消息队列-Redis-RabbitMQ-Kafka

简介: 本文先围绕生产消费者设计模式中最重要的消息队列进行阐述,后期文章在涉及具体的队列,生产者,消费者!

消息队列-Redis-RabbitMQ-Kafka

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1. 什么是消息队列?

“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器。

“消息”是在两台计算机间传送的数据单位。

消息可以非常简单,例如只包含文本字符串;也可以更复杂,可能包含嵌入对象。

消息被发送到队列中。“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器。

消息队列管理器在将消息从它的源中传到它的目标时充当中间人。队列的主要目的是提供路由并保证消息的传递;如果发送消息时接收者不可用,消息队列会保留消息,直到可以成功地传递它。

2.为什么需要消息队列?

主要原因是由于在高并发环境下,由于来不及同步处理,请求往往会发生堵塞,

比如说,大量的insert,update之类的请求同时到达MySQL,直接导致无数的行锁表锁,

甚至最后请求会堆积过多,从而触发too many connections错误。通过使用消息队列,我们可以异步处理请求,从而缓解系统的压力。

3.应用的场景:

常用的使用场景:异步处理,应用解耦,流量削锋和消息通讯等业务场景。

3.1 以异步处理应用场景为例

用户注册后,需要发注册邮件和注册短信,传统的做法由两种:串行方式、并行方式。

(1)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。

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(2)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的时间。

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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CPU1秒内吞吐量是100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)。 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?

使用消息队列,把不是必须的业务逻辑,异步处理。

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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,系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍,比并行提高了两倍。

4. 消息队列的缺点:

4.1系统可用性降低

系统引入的外部依赖越多,越容易挂掉,例如A只要调用BCD的接口就好了,但是加入MQ后,万一MQ挂掉,整个系统就不能使用了。

4.2系统复杂性提高

硬生生加个MQ进来,你怎么保证消息没有重复消费?怎么处理消息丢失的情况?怎么保证消息传递的顺序性?

4.3一致性问题

A系统处理完了直接返回成功了,人都以为你这个请求就成功了;但是问题是,要是BCD三个系统那里,BD两个系统写库成功了,结果C系统写库失败了,咋整?你这数据就不一致了

5.总结

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题。实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。目前在生产环境,使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ等

更多参考:

https://blog.csdn.net/hxpjava1/article/details/81234929

https://www.cnblogs.com/xuyatao/p/6864109.html

https://blog.csdn.net/u014801403/article/details/80308353

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