RabbitMQ总结
1.1 MQ的相关概念
1.1.1 什么是MQ
MQ(Message queue),从字面意思上看,本质是个对列,FIFQ先入先出,只不过对列中存放的内容是message而已,还是一张跨进程的通信机制,用于上下游传递信息。在互联网框架中,MQ是一种非常常见的上下游,“逻辑解耦+wu'li解耦”的信息通信服务。使用MQ之后信息发送上只需要依赖MQ,不用依赖其他服务
1.1.2 为什么要用MQ
1.流量消峰
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。
2.应用解耦
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
3.异步处理
有些服务间调用是异步的,例如 A 调用 B,B 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 MQ,MQ 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
1.1.3 MQ的分类
1.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。
2.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 LinkedIn,Uber, 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;
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