Web - 消息队列
2021-06-04 13:04
标签：队列 web 依赖 联网 架构设计 特性 生生 查询 资源 在消息的传输过程中保存消息的容器； 异步，解耦，削峰. 异步：A系统需要发送个请求给B系统处理，由于B系统需要查询更新数据库花费时间较长，以至于A系统要等待B系统处理完毕后再发送下个请求，造成A系统资源浪费.使用消息队列后，A系统生产完消息后直接丢进消息消息队列，就完成一次请求，继续处理下个请求； 解耦：A系统发送个数据到BCD三个系统，接口调用发送，那如果E系统也要这个数据呢？那如果C系统现在不需要了呢？现在A系统又要发送第二种数据了呢？A系统负责人濒临崩溃中...再来点更加崩溃的事儿，A系统要时时刻刻考虑BCDE四个系统如果挂了咋办？我要不要重发？我要不要把消息存起来？使用消息队列就能解决这个问题，A系统只负责生产数据，不需要考虑消息被哪个系统来消费； 削峰：A系统调用B系统处理数据，每天0点到11点，A系统风平浪静，每秒并发请求数量就100个.结果每次一到11点~1点，每秒并发请求数量突然会暴增到1万条.但是B系统最大的处理能力就只能是每秒钟处理1000个请求啊……尴尬了，系统会崩掉……引入消息队列，把请求数据先存入消息中间件系统中，消费系统慢慢拉取消费； 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. 系统可用性降低：系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉，本来你就是A系统调用BCD三个系统的接口就好了，人ABCD四个系统好好的，没啥问题，你偏加个MQ进来，万一MQ挂了咋整？MQ挂了，整套系统崩溃了，你不就完了么. 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？头大头大，问题一大堆，痛苦不已 不啰嗦，上个表格. 特性 ActiveMQ RabbitMQ RocketMQ Kafka 单机吞吐量 万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级 万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级 10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ 10万级别，这是kafka最大的优点，就是吞吐量高.一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景 topic数量对吞吐量的影响 topic可以达到几百，几千个的级别，吞吐量会有较小幅度的下降，这是RocketMQ的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的topic topic从几十个到几百个的时候，吞吐量会大幅度下降，所以在同等机器下，kafka尽量保证topic数量不要过多.如果要支撑大规模topic，需要增加更多的机器资源 时效性 ms级 微秒级，这是rabbitmq的一大特点，延迟是最低的 ms级 延迟在ms级以内 可用性 高，基于主从架构实现高可用性 高，基于主从架构实现高可用性 非常高，分布式架构 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 消息可靠性 有较低的概率丢失数据 一般情况不会丢失消息 经过参数优化配置，消息可以做到0丢失 经过参数优化配置，消息可以做到0丢失 功能支持 MQ领域的功能极其完备 基于erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低 MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好 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，是事实上的标准 优劣势总结 非常成熟，功能强大，在业内大量的公司以及项目中都有应用.偶尔会有较低概率丢失消息，而且现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现在对ActiveMQ5.x维护越来越少，几个月才发布一个版本，而且确实主要是基于解耦和异步来用的，较少在大规模吞吐的场景中使用. erlang语言开发，性能极其好，延时很低；吞吐量到万级，MQ功能比较完备，而且开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用.社区相对比较活跃，几乎每个月都发布几个版本，在国内一些互联网公司近几年用rabbitmq也比较多一些.但是问题也是显而易见的，RabbitMQ确实吞吐量会低一些，这是因为他做的实现机制比较重.而且erlang开发，国内有几个公司有实力做erlang源码级别的研究和定制？如果说你没这个实力的话，确实偶尔会有一些问题，你很难去看懂源码，你公司对这个东西的掌控很弱，基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复bug.而且rabbitmq集群动态扩展会很麻烦，不过这个我觉得还好.其实主要是erlang语言本身带来的问题.很难读源码，很难定制和控制 接口简单易用，而且毕竟在阿里大规模应用过，有阿里品牌保障，日处理消息上百亿之多，可以做到大规模吞吐，性能也非常好，分布式扩展也很方便，社区维护还可以，可靠性和可用性都是ok的，还可以支撑大规模的topic数量，支持复杂MQ业务场景.而且一个很大的优势在于，阿里出品都是java系的，我们可以自己阅读源码，定制自己公司的MQ，可以掌控社区活跃度相对较为一般，不过也还可以，文档相对来说简单一些，然后接口这块不是按照标准JMS规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码.还有就是阿里出台的技术，你得做好这个技术万一被抛弃，社区黄掉的风险，那如果你们公司有技术实力我觉得用RocketMQ挺好的 kafka的特点其实很明显，就是仅仅提供较少的核心功能，但是提供超高的吞吐量，ms级的延迟，极高的可用性以及可靠性，而且分布式可以任意扩展同时kafka最好是支撑较少的topic数量即可，保证其超高吞吐量，而且kafka唯一的一点劣势是有可能消息重复消费，那么对数据准确性会造成极其轻微的影响，在大数据领域中以及日志采集中，这点轻微影响可以忽略，这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集 1、首先这个mq得支持可伸缩性吧，就是需要的时候快速扩容，就可以增加吞吐量和容量，那怎么搞？设计个分布式的系统呗，参照一下kafka的设计理念，broker->topic->partition，每个partition放一个机器，就存一部分数据.如果现在资源不够了，简单啊，给topic增加partition，然后做数据迁移，增加机器，不就可以存放更多数据，提供更高的吞吐量了？ 2、其次你得考虑一下这个mq的数据要不要落地磁盘吧？那肯定要了，落磁盘，才能保证别进程挂了数据就丢了.那落磁盘的时候怎么落啊？顺序写，这样就没有磁盘随机读写的寻址开销，磁盘顺序读写的性能是很高的，这就是kafka的思路. 3、其次你考虑一下你的mq的可用性啊？这个事儿，具体参考我们之前可用性那个环节讲解的kafka的高可用保障机制.多副本->leader&follower->broker挂了重新选举leader即可对外服务. 4、能不能支持数据0丢失啊？ Web - 消息队列 标签：队列 web 依赖 联网 架构设计 特性 生生 查询 资源 原文地址：https://www.cnblogs.com/qingaoaoo/p/12340905.html消息队列（Messagequeue）
为什么使用消息队列？
缺点：
activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优点和缺点啊？
如果让你写一个消息队列，该如何进行架构设计啊？说一下你的思路