Java訊息佇列總結只需一篇解決ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka

忙碌的程式設計師發表於2018-09-19

 

一、訊息佇列概述

訊息佇列中介軟體是分散式系統中重要的元件,主要解決應用解耦,非同步訊息,流量削鋒等問題,實現高效能,高可用,可伸縮和最終一致性架構。目前使用較多的訊息佇列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ

 

 

二、訊息佇列應用場景

以下介紹訊息佇列在實際應用中常用的使用場景。非同步處理,應用解耦,流量削鋒和訊息通訊四個場景。

 

 

2.1非同步處理

場景說明:使用者註冊後,需要發註冊郵件和註冊簡訊。傳統的做法有兩種 1.序列的方式;2.並行方式
a、序列方式:將註冊資訊寫入資料庫成功後,傳送註冊郵件,再傳送註冊簡訊。以上三個任務全部完成後,返回給客戶端。

 

b、並行方式:將註冊資訊寫入資料庫成功後,傳送註冊郵件的同時,傳送註冊簡訊。以上三個任務完成後,返回給客戶端。與序列的差別是,並行的方式可以提高處理的時間

假設三個業務節點每個使用50毫秒鐘,不考慮網路等其他開銷,則序列方式的時間是150毫秒,並行的時間可能是100毫秒。
因為CPU在單位時間內處理的請求數是一定的,假設CPU1秒內吞吐量是100次。則序列方式1秒內CPU可處理的請求量是7次(1000/150)。並行方式處理的請求量是10次(1000/100)
小結:如以上案例描述,傳統的方式系統的效能(併發量,吞吐量,響應時間)會有瓶頸。如何解決這個問題呢?

引入訊息佇列,將不是必須的業務邏輯,非同步處理。改造後的架構如下:

按照以上約定,使用者的響應時間相當於是註冊資訊寫入資料庫的時間,也就是50毫秒。註冊郵件,傳送簡訊寫入訊息佇列後,直接返回,因此寫入訊息佇列的速度很快,基本可以忽略,因此使用者的響應時間可能是50毫秒。因此架構改變後,系統的吞吐量提高到每秒20 QPS。比序列提高了3倍,比並行提高了兩倍。

 

2.2應用解耦

場景說明:使用者下單後,訂單系統需要通知庫存系統。傳統的做法是,訂單系統呼叫庫存系統的介面。如下圖:

 

傳統模式的缺點:假如庫存系統無法訪問,則訂單減庫存將失敗,從而導致訂單失敗,訂單系統與庫存系統耦合

如何解決以上問題呢?引入應用訊息佇列後的方案,如下圖:

訂單系統:使用者下單後,訂單系統完成持久化處理,將訊息寫入訊息佇列,返回使用者訂單下單成功
庫存系統:訂閱下單的訊息,採用拉/推的方式,獲取下單資訊,庫存系統根據下單資訊,進行庫存操作
假如:在下單時庫存系統不能正常使用。也不影響正常下單,因為下單後,訂單系統寫入訊息佇列就不再關心其他的後續操作了。實現訂單系統與庫存系統的應用解耦

 

2.3流量削鋒

流量削鋒也是訊息佇列中的常用場景,一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛。
應用場景:秒殺活動,一般會因為流量過大,導致流量暴增,應用掛掉。為解決這個問題,一般需要在應用前端加入訊息佇列。

 

a、可以控制活動的人數

b、可以緩解短時間內高流量壓垮應用

使用者的請求,伺服器接收後,首先寫入訊息佇列。假如訊息佇列長度超過最大數量,則直接拋棄使用者請求或跳轉到錯誤頁面。
秒殺業務根據訊息佇列中的請求資訊,再做後續處理

 

2.4日誌處理

日誌處理是指將訊息佇列用在日誌處理中,比如Kafka的應用,解決大量日誌傳輸的問題。架構簡化如下

 

日誌採集客戶端,負責日誌資料採集,定時寫受寫入Kafka佇列
Kafka訊息佇列,負責日誌資料的接收,儲存和轉發
日誌處理應用:訂閱並消費kafka佇列中的日誌資料

 

2.5訊息通訊

訊息通訊是指,訊息佇列一般都內建了高效的通訊機制,因此也可以用在純的訊息通訊。比如實現點對點訊息佇列,或者聊天室等

 

點對點通訊:


客戶端A和客戶端B使用同一佇列,進行訊息通訊。

 

聊天室通訊:

客戶端A,客戶端B,客戶端N訂閱同一主題,進行訊息釋出和接收。實現類似聊天室效果。

以上實際是訊息佇列的兩種訊息模式,點對點或釋出訂閱模式。模型為示意圖,供參考。

 

 

三、訊息中介軟體示例

3.1電商系統

 

訊息佇列採用高可用,可持久化的訊息中介軟體。比如Active MQ,Rabbit MQ,Rocket Mq。

(1)應用將主幹邏輯處理完成後,寫入訊息佇列。訊息傳送是否成功可以開啟訊息的確認模式。(訊息佇列返回訊息接收成功狀態後,應用再返回,這樣保障訊息的完整性)

(2)擴充套件流程(發簡訊,配送處理)訂閱佇列訊息。採用推或拉的方式獲取訊息並處理。

(3)訊息將應用解耦的同時,帶來了資料一致性問題,可以採用最終一致性方式解決。比如主資料寫入資料庫,擴充套件應用根據訊息佇列,並結合資料庫方式實現基於訊息佇列的後續處理。

 

 

3.2日誌收集系統

 

分為Zookeeper註冊中心,日誌收集客戶端,Kafka叢集和Storm叢集(OtherApp)四部分組成。
Zookeeper註冊中心,提出負載均衡和地址查×××
日誌收集客戶端,用於採集應用系統的日誌,並將資料推送到kafka佇列
Kafka叢集:接收,路由,儲存,轉發等訊息處理
Storm叢集:與OtherApp處於同一級別,採用拉的方式消費佇列中的資料

 

 

 

MQ選型對比文件


綜合選擇RabbitMq

 

 

Kafka是linkedin開源的MQ系統,主要特點是基於Pull的模式來處理訊息消費,追求高吞吐量,一開始的目的就是用於日誌收集和傳輸,0.8開始支援複製,不支援事務,適合產生大量資料的網際網路服務的資料收集業務。

RabbitMQ是使用Erlang語言開發的開源訊息佇列系統,基於AMQP協議來實現。AMQP的主要特徵是面向訊息、佇列、路由(包括點對點和釋出/訂閱)、可靠性、安全。AMQP協議更多用在企業系統內,對資料一致性、穩定性和可靠性要求很高的場景,對效能和吞吐量的要求還在其次。

RocketMQ是阿里開源的訊息中介軟體,它是純Java開發,具有高吞吐量、高可用性、適合大規模分散式系統應用的特點。RocketMQ思路起源於Kafka,但並不是Kafka的一個Copy,它對訊息的可靠傳輸及事務性做了優化,目前在阿里集團被廣泛應用於交易、充值、流計算、訊息推送、日誌流式處理、binglog分發等場景。

 

ZeroMQ只是一個網路程式設計的Pattern庫,將常見的網路請求形式(分組管理,連結管理,釋出訂閱等)模式化、元件化,簡而言之socket之上、MQ之下。對於MQ來說,網路傳輸只是它的一部分,更多需要處理的是訊息儲存、路由、Broker服務發現和查詢、事務、消費模式(ack、重投等)、叢集服務等。
 

 

RabbitMQ/Kafka/ZeroMQ 都能提供訊息佇列服務,但有很大的區別。
在面向服務架構中通過訊息代理(比如 RabbitMQ / Kafka等),使用生產者-消費者模式在服務間進行非同步通訊是一種比較好的思想。
因為服務間依賴由強耦合變成了鬆耦合。訊息代理都會提供持久化機制,在消費者負載高或者掉線的情況下會把訊息儲存起來,不會丟失。就是說生產者和消費者不需要同時線上,這是傳統的請求-應答模式比較難做到的,需要一箇中介軟體來專門做這件事。其次訊息代理可以根據訊息本身做簡單的路由策略,消費者可以根據這個來做負載均衡,業務分離等。
缺點也有,就是需要額外搭建訊息代理叢集(但優點是大於缺點的 ) 。
ZeroMQ 和 RabbitMQ/Kafka 不同,它只是一個非同步訊息庫,在套接字的基礎上提供了類似於訊息代理的機制。使用 ZeroMQ 的話,需要對自己的業務程式碼進行改造,不利於服務解耦。
RabbitMQ 支援 AMQP(二進位制),STOMP(文字),MQTT(二進位制),HTTP(裡面包裝其他協議)等協議。Kafka 使用自己的協議。
Kafka 自身服務和消費者都需要依賴 Zookeeper。
RabbitMQ 在有大量訊息堆積的情況下效能會下降,Kafka不會。畢竟AMQP設計的初衷不是用來持久化海量訊息的,而Kafka一開始是用來處理海量日誌的。
總的來說,RabbitMQ 和 Kafka 都是十分優秀的分散式的訊息代理服務,只要合理部署,不作,基本上可以滿足生產條件下的任何需求。

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