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MQ(message queue)#xff0c;从字面意思上看#xff0c;本质是个队列#xff0c;FIFO 先入先出队列#xff0c;只不过队列中存放的内容是 message 而已#xff0c;还是一种跨进程的通信机制#xff0c;用于上下游传递消息。在互联网架构中#xff0c;M…什么是消息队列
MQ(message queue)从字面意思上看本质是个队列FIFO 先入先出队列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。
消息队列的好处
缓存消峰
有助于控制和优化数据流经过系统的速度解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。 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
允许你独立的扩展或修改两边的处理过程只要确保它们遵守同样的接口约束。 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。当转变成基于消息队列的方式后系统间调用的问题会减少很多比如物流系统因为发生故障需要几分钟来修复。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。
异步通信
允许用户把一个消息放入队列但并不立即处理它然后在需要的时候再去处理它们。 有些服务间调用是异步的例如 A 调用 BB 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 MQMQ 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 callback api。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。
常用的消息队列
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。
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 LinkedInUber 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。
适用场景
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。
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。
适用场景
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。
RabbitMQ
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。
适用场景
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。
