高并發(fā)架構(gòu)系列:如何從0到1設(shè)計(jì)一個(gè)MQ消息隊(duì)列

消息隊(duì)列作為系統(tǒng)解耦,流量控制的利器辐啄,成為分布式系統(tǒng)核心組件之一。

如果你對(duì)消息隊(duì)列背后的實(shí)現(xiàn)原理關(guān)注不多运嗜,其實(shí)了解消息隊(duì)列背后的實(shí)現(xiàn)非常重要壶辜。

不僅知其然還要知其所以然,這才是一個(gè)優(yōu)秀的工程師需要具備的特征洗出。

今天士复,我們就一起來(lái)探討設(shè)計(jì)一個(gè)消息隊(duì)列背后的技術(shù)图谷。


消息隊(duì)列整體設(shè)計(jì)思路


主要是設(shè)計(jì)一個(gè)整體的消息被消費(fèi)的數(shù)據(jù)流翩活。

這里會(huì)涉及到:消息生產(chǎn)Producer阱洪、Broker(消息服務(wù)端)、消息消費(fèi)者Consumer菠镇。

1.Producer(消息生產(chǎn)者):發(fā)送消息到Broker冗荸。

2.Broker(服務(wù)端):Broker這個(gè)概念主要來(lái)自于Apache的ActiveMQ,特指消息隊(duì)列的服務(wù)端利耍。

主要功能就是:把消息從發(fā)送端傳送到接收端蚌本,這里會(huì)涉及到消息的存儲(chǔ)、消息通訊機(jī)制等隘梨。

3.Consumer(消息消費(fèi)者):從消息隊(duì)列接收消息程癌,consumer回復(fù)消費(fèi)確認(rèn)。


Broker(消息隊(duì)列服務(wù)端)設(shè)計(jì)重點(diǎn)

1)消息的轉(zhuǎn)儲(chǔ):在更合適的時(shí)間點(diǎn)投遞轴猎,或者通過(guò)一系列手段輔助消息最終能送達(dá)消費(fèi)機(jī)嵌莉。

2)規(guī)范一種范式和通用的模式,以滿足解耦捻脖、最終一致性锐峭、錯(cuò)峰等需求。

3)其實(shí)簡(jiǎn)單理解就是一個(gè)消息轉(zhuǎn)發(fā)器可婶,把一次RPC做成兩次RPC沿癞,發(fā)送者把消息投遞到broker,broker再將消息轉(zhuǎn)發(fā)一手到接收端矛渴。

總結(jié)起來(lái)就是兩次RPC加一次轉(zhuǎn)儲(chǔ)椎扬,如果要做消費(fèi)確認(rèn),則是三次RPC具温。

為了實(shí)現(xiàn)上述消息隊(duì)列的基礎(chǔ)功能:

1)消息的傳輸

2)存儲(chǔ)

3)消費(fèi)


就需要涉及到如下三個(gè)方面的設(shè)計(jì):

1)通信協(xié)議

2)存儲(chǔ)選擇

3)消費(fèi)關(guān)系維護(hù)


通訊協(xié)議


消息Message:既是信息的載體盗舰,消息發(fā)送者需要知道如何構(gòu)造消息,消息接收者需要知道如何解析消息桂躏,它們需要按照一種統(tǒng)一的格式描述消息钻趋,這種統(tǒng)一的格式稱之為消息協(xié)議。

傳統(tǒng)的通信協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)有XMPP和AMQP協(xié)議等剂习,現(xiàn)在更多的消息隊(duì)列從性能的角度出發(fā)使用自己設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的通信協(xié)議蛮位。

1.JMS

JMS(Java MessageService)實(shí)際上是指JMS API。JMS是由Sun公司早期提出的消息標(biāo)準(zhǔn)鳞绕,旨在為java應(yīng)用提供統(tǒng)一的消息操作失仁,包括創(chuàng)建消息、發(fā)送消息们何、接收消息等萄焦。

JMS通常包含如下一些角色:

JMS提供了兩種消息模型:

1)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)

2)以及publish-subscribe(發(fā)布訂閱)模型。


當(dāng)采用點(diǎn)對(duì)點(diǎn)模型時(shí),消息將發(fā)送到一個(gè)隊(duì)列拂封,該隊(duì)列的消息只能被一個(gè)消費(fèi)者消費(fèi)茬射。

而采用發(fā)布訂閱模型時(shí),消息可以被多個(gè)消費(fèi)者消費(fèi)冒签。

在發(fā)布訂閱模型中在抛,生產(chǎn)者和消費(fèi)者完全獨(dú)立,不需要感知對(duì)方的存在萧恕。


2.AMQP

AMQP是 Advanced Message Queuing Protocol刚梭,即高級(jí)消息隊(duì)列協(xié)議。

AMQP不是一個(gè)具體的消息隊(duì)列實(shí)現(xiàn)票唆,而 是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的消息中間件協(xié)議朴读。

目標(biāo)是讓不同語(yǔ)言,不同系統(tǒng)的應(yīng)用互相通信走趋,并提供一個(gè)簡(jiǎn)單統(tǒng)一的模型和編程接口磨德。 目前主流的ActiveMQ和RabbitMQ都支持AMQP協(xié)議。

AMQP是一種協(xié)議吆视,更準(zhǔn)確的說(shuō)是一種binary wire-level protocol(鏈接協(xié)議)典挑。這是其和JMS的本質(zhì)差別,AMQP不從API層進(jìn)行限定啦吧,而是直接定義網(wǎng)絡(luò)交換的數(shù)據(jù)格式您觉。


JMS和AMQP比較

JMS: 只允許基于JAVA實(shí)現(xiàn)的消息平臺(tái)的之間進(jìn)行通信

AMQP: AMQP允許多種技術(shù)同時(shí)進(jìn)行協(xié)議通信

3.Kafka的通信協(xié)議

Kafka的Producer、Broker和Consumer之間采用的是一套自行設(shè)計(jì)的基于TCP層的協(xié)議授滓。Kafka的這套協(xié)議完全是為了Kafka自身的業(yè)務(wù)需求而定制的琳水。


存儲(chǔ)選型

對(duì)于分布式系統(tǒng),存儲(chǔ)的選擇有以下幾種

1)內(nèi)存

2)本地文件系統(tǒng)

3)分布式文件系統(tǒng)

4)nosql

5)DB

從速度上內(nèi)存顯然是最快的般堆,對(duì)于允許消息丟失在孝,消息堆積能力要求不高的場(chǎng)景(例如日志),內(nèi)存會(huì)是比較好的選擇淮摔。

DB則是最簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)可靠存儲(chǔ)的方案私沮,很適合用在可靠性要求很高,最終一致性的場(chǎng)景(例如交易消息)和橙,對(duì)于不需要100%保證數(shù)據(jù)完整性的場(chǎng)景仔燕,要求性能和消息堆積的場(chǎng)景,hbase也是一個(gè)很好的選擇魔招。

理論上晰搀,從速度來(lái)看,文件系統(tǒng)>分布式KV(持久化)>分布式文件系統(tǒng)>數(shù)據(jù)庫(kù)办斑,而可靠性卻截然相反外恕。

還是要從支持的業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)作出最合理的選擇,如果你們的消息隊(duì)列是用來(lái)支持支付/交易等對(duì)可靠性要求非常高,但對(duì)性能和量的要求沒(méi)有這么高鳞疲,而且沒(méi)有時(shí)間精力專門做文件存儲(chǔ)系統(tǒng)的研究罪郊,DB是最好的選擇。

對(duì)于不需要100%保證數(shù)據(jù)完整性的場(chǎng)景建丧,要求性能和消息堆積的場(chǎng)景,hbase也是一個(gè)很好的選擇波势,典型的比如 kafka的消息落地可以使用hadoop翎朱。


消費(fèi)關(guān)系處理


現(xiàn)在我們的消息隊(duì)列初步具備了轉(zhuǎn)儲(chǔ)消息的能力。

下面一個(gè)重要的事情就是解析發(fā)送接收關(guān)系尺铣,進(jìn)行正確的消息投遞了拴曲。

市面上的消息隊(duì)列定義了一堆讓人暈頭轉(zhuǎn)向的名詞,如JMS 規(guī)范中的Topic/Queue凛忿,Kafka里面的Topic/Partition/ConsumerGroup澈灼,RabbitMQ里面的Exchange等等。

拋開(kāi)現(xiàn)象看本質(zhì)店溢,無(wú)外乎是單播與廣播的區(qū)別叁熔。

所謂單播,就是點(diǎn)到點(diǎn)床牧;而廣播荣回,是一點(diǎn)對(duì)多點(diǎn)。

為了實(shí)現(xiàn)廣播功能戈咳,我們必須要維護(hù)消費(fèi)關(guān)系心软,通常消息隊(duì)列本身不維護(hù)消費(fèi)訂閱關(guān)系,可以利用zookeeper等成熟的系統(tǒng)維護(hù)消費(fèi)關(guān)系著蛙,在消費(fèi)關(guān)系發(fā)生變化時(shí)下發(fā)通知删铃。


消息隊(duì)列需要支持高級(jí)特性


除了上述的消息隊(duì)列基本功能以外,消息隊(duì)列在某些特殊的場(chǎng)景還需要支持事務(wù)踏堡,消息重試等功能猎唁。

以上就是如何設(shè)計(jì)一個(gè)消息隊(duì)列MQ的介紹,由于篇幅關(guān)系顷蟆,后續(xù)再詳解消息隊(duì)列需要支持的高級(jí)特性胖秒。

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test修改日期2019年8月23日

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