个:你发消息的时候需要带上routing key,然后通过Exchange 和 MessageQueue 建立一个绑定关系,通过路由key把消息路由到一个指定的队列上。然后我们的消费端直接监听队列就行了,就可以消费了。