RabbitMQ是目前非常热门的一款消息中间件,不管是互联网行业还是传统行业都在大量地使用。

# 消息中间件的基本概念

消息(Message) 是指在应用间传递的数据。消息的形式多样,可以是只包含文本的字符串、可以是Json,也可以是很复杂的对象。

消息队列中间件 (Message Queue Middleware,简称MQ),是指利用高效可靠的消息传递机制进行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。

# 消息队列的两种传递模式

消息队列中间件,也可以称为消息队列或消息中间件。它一般有两种传递模式:点对点(P2P,Point-to-Point)模式发布订阅(Pub/Sub)模式

  • 点对点(P2P,Point-to-Point)模式 :点对点模式是基于队列的,消息生产者发送消息到队列,消息消费者从队列中接收消息,队列的存在使得消息的异步传输成为可能。
  • 发布订阅(Pub/Sub)模式 :发布订阅模式定义了向一个内容节点发布和订阅消息,这个内容节点成为主题(topic),主题可以认为是消息传递的中介,消息发布者将消息发布到某个主题,而消息订阅者则从主题中订阅消息。主题使得消息的订阅者和消息的发布者保持独立,不需要进行接触即可保证消息的传递,发布订阅模式在消息的一对多广播时采用。

目前比较流行的消息中间件有RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ、RocketMQ等。它们提供了基于存储与转发的应用程序之间的异步数据发送,即应用程序彼此之间不直接通信,而是与作为中介的消息中间件通信。消息中间件提供了有保证的消息发送,应用程序开发人员无需了解远程调用过程(RPC)和网络通信协议的细节。

# 消息中间件的作用

一般来说,消息中间件主要有以下四大作用:

  • 异步处理
  • 应用解耦
  • 流量削峰
  • 日志处理
  • 消息通讯

其中,异步处理、应用解耦是比较核心的,这几点也是我们使用消息中间件的主要原因。

# 异步处理

场景说明:用户注册后,需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种 1.串行的方式;2.并行方式

  • 串行方式:将注册信息写入数据库成功后,发送注册邮件,再发送注册短信。以上三个任务全部完成后,返回给客户端。

异步处理-串行方式

  • 并行方式:将注册信息写入数据库成功后,发送注册邮件的同时,发送注册短信。以上三个任务完成后,返回给客户端。与串行的差别是,并行的方式可以提高处理效率。

异步处理-并行方式

假设三个业务节点每个使用50毫秒钟,不考虑网络等其他开销,则串行方式的时间是150毫秒,并行的时间可能是100毫秒。 因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的,假设CPU在1秒内吞吐量是1000次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次(1000/150)。并行方式处理的请求量是10次(1000/100) 小结:如以上案例描述,传统的方式系统的性能(并发量,吞吐量,响应时间)会有瓶颈。如何解决这个问题呢?

引入消息队列,将不是必须的业务逻辑异步处理。改造后的架构如下:

异步处理-消息队列

按照以上约定,用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间,也就是50毫秒。注册邮件,发送短信写入消息队列后,直接返回,因此写入消息队列的速度很快,基本可以忽略,因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后,系统的请求量提高到20次。比串行提高了3倍,比并行提高了两倍。

# 应用解耦

场景说明:用户下单后,订单系统需要通知库存系统。传统的做法是,订单系统调用库存系统的接口。 如下图:

应用解耦-直接调用

传统模式的缺点:假如库存系统无法访问,则订单减库存将失败,从而导致订单失败,订单系统与库存系统耦合。

如何解决以上问题呢?引入应用消息队列后的方案,如下图:

应用解耦-消息队列

订单系统:用户下单后,订单系统完成持久化处理,将消息写入消息队列,返回用户订单下单成功。

库存系统:订阅下单的消息,采用拉/推的方式,获取下单信息,库存系统根据下单信息,进行库存操作。

假如:在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单,因为下单后,订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。

# 流量削峰

流量削锋也是消息队列中的常用场景,一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。

应用场景:秒杀活动,一般会因为流量过大,导致流量暴增,应用挂掉。为解决这个问题,一般需要在应用前端加入消息队列。

  • 可以控制活动的人数
  • 可以缓解短时间内高流量压垮应用

流量削峰-消息队列

用户的请求,服务器接收后,首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量,则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面。秒杀业务根据消息队列中的请求信息,再做后续处理.

# 日志处理

日志处理是指将消息队列用在日志处理中,比如Kafka的应用,解决大量日志传输的问题。架构简化如下:

日志处理-消息队列

  • 日志采集客户端:负责日志数据采集,定时写受写入Kafka队列
  • Kafka消息队列:负责日志数据的接收,存储和转发
  • 日志处理应用:订阅并消费kafka队列中的日志数据

# 消息通讯

消息通讯是指,消息队列一般都内置了高效的通信机制,因此也可以用在纯的消息通信。比如实现点对点消息队列,或者聊天室等。

  • 点对点通讯:

    点对点通讯

    客户端A和客户端B使用同一队列,进行消息通讯。

  • 聊天室通讯:

    聊天室通讯

    客户端A,客户端B......客户端N订阅同一主题,进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。

以上实际上就是消息队列的两种消息模式,点对点和发布订阅模式。

LastUpdated: 1/9/2020, 9:38:02 AM