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MQ消息中間件詳解

更新時間:2022-07-28 10:17:54 來源:動力節點 瀏覽1621次

MQ消息中間件是什么?動力節點小編來為大家解答。

什么是消息中間件

關注于數據的發送和接收,利用高效可靠的異步消息傳遞機制集成分布式系統。通過提供消息傳遞和消息隊列模型,它可以在分布式環境下擴展進程間的通信。

為什么需要消息中間件

1.系統解耦

假設你有個系統A,這個系統A會產出一個核心數據,現在下游有系統B和系統C需要這個數據。

那簡單,系統A就是直接調用系統B和系統C的接口發送數據給他們就好了。

問題:如果現在要是來了系統D、系統E、系統F、系統G,等等,十來個其他系統慢慢的都需要這份核心數據呢?如下圖:

使用MQ后,系統A就把自己的一份核心數據發到MQ里,下游哪個系統感興趣自己去消費即可,不需要了就取消數據的消費,如下圖所示:

2.異步調用

假設你有一個系統調用鏈路,是系統A調用系統B,一般耗時20ms;系統B調用系統C,一般耗時200ms;系統C調用系統D,一般耗時2s,如下圖所示。

用戶請求走完整個鏈路需要耗費:20ms + 200ms + 2000ms(2s) = 2220ms,

例如:外賣訂餐,下訂單、付款、賬戶扣款、創建訂單、通知商家給你準備菜品、需要再找個騎手給你送餐。

3.流量削峰

假設你有一個系統,平時正常的時候每秒可能就幾百個請求,系統部署在8核16G的機器的上,正常處理都是OK的,每秒幾百請求是可以輕松抗住的,

但是如下圖所示,在高峰期一下子來了每秒鐘幾千請求,彈指一揮間出現了流量高峰,此時你的選擇是要搞10臺機器,抗住這個瞬時高峰嗎?

此時我們就可以用MQ中間件來進行流量削峰。所有機器前面部署一層MQ,平時每秒幾百請求大家都可以輕松接收消息。

一旦到了瞬時高峰期,一下涌入每秒幾千的請求,就可以積壓在MQ里面,然后那一臺機器慢慢的處理和消費。

這個就是很典型的一個MQ的用法,用有限的機器資源承載高并發請求,如果業務場景允許異步削峰,高峰期積壓一些請求在MQ里,然后高峰期過了,后臺系統在一定時間內消費完畢不再積壓的話,那就很適合用這種技術方案。

常見的消息中間件有哪些

1.ActiveMQ

Apache下的一個子項目。使用Java完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規范的 JMS Provider實現,少量代碼就可以高效地實現高級應用場景??刹灏蔚膫鬏攨f議支持,比如:in-VM, TCP, SSL, NIO, UDP, multicast, JGroups and JXTA transports。RabbitMQ、ZeroMQ、ActiveMQ均支持常用的多種語言客戶端 C++、Java、.Net,、Python、 Php、 Ruby等。

2.RabbitMQ

使用Erlang編寫的一個開源的消息隊列,本身支持很多的協議:AMQP,XMPP, SMTP,STOMP,也正是如此,使的它變的非常重量級,更適合于企業級的開發。同時實現了Broker架構,核心思想是生產者不會將消息直接發送給隊列,消息在發送給客戶端時先在中心隊列排隊。對路由(Routing),負載均衡(Load balance)、數據持久化都有很好的支持。多用于進行企業級的ESB整合。

3.Kafka

Apache下的一個子項目,使用scala實現的一個高性能分布式Publish/Subscribe消息隊列系統,具有以下特性:

快速持久化:通過磁盤順序讀寫與零拷貝機制,可以在O(1)的系統開銷下進行消息持久化;

高吞吐:在一臺普通的服務器上既可以達到10W/s的吞吐速率;

高堆積:支持topic下消費者較長時間離線,消息堆積量大;

完全的分布式系統:Broker、Producer、Consumer都原生自動支持分布式,依賴zookeeper自動實現負載均衡;

支持Hadoop數據并行加載:對于像Hadoop的一樣的日志數據和離線分析系統,但又要求實時處理的限制,這是一個可行的解決方案。

4.RocketMQ

阿里系下開源的一款分布式、隊列模型的消息中間件,原名Metaq,3.0版本名稱改為RocketMQ,是阿里參照kafka設計思想使用java實現的一套mq。同時將阿里系內部多款mq產品(Notify、metaq)進行整合,只維護核心功能,去除了所有其他運行時依賴,保證核心功能最簡化,在此基礎上配合阿里上述其他開源產品實現不同場景下mq的架構,目前主要多用于訂單交易系統。

具有以下特點:

能夠保證嚴格的消息順序

提供針對消息的過濾功能

提供豐富的消息拉取模式

高效的訂閱者水平擴展能力

實時的消息訂閱機制

億級消息堆積能力

各種MQ之間的比較

以上就是關于“MQ消息中間件詳解”的介紹,大家如果想了解更多相關知識,不妨來關注一下動力節點的ActiveMQ教程,里面有更豐富的知識等著大家去學習,希望對大家能夠有所幫助。

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