一嗡综、 消息隊(duì)列概述

消息隊(duì)列中間件是分布式系統(tǒng)中重要的組件，主要解決應(yīng)用耦合杜漠、異步消息极景、流量削鋒等問題。實(shí)現(xiàn)高性能驾茴、高可用盼樟、可伸縮和最終一致性架構(gòu)。是大型分布式系統(tǒng)不可缺少的中間件沟涨。

目前在生產(chǎn)環(huán)境恤批，使用較多的消息隊(duì)列有ActiveMQ、RabbitMQ裹赴、ZeroMQ喜庞、Kafka、MetaMQ棋返、RocketMQ等延都。

二、 消息隊(duì)列應(yīng)用場景

下面詳細(xì)介紹一下消息隊(duì)列在實(shí)際應(yīng)用中常用的使用場景睛竣。場景分為異步處理晰房、應(yīng)用解耦、流量削鋒和消息通訊四個場景射沟。

2.1 異步處理

場景說明：用戶注冊后殊者，需要發(fā)送注冊郵件和發(fā)送注冊信息，傳統(tǒng)的做法有兩種：串行方式验夯、并行方式

串行方式

將注冊信息寫入數(shù)據(jù)庫成功后猖吴，發(fā)送注冊郵件，然后發(fā)送注冊短信挥转，而所有任務(wù)執(zhí)行完成后海蔽，返回信息給客戶端

串行方式

并行方式

將注冊信息寫入數(shù)據(jù)庫成功后，同時進(jìn)行發(fā)送注冊郵件和發(fā)送注冊短信的操作绑谣。而所有任務(wù)執(zhí)行完成后党窜，返回信息給客戶端。同串行方式相比借宵，并行方式可以提高執(zhí)行效率幌衣，減少執(zhí)行時間。

并行方式

上面的比較可以發(fā)現(xiàn)暇务，假設(shè)三個操作均需要50ms的執(zhí)行時間泼掠，排除網(wǎng)絡(luò)因素怔软，則最終執(zhí)行完成，串行方式需要150ms择镇，而并行方式需要100ms挡逼。

因?yàn)閏pu在單位時間內(nèi)處理的請求數(shù)量是一致的，假設(shè)：CPU每1秒吞吐量是100此腻豌，則串行方式1秒內(nèi)可執(zhí)行的請求量為1000/150家坎，不到7次；并行方式1秒內(nèi)可執(zhí)行的請求量為1000/100吝梅，為10次虱疏。

由上可以看出，傳統(tǒng)串行和并行的方式會受到系統(tǒng)性能的局限苏携，那么如何解決這個問題做瞪？
我們需要引入消息隊(duì)列，將不是必須的業(yè)務(wù)邏輯右冻，異步進(jìn)行處理装蓬，由此改造出來的流程為

引入消息隊(duì)列，異步處理消息

根據(jù)上述的流程纱扭，用戶的響應(yīng)時間基本相當(dāng)于將用戶數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫的時間牍帚，發(fā)送注冊郵件、發(fā)送注冊短信的消息在寫入消息隊(duì)列后乳蛾，即可返回執(zhí)行結(jié)果暗赶，寫入消息隊(duì)列的時間很快，幾乎可以忽略肃叶，也有此可以將系統(tǒng)吞吐量提升至20QPS蹂随，比串行方式提升近3倍，比并行方式提升2倍因惭。

2.2 應(yīng)用解耦

場景說明：用戶下單后糙及，訂單系統(tǒng)需要通知庫存系統(tǒng)。

傳統(tǒng)的做法為：訂單系統(tǒng)調(diào)用庫存系統(tǒng)的接口筛欢。如下圖所示：

傳統(tǒng)方式：調(diào)用庫存接口

傳統(tǒng)方式具有如下缺點(diǎn)：
-1. 假設(shè)庫存系統(tǒng)訪問失敗，則訂單減少庫存失敗唇聘，導(dǎo)致訂單創(chuàng)建失敗
-2. 訂單系統(tǒng)同庫存系統(tǒng)過度耦合

如何解決上述的缺點(diǎn)呢版姑？需要引入消息隊(duì)列，引入消息隊(duì)列后的架構(gòu)如下圖所示：

引入消息隊(duì)列迟郎，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用解耦

• 訂單系統(tǒng)：用戶下單后剥险，訂單系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)持久化處理，然后將消息寫入消息隊(duì)列宪肖，返回訂單創(chuàng)建成功
• 庫存系統(tǒng)：使用拉/推的方式表制，獲取下單信息健爬，庫存系統(tǒng)根據(jù)訂單信息，進(jìn)行庫存操作么介。

假如在下單時庫存系統(tǒng)不能正常使用娜遵。也不影響正常下單，因?yàn)橄聠魏笕蓝蹋唵蜗到y(tǒng)寫入消息隊(duì)列就不再關(guān)心其后續(xù)操作了设拟。由此實(shí)現(xiàn)了訂單系統(tǒng)與庫存系統(tǒng)的應(yīng)用解耦。

2.3 流量削鋒

流量削鋒也是消息隊(duì)列中的常用場景久脯，一般在秒殺或團(tuán)搶活動中使用廣泛纳胧。

應(yīng)用場景：秒殺活動，一般會因?yàn)榱髁窟^大帘撰，導(dǎo)致流量暴增跑慕，應(yīng)用掛掉。為解決這個問題摧找，一般需要在應(yīng)用前端加入消息隊(duì)列核行。

1. 可以控制參與活動的人數(shù)；
2. 可以緩解短時間內(nèi)高流量對應(yīng)用的巨大壓力慰于；

流量削鋒處理方式系統(tǒng)圖如下：

流量削鋒方式系統(tǒng)圖

1. 服務(wù)器在接收到用戶請求后钮科，首先寫入消息隊(duì)列。這時如果消息隊(duì)列中消息數(shù)量超過最大數(shù)量婆赠，則直接拒絕用戶請求或返回跳轉(zhuǎn)到錯誤頁面绵脯；
2. 秒殺業(yè)務(wù)根據(jù)秒殺規(guī)則讀取消息隊(duì)列中的請求信息，進(jìn)行后續(xù)處理休里。

2.4 日志處理

日志處理是指將消息隊(duì)列用在日志處理中蛆挫，比如Kafka的應(yīng)用，解決大量日志傳輸?shù)膯栴}妙黍。架構(gòu)簡化如下：

消息隊(duì)列應(yīng)用于日志處理的架構(gòu)

• 日志采集客戶端：負(fù)責(zé)日志數(shù)據(jù)采集悴侵，定時寫受寫入Kafka隊(duì)列；
• Kafka消息隊(duì)列：負(fù)責(zé)日志數(shù)據(jù)的接收拭嫁，存儲和轉(zhuǎn)發(fā)可免；
• 日志處理應(yīng)用：訂閱并消費(fèi)kafka隊(duì)列中的日志數(shù)據(jù)；

這種架構(gòu)在實(shí)際開發(fā)中的應(yīng)用做粤，可以參照案例：新浪技術(shù)分享：我們?nèi)绾慰赶?2億條實(shí)時日志的分析處理

服務(wù)的技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)

1. Kafka：接收用戶日志的消息隊(duì)列浇借。
2. Logstash：做日志解析，統(tǒng)一成JSON輸出給Elasticsearch怕品。
3. Elasticsearch：實(shí)時日志分析服務(wù)的核心技術(shù)妇垢，一個schemaless，實(shí)時的數(shù)據(jù)存儲服務(wù)，通過index組織數(shù)據(jù)闯估，兼具強(qiáng)大的搜索和統(tǒng)計(jì)功能灼舍。
4. Kibana：基于Elasticsearch的數(shù)據(jù)可視化組件，超強(qiáng)的數(shù)據(jù)可視化能力是眾多公司選擇ELK stack的重要原因涨薪。

2.5 消息通訊

消息通訊是指骑素，消息隊(duì)列一般都內(nèi)置了高效的通信機(jī)制，因此也可以用在純的消息通訊尤辱。比如實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對點(diǎn)消息隊(duì)列砂豌、聊天室等。

點(diǎn)對點(diǎn)通訊

點(diǎn)對點(diǎn)通訊架構(gòu)設(shè)計(jì)

在點(diǎn)對點(diǎn)通訊架構(gòu)設(shè)計(jì)中光督，客戶端A和客戶端B共用一個消息隊(duì)列阳距，即可實(shí)現(xiàn)消息通訊功能。

聊天室通訊

聊天室通訊架構(gòu)設(shè)計(jì)

客戶端A结借、客戶端B筐摘、直至客戶端N訂閱同一消息隊(duì)列，進(jìn)行消息的發(fā)布與接收船老，即可實(shí)現(xiàn)聊天通訊方案架構(gòu)設(shè)計(jì)咖熟。

三、 消息中間件示例

3.1 電商系統(tǒng)

電商系統(tǒng)架構(gòu)示意圖

消息隊(duì)列采用高可用柳畔、可持久化的消息中間件馍管。比如Active MQ，Rabbit MQ薪韩，Rocket MQ确沸。

• 應(yīng)用將主干邏輯處理完成后，寫入消息隊(duì)列俘陷。消息發(fā)送是否成功可以開啟消息的確認(rèn)模式罗捎。（消息隊(duì)列返回消息接收成功狀態(tài)后，應(yīng)用再返回拉盾，這樣保障消息的完整性）
• 擴(kuò)展流程（發(fā)短信桨菜、配送處理）訂閱隊(duì)列消息。采用推或拉的方式獲取消息并處理捉偏。
• 消息將應(yīng)用解耦的同時倒得，帶來了數(shù)據(jù)一致性問題，可以采用最終一致性方式解決夭禽。比如主數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫屎暇，擴(kuò)展應(yīng)用根據(jù)消息隊(duì)列，并結(jié)合數(shù)據(jù)庫方式實(shí)現(xiàn)基于消息隊(duì)列的后續(xù)處理驻粟。

3.2 日志收集系統(tǒng)

日志收集系統(tǒng)架構(gòu)示意圖

分為Zookeeper注冊中心，日志收集客戶端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分組成蜀撑。

• Zookeeper注冊中心挤巡，提出負(fù)載均衡和地址查找服務(wù)；
• 日志收集客戶端酷麦，用于采集應(yīng)用系統(tǒng)的日志矿卑，并將數(shù)據(jù)推送到kafka隊(duì)列；
• Kafka集群：接收沃饶，路由母廷，存儲，轉(zhuǎn)發(fā)等消息處理糊肤；
• Storm集群：與OtherApp處于同一級別琴昆，采用拉的方式消費(fèi)隊(duì)列中的數(shù)據(jù)；

四馆揉、JMS消息服務(wù)

講消息隊(duì)列就不得不提JMS 业舍。JMS（Java Message Service,Java消息服務(wù)）API是一個消息服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)/規(guī)范，允許應(yīng)用程序組件基于JavaEE平臺創(chuàng)建升酣、發(fā)送舷暮、接收和讀取消息。它使分布式通信耦合度更低噩茄，消息服務(wù)更加可靠以及異步性下面。
在EJB架構(gòu)中，有消息bean可以無縫的與JM消息服務(wù)集成绩聘。在J2EE架構(gòu)模式中沥割，有消息服務(wù)者模式，用于實(shí)現(xiàn)消息與應(yīng)用直接的解耦君纫。

4.1 消息模型

在JMS標(biāo)準(zhǔn)中驯遇，有兩種消息模型P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。

4.1.1 P2P模式

P2P模式

P2P模式包含三個角色：消息隊(duì)列（Queue）蓄髓，發(fā)送者(Sender)叉庐，接收者(Receiver)。每個消息都被發(fā)送到一個特定的隊(duì)列会喝，接收者從隊(duì)列中獲取消息陡叠。隊(duì)列保留著消息，直到他們被消費(fèi)或超時肢执。

P2P的特點(diǎn)

• 每個消息只有一個消費(fèi)者（Consumer）(即一旦被消費(fèi)枉阵，消息就不再在消息隊(duì)列中)
• 發(fā)送者和接收者之間在時間上沒有依賴性，也就是說當(dāng)發(fā)送者發(fā)送了消息之后预茄，不管接收者有沒有正在運(yùn)行兴溜，它不會影響到消息被發(fā)送到隊(duì)列
• 接收者在成功接收消息之后需向隊(duì)列應(yīng)答成功

如果希望發(fā)送的每個消息都會被成功處理的話侦厚，那么需要P2P模式。
4.1.2 Pub/Sub模式

Pub/Sub模式

包含三個角色：主題（Topic）拙徽，發(fā)布者（Publisher）刨沦，訂閱者（Subscriber） 。多個發(fā)布者將消息發(fā)送到Topic,系統(tǒng)將這些消息傳遞給多個訂閱者膘怕。

Pub/Sub的特點(diǎn)

• 每個消息可以有多個消費(fèi)者
• 發(fā)布者和訂閱者之間有時間上的依賴性想诅。針對某個主題（Topic）的訂閱者，它必須創(chuàng)建一個訂閱者之后岛心，才能消費(fèi)發(fā)布者的消息来破。
• 為了消費(fèi)消息，訂閱者必須保持運(yùn)行的狀態(tài)忘古。

為了緩和這樣嚴(yán)格的時間相關(guān)性徘禁，JMS允許訂閱者創(chuàng)建一個可持久化的訂閱。這樣存皂，即使訂閱者沒有被激活（運(yùn)行）晌坤，它也能接收到發(fā)布者的消息。
如果希望發(fā)送的消息可以不被做任何處理旦袋、或者只被一個消息者處理骤菠、或者可以被多個消費(fèi)者處理的話，那么可以采用Pub/Sub模型疤孕。

4.2消息消費(fèi)

在JMS中商乎，消息的產(chǎn)生和消費(fèi)都是異步的。對于消費(fèi)來說祭阀，JMS的消息者可以通過兩種方式來消費(fèi)消息鹉戚。

1. 同步
   訂閱者或接收者通過receive方法來接收消息，receive方法在接收到消息之前（或超時之前）將一直阻塞专控；
2. 異步
   訂閱者或接收者可以注冊為一個消息監(jiān)聽器抹凳。當(dāng)消息到達(dá)之后，系統(tǒng)自動調(diào)用監(jiān)聽器的onMessage方法伦腐。

JNDI：Java命名和目錄接口,是一種標(biāo)準(zhǔn)的Java命名系統(tǒng)接口赢底。可以在網(wǎng)絡(luò)上查找和訪問服務(wù)柏蘑。通過指定一個資源名稱幸冻，該名稱對應(yīng)于數(shù)據(jù)庫或命名服務(wù)中的一個記錄，同時返回資源連接建立所必須的信息咳焚。
JNDI在JMS中起到查找和訪問發(fā)送目標(biāo)或消息來源的作用洽损。

4.3JMS編程模型

1. ConnectionFactory

創(chuàng)建Connection對象的工廠，針對兩種不同的JMS消息模型革半，分別有QueueConnectionFactory和TopicConnectionFactory兩種碑定×髀耄可以通過JNDI來查找ConnectionFactory對象。

2. Destination

Destination的意思是消息生產(chǎn)者的消息發(fā)送目標(biāo)或者說消息消費(fèi)者的消息來源延刘。對于消息生產(chǎn)者來說旅掂，它的Destination是某個隊(duì)列（Queue）或某個主題（Topic）;對于消息消費(fèi)者來說，它的Destination也是某個隊(duì)列或主題（即消息來源）访娶。
所以，Destination實(shí)際上就是兩種類型的對象：Queue觉阅、Topic可以通過JNDI來查找Destination崖疤。

3. Connection

Connection表示在客戶端和JMS系統(tǒng)之間建立的鏈接（對TCP/IP Socket的包裝）。Connection可以產(chǎn)生一個或多個Session典勇。跟ConnectionFactory一樣劫哼，Connection也有兩種類型：QueueConnection和TopicConnection。

4. Session

Session是操作消息的接口割笙∪ㄉ眨可以通過session創(chuàng)建生產(chǎn)者、消費(fèi)者伤溉、消息等般码。Session提供了事務(wù)的功能。當(dāng)需要使用session發(fā)送/接收多個消息時乱顾，可以將這些發(fā)送/接收動作放到一個事務(wù)中板祝。同樣，也分QueueSession和TopicSession走净。

5. 消息的生產(chǎn)者

消息生產(chǎn)者由Session創(chuàng)建券时，并用于將消息發(fā)送到Destination。同樣伏伯，消息生產(chǎn)者分兩種類型：QueueSender和TopicPublisher橘洞。可以調(diào)用消息生產(chǎn)者的方法（send或publish方法）發(fā)送消息说搅。

6. 消息消費(fèi)者

消息消費(fèi)者由Session創(chuàng)建炸枣，用于接收被發(fā)送到Destination的消息。兩種類型：QueueReceiver和TopicSubscriber蜓堕∨茁玻可分別通過session的createReceiver(Queue)或createSubscriber(Topic)來創(chuàng)建。當(dāng)然套才，也可以session的creatDurableSubscriber方法來創(chuàng)建持久化的訂閱者迂猴。

7. MessageListener

消息監(jiān)聽器。如果注冊了消息監(jiān)聽器背伴，一旦消息到達(dá)沸毁，將自動調(diào)用監(jiān)聽器的onMessage方法峰髓。EJB中的MDB（Message-Driven Bean）就是一種MessageListener。

深入學(xué)習(xí)JMS對掌握J(rèn)AVA架構(gòu)息尺、EJB架構(gòu)有很好的幫助携兵，消息中間件也是大型分布式系統(tǒng)必須的組件。本次分享主要做全局性介紹搂誉，具體的深入需要大家學(xué)習(xí)徐紧，實(shí)踐，總結(jié)炭懊，領(lǐng)會并级。

五、常用消息隊(duì)列

一般商用的容器侮腹，比如WebLogic嘲碧，JBoss，都支持JMS標(biāo)準(zhǔn)父阻，開發(fā)上很方便愈涩。但免費(fèi)的比如Tomcat，Jetty等則需要使用第三方的消息中間件加矛。本部分內(nèi)容介紹常用的消息中間件（Active MQ履婉，Rabbit MQ，Zero MQ荒椭，Kafka）以及他們的特點(diǎn)谐鼎。

5.1 ActiveMQ

ActiveMQ 是Apache出品，最流行的趣惠，能力強(qiáng)勁的開源消息總線狸棍。ActiveMQ 是一個完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規(guī)范的 JMS Provider實(shí)現(xiàn)，盡管JMS規(guī)范出臺已經(jīng)是很久的事情了味悄，但是JMS在當(dāng)今的J2EE應(yīng)用中間仍然扮演著特殊的地位草戈。
ActiveMQ特性如下：

1. 多種語言和協(xié)議編寫客戶端。
   語言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP侍瑟。
   應(yīng)用協(xié)議： OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP
2. 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規(guī)范 （持久化唐片，XA消息，事務(wù))
3. 對Spring的支持涨颜。
   ActiveMQ可以很容易內(nèi)嵌到使用Spring的系統(tǒng)里面去费韭，而且也支持Spring2.0的特性
4. 通過了常見J2EE服務(wù)器（如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的測試，其中通過JCA 1.5 resource adaptors的配置庭瑰，可以讓ActiveMQ可以自動的部署到任何兼容J2EE 1.4 商業(yè)服務(wù)器上
5. 支持多種傳送協(xié)議：in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA
6. 支持通過JDBC和journal提供高速的消息持久化
7. 從設(shè)計(jì)上保證了高性能的集群星持，客戶端-服務(wù)器，點(diǎn)對點(diǎn)
8. 支持Ajax
9. 支持與Axis的整合
10. 可以很容易得調(diào)用內(nèi)嵌JMS provider弹灭，進(jìn)行測試

5.2 RabbitMQ

RabbitMQ是流行的開源消息隊(duì)列系統(tǒng)督暂，用erlang語言開發(fā)揪垄。RabbitMQ是AMQP（高級消息隊(duì)列協(xié)議）的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)。支持多種客戶端逻翁，如：Python饥努、Ruby、.NET八回、Java括尸、JMS不恭、C冤竹、PHP钾恢、ActionScript、XMPP滴铅、STOMP等，支持AJAX就乓，持久化汉匙。用于在分布式系統(tǒng)中存儲轉(zhuǎn)發(fā)消息，在易用性生蚁、擴(kuò)展性噩翠、高可用性等方面表現(xiàn)不俗。

RabbitMQ結(jié)構(gòu)圖

上圖中有幾個重要概念：

• Broker：簡單來說就是消息隊(duì)列服務(wù)器實(shí)體邦投。
• Exchange：消息交換機(jī)伤锚，它指定消息按什么規(guī)則，路由到哪個隊(duì)列志衣。
• Queue：消息隊(duì)列載體屯援，每個消息都會被投入到一個或多個隊(duì)列。
• Binding：綁定念脯，它的作用就是把Exchange和Queue按照路由規(guī)則綁定起來狞洋。
• Routing Key：路由關(guān)鍵字，Exchange根據(jù)這個關(guān)鍵字進(jìn)行消息投遞绿店。
• vhost：虛擬主機(jī)吉懊，一個broker里可以開設(shè)多個vhost，用作不同用戶的權(quán)限分離假勿。
• producer：消息生產(chǎn)者借嗽，就是投遞消息的程序。
• consumer：消息消費(fèi)者转培，就是接受消息的程序恶导。
• channel：消息通道，在客戶端的每個連接里堡距，可建立多個channel甲锡，每個channel代表一個會話任務(wù)兆蕉。

消息隊(duì)列的使用過程，如下：

1. 客戶端連接到消息隊(duì)列服務(wù)器缤沦，打開一個channel虎韵。
2. 客戶端聲明一個exchange，并設(shè)置相關(guān)屬性缸废。
3. 客戶端聲明一個queue包蓝，并設(shè)置相關(guān)屬性。
4. 客戶端使用routing key企量，在exchange和queue之間建立好綁定關(guān)系测萎。
5. 客戶端投遞消息到exchange。

exchange接收到消息后届巩，就根據(jù)消息的key和已經(jīng)設(shè)置的binding硅瞧，進(jìn)行消息路由，將消息投遞到一個或多個隊(duì)列里恕汇。

5.3 ZeroMQ

號稱史上最快的消息隊(duì)列腕唧，它實(shí)際類似于Socket的一系列接口，他跟Socket的區(qū)別是：普通的socket是端到端的（1:1的關(guān)系）瘾英，而ZMQ卻是可以N：M 的關(guān)系枣接，人們對BSD套接字的了解較多的是點(diǎn)對點(diǎn)的連接，點(diǎn)對點(diǎn)連接需要顯式地建立連接缺谴、銷毀連接但惶、選擇協(xié)議（TCP/UDP）和處理錯誤等，而ZMQ屏蔽了這些細(xì)節(jié)湿蛔，讓你的網(wǎng)絡(luò)編程更為簡單膀曾。ZMQ用于node與node間的通信，node可以是主機(jī)或者是進(jìn)程阳啥。
引用官方的說法： “ZMQ(以下ZeroMQ簡稱ZMQ)是一個簡單好用的傳輸層妓肢，像框架一樣的一個socket library，他使得Socket編程更加簡單苫纤、簡潔和性能更高碉钠。是一個消息處理隊(duì)列庫，可在多個線程卷拘、內(nèi)核和主機(jī)盒之間彈性伸縮喊废。ZMQ的明確目標(biāo)是“成為標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧的一部分，之后進(jìn)入Linux內(nèi)核”±醯埽現(xiàn)在還未看到它們的成功污筷。但是，它無疑是極具前景的、并且是人們更加需要的“傳統(tǒng)”BSD套接字之上的一層封裝瓣蛀。ZMQ讓編寫高性能網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序極為簡單和有趣陆蟆。”

特點(diǎn)是：

• 高性能惋增，非持久化叠殷；
• 跨平臺：支持Linux、Windows诈皿、OS X等林束。
• 多語言支持； C稽亏、C++壶冒、Java、.NET截歉、Python等30多種開發(fā)語言胖腾。
• 可單獨(dú)部署或集成到應(yīng)用中使用；
• 可作為Socket通信庫使用瘪松。

與RabbitMQ相比胸嘁，ZMQ并不像是一個傳統(tǒng)意義上的消息隊(duì)列服務(wù)器，事實(shí)上凉逛，它也根本不是一個服務(wù)器，更像一個底層的網(wǎng)絡(luò)通訊庫群井，在Socket API之上做了一層封裝状飞，將網(wǎng)絡(luò)通訊、進(jìn)程通訊和線程通訊抽象為統(tǒng)一的API接口书斜。支持“Request-Reply “诬辈，”Publisher-Subscriber“，”Parallel Pipeline”三種基本模型和擴(kuò)展模型荐吉。

ZeroMQ高性能設(shè)計(jì)要點(diǎn)：

1. 無鎖的隊(duì)列模型
   對于跨線程間的交互（用戶端和session）之間的數(shù)據(jù)交換通道pipe焙糟，采用無鎖的隊(duì)列算法CAS；在pipe兩端注冊有異步事件样屠，在讀或者寫消息到pipe的時穿撮，會自動觸發(fā)讀寫事件。
2. 批量處理的算法
   對于傳統(tǒng)的消息處理痪欲，每個消息在發(fā)送和接收的時候悦穿，都需要系統(tǒng)的調(diào)用，這樣對于大量的消息业踢，系統(tǒng)的開銷比較大栗柒，zeroMQ對于批量的消息，進(jìn)行了適應(yīng)性的優(yōu)化知举，可以批量的接收和發(fā)送消息瞬沦。
3. 多核下的線程綁定太伊，無須CPU切換
   區(qū)別于傳統(tǒng)的多線程并發(fā)模式，信號量或者臨界區(qū)逛钻， zeroMQ充分利用多核的優(yōu)勢僚焦，每個核綁定運(yùn)行一個工作者線程，避免多線程之間的CPU切換開銷绣的。

5.4 Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)叠赐，它可以處理消費(fèi)者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動作流數(shù)據(jù)。 這種動作（網(wǎng)頁瀏覽屡江，搜索和其他用戶的行動）是在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)上的許多社會功能的一個關(guān)鍵因素芭概。 這些數(shù)據(jù)通常是由于吞吐量的要求而通過處理日志和日志聚合來解決。 對于像Hadoop的一樣的日志數(shù)據(jù)和離線分析系統(tǒng)惩嘉，但又要求實(shí)時處理的限制罢洲，這是一個可行的解決方案。Kafka的目的是通過Hadoop的并行加載機(jī)制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理文黎，也是為了通過集群機(jī)來提供實(shí)時的消費(fèi)惹苗。
Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，有如下特性：

• 通過O(1)的磁盤數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提供消息的持久化耸峭，這種結(jié)構(gòu)對于即使數(shù)以TB的消息存儲也能夠保持長時間的穩(wěn)定性能桩蓉。（文件追加的方式寫入數(shù)據(jù)，過期的數(shù)據(jù)定期刪除）
• 高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒數(shù)百萬的消息劳闹。
• 支持通過Kafka服務(wù)器和消費(fèi)機(jī)集群來分區(qū)消息院究。
• 支持Hadoop并行數(shù)據(jù)加載。

Kafka相關(guān)概念

Broker

Kafka集群包含一個或多個服務(wù)器本涕，這種服務(wù)器被稱為broker

Topic

每條發(fā)布到Kafka集群的消息都有一個類別业汰，這個類別被稱為Topic。（物理上不同Topic的消息分開存儲菩颖，邏輯上一個Topic的消息雖然保存于一個或多個broker上但用戶只需指定消息的Topic即可生產(chǎn)或消費(fèi)數(shù)據(jù)而不必關(guān)心數(shù)據(jù)存于何處）

Partition

Parition是物理上的概念样漆，每個Topic包含一個或多個Partition.

Producer

負(fù)責(zé)發(fā)布消息到Kafka Broker

Consumer

消息消費(fèi)者，向Kafka Broker讀取消息的客戶端晦闰。

Consumer Group

每個Consumer屬于一個特定的Consumer Group（可為每個Consumer指定group name放祟，若不指定group name則屬于默認(rèn)的group）。

Kafka一般應(yīng)用在大數(shù)據(jù)日志處理或?qū)?shí)時性（少量延遲）呻右，可靠性（少量丟數(shù)據(jù)）要求稍低的場景使用舞竿。

六、參考資料
以下是本次分享參考的資料和推薦大家參考的資料窿冯。

參考資料（可參考資料）：

JMS

點(diǎn)對點(diǎn)和發(fā)布訂閱模型的對比
深入淺出JMS(一)--JMS基本概念

RabbitMQ

百度百科－RabbitMQ
柯南君：看大數(shù)據(jù)時代下的IT架構(gòu)（2）消息隊(duì)列之RabbitMQ-基礎(chǔ)概念詳細(xì)介紹

Zero MQ

高性能的通訊庫-zeroMQ的幾個高性能特征
百度文庫－ZeroMQ使用環(huán)境和結(jié)構(gòu)詳細(xì)分析

Kafka

百度百科－Kafka
Apache Kafka：下一代分布式消息系統(tǒng)
kafka：一個分布式消息系統(tǒng)

參考：

大型網(wǎng)站架構(gòu)系列：分布式消息隊(duì)列（一）
大型網(wǎng)站架構(gòu)系列：消息隊(duì)列（二）