消息队列介绍

什么是 MQ

MQ(message queue),本质是个队列,FIFO 先入先出,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。

为什么要用 MQ

1.流量消峰

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如一个订单系统最多能处理一万次订单 ,当请求量超过最大请求量时,系统就会发生宕机。 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

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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

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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:

  1. A 过一段时间去调用 B 的查询 api 查询。
  2. A 提供一个 callback api, B 执行完之后调用 api 通知 A 服务。

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。

MQ 的分类

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

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;

RocketMQ

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

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
缺点: 商业版需要收费,学习成本较高

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