微服务 消息中间件MQ

微服务 消息中间件MQ

  • 1. MQ的定义
  • 2. MQ的作用
  • 3. MQ的特点
  • 4. MQ消费方式
  • 5. 常用MQ对比分析

1. MQ的定义

MQ就是消息中间件。面向消息的中间件(message-oriented middleware)MOM能够很好的解决以上问题。是指利用高效可靠的消息传递机制与平台无关的数据交流,并基于数据通信来进行分布式系统的集成。
通过提供消息传递和消息排队模型在分布式环境下提供应用解耦,弹性伸缩,冗余存储、流量削峰,异步通信,数据同步等功能。

大致的过程是这样的:发送者把消息发送给消息服务器,消息服务器将消息存放在若干队列/主题topic中,在合适的时候,消息服务器回将消息转发给接受者。
在这个过程中,发送和接收是异步的,也就是发送无需等待,而且发送者和接受者的生命周期也没有必然的关系;尤其在发布pub/订阅sub模式下,也可以完成一对多的通信,即让一个消息有多个接受者。

2. MQ的作用

使用消息中间件就是为了做这三件事,异步,解耦,削峰。
解耦:系统耦合度降低,没有强依赖关系。
异步:不需要同步执行的远程调用可以有效提高响应时间。
削峰:请求达到峰值后,后端service还可以保持固定消费速率消费,不会被压垮。

3. MQ的特点

1.采用异步处理模式
消息发送者可以发送一个消息而无须等待响应。消息发送者将消息发送到一条虚拟的通道(主题或者队列)上;
消息接收者则订阅或者监听该爱通道。一条消息可能最终转发给一个或者多个消息接收者,这些消息接收者都无需对消息发送者做出同步回应。整个过程都是异步的。
案例:
也就是说,一个系统跟另一个系统之间进行通信的时候,假如系统A希望发送一个消息给系统B,让他去处理。但是系统A不关注系统B到底怎么处理或者有没有处理好,所以系统A把消息发送给MQ,然后就不管这条消息的“死活了”,接着系统B从MQ里面消费出来处理即可。至于怎么处理,是否处理完毕,什么时候处理,都是系统B的事儿,与系统A无关。

2.应用系统之间解耦合
发送者和接受者不必了解对方,只需要确认消息。
发送者和接受者不必同时在线。

3.MQ的缺点
两个系统之间不能同步调用,不能实时回复,不能响应某个调用的回复。
微服务 消息中间件MQ_第1张图片

4. MQ消费方式

MQ消费方式分为两种:push与pull模式。
push就是推送模式,就是服务端主动推送消息给客户端,这种方式及时性很高,但是可能会产生消费堆积或者资源浪费,因为服务端本身不知道消费者的消费能力,不能根据消费者的消费能力做控制管理。
pull就是拉取模式,需要客户端到服务端拉取数据,这种方式客户端可以根据自己消费能力进行消费,避免消息堆积或者资源浪费,但是客户端监听轮训机制会对服务端造成压力,消息及时性得不到保障。

MQ中间件 push模式 pull模式
rabbitMQ 支持 支持
kafka 支持
rocketMQ 支持 支持

5. 常用MQ对比分析

目前国内常用MQ消息中间件有ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ、RocketMQ。

kafka
1、开发语言:     Scala开发
2、性能、吞吐量: 吞吐量所有MQ里最优秀,QPS十万级、性能毫秒级、支持集群部署
3、功能:         功能单一
4、缺点:         丢数据, 因为数据先写入磁盘缓冲区,未直接落盘。机器故障会造成数据丢失
5、应用场景:     适当丢失数据没有关系、吞吐量要求高、不需要太多的高级功能的场景,比如大数据场景。

Kafka自身服务与消息的生产和消费都依赖与Zookeeper,使用Scala语言开发。因为其消息的消费使用客户端Pull方式,消息可以被多个客户端消费,理论上消息会重复。因此比较常用的场景是作为日志传输的消息平台。

RabbitMQ
1、开发语言:     Erlang开发
2、性能、吞吐量: 吞吐量比较低,QPS几万级、性能u秒级、主从架构
3、功能:         功能单一
4、缺点:         Erlang小众语言开发,吞吐量低,集群扩展麻烦
5、应用场景:     中小公司对并发和吞吐量要求不高的场景。

总的来说,RabbitMQ在数据一致性、稳定性和可靠性方面比较优秀,而且直接或间接的支持多种协议,对多种语言支持良好。但是其性能和吞吐量差强人意,由于Erlang语言本身的限制,二次开发成本较高。

RocketMQ
1、开发语言:     java开发
2、性能、吞吐量: 吞吐量高,QPS十万级、性能毫秒级、支持集群部署
3、功能:         支持各种高级功能,比如说延迟消息、事务消息、消息回溯、死信队列、消息积压等等
4、缺点:         官方文档相对简单可能是RocketMQ目前唯一的缺点
5、应用场景:     适当丢失数据没有关系、吞吐量要求高、不需要太多的高级功能的场景,比如大数据场景。

RocketMQ:RocketMQ是阿里开源的消息中间件,目前在Apache孵化,使用纯Java开发,具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。RocketMQ思路起源于Kafka,但并不是简单的复制,它对消息的可靠传输及事务性做了优化,目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景,支撑了阿里多次双十一活动。
RocketMQ没有真正意义的push,都是pull,虽然有push类,但实际底层实现采用的是长轮询机制,即拉取方式。
broker端属性 longPollingEnable 标记是否开启长轮询。默认开启。

ActiveMQ
java开发,简单,稳定,性能不如前面三个。小型系统用也ok,但是不推荐。推荐用互联网主流的。
ActiveMQ:非常成熟,功能强大,在业内大量的公司以及项目中都有应用,偶尔会有较低概率丢失消息,而且现在社区以及国内应用都越来越少,官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少,几个月才发布一个版本,而且确实主要是基于解耦和异步来用的,较少在大规模吞吐的场景中使用。

参考文档
微服务 消息中间件Kafka详解

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