1 消息隊列概述

消息隊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，異步消息，流量削鋒等問題。實現(xiàn)高性能，高可用，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。
目前在生產(chǎn)環(huán)境，使用較多的消息隊列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。

2 消息隊列是怎么工作？

消息隊列系統(tǒng)，一般都包含3個角色：隊列服務(wù)端，隊列的生產(chǎn)者，隊列的消費者。
　　消息隊列系統(tǒng)類似于這個場景：有一條信息傳送帶不停地運轉(zhuǎn)。在傳送帶的起點，工人a不斷地把信息放在一個盒子，把盒子放到傳送帶上，盒子被傳送帶傳送到終點。在終點上，工人b把盒子上的信息取出來，進行處理。
　　在上面的場景中，不停運轉(zhuǎn)的傳送帶就是隊列服務(wù)端，在傳送帶起點不斷放盒子的工人a就是隊列的生產(chǎn)者，在傳送帶終點不斷取盒子的工人b就是隊列的消費者。
　　消息隊列的服務(wù)端，現(xiàn)在有大量的開源的應(yīng)用，例如RabbitMQ ，ZeroMQ ，redis等。
　　隊列的生產(chǎn)者和服務(wù)者，是針對消息隊列服務(wù)端開發(fā)的客戶端，例如，RabbitMQ就有針對java，php等語言開發(fā)的客戶端。
　　例如，在app后端中，用代碼調(diào)用 java客戶端，把要發(fā)送的短信信息放在ZeroMQ中，這里java客戶端是充當隊列的生產(chǎn)者。
　　寫一個守護進程，在守護進程中，通過代碼調(diào)用 java客戶端把要發(fā)送的短信信息不斷地從ZeroMQ取出來，然后發(fā)送出去。

3 為什么要用消息隊列？

假設(shè)一個老大，接到一個任務(wù)要處理完。在處理這個任務(wù)時，把這個任務(wù)分解為幾個小任務(wù)，只要分別完成了這幾個小任務(wù)，整個任務(wù)也就完成了。
　　做到某個小任務(wù)時，發(fā)現(xiàn)這個小任務(wù)需要花很多時間完成，而且這個小任務(wù)遲點完成也不影響整個任務(wù)的完成進度。于是，老大把這個小任務(wù)交個一個小弟去做，自己去接著完成其他的任務(wù)。
　　在上面的例子中，老大就是后臺系統(tǒng)，小弟就是消息隊列系統(tǒng)，當后臺系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)完成某些小任務(wù)需要花很多時間，而且遲點完成也不影響整個任務(wù)的，就會把這些小任務(wù)交給消息隊列系統(tǒng)。
　　在實際的app后端中，發(fā)送郵件，發(fā)送短信，推送等這些任務(wù)，都非常適合在消息隊列系統(tǒng)中做的。大家想想，這些任務(wù)是不是都需要花比較多的時間，而且遲點完成也不影響的。把這些任務(wù)放在隊列中，可加快請求的響應(yīng)時間。

4 消息隊列應(yīng)用場景

以下介紹消息隊列在實際應(yīng)用中常用的使用場景。異步處理，應(yīng)用解耦，流量削鋒和消息通訊四個場景。

4.1 異步處理

場景說明：用戶注冊后，需要發(fā)注冊郵件和注冊短信。傳統(tǒng)的做法有兩種1.串行的方式；2.并行方式。

• 串行方式：將注冊信息寫入數(shù)據(jù)庫成功后，發(fā)送注冊郵件，再發(fā)送注冊短信。以上三個任務(wù)全部完成后，返回給客戶端。
  

  串行方式.png

• 并行方式：將注冊信息寫入數(shù)據(jù)庫成功后，發(fā)送注冊郵件的同時，發(fā)送注冊短信。以上三個任務(wù)完成后，返回給客戶端。與串行的差別是，并行的方式可以提高處理的時間。

并行方式.png

假設(shè)三個業(yè)務(wù)節(jié)點每個使用50毫秒鐘，不考慮網(wǎng)絡(luò)等其他開銷，則串行方式的時間是150毫秒，并行的時間可能是100毫秒。

因為CPU在單位時間內(nèi)處理的請求數(shù)是一定的，假設(shè)CPU1秒內(nèi)吞吐量是100次。則串行方式1秒內(nèi)CPU可處理的請求量是7次（1000/150）。并行方式處理的請求量是10次（1000/100）。

小結(jié)：如以上案例描述，傳統(tǒng)的方式系統(tǒng)的性能（并發(fā)量，吞吐量，響應(yīng)時間）會有瓶頸。如何解決這個問題呢？
引入消息隊列，將不是必須的業(yè)務(wù)邏輯，異步處理。改造后的架構(gòu)如下：

消息隊列，異步處理.png

按照以上約定，用戶的響應(yīng)時間相當于是注冊信息寫入數(shù)據(jù)庫的時間，也就是50毫秒。注冊郵件，發(fā)送短信寫入消息隊列后，直接返回，因此寫入消息隊列的速度很快，基本可以忽略，因此用戶的響應(yīng)時間可能是50毫秒。因此架構(gòu)改變后，系統(tǒng)的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了兩倍。

4.2 應(yīng)用解耦

場景說明：用戶下單后，訂單系統(tǒng)需要通知庫存系統(tǒng)。傳統(tǒng)的做法是，訂單系統(tǒng)調(diào)用庫存系統(tǒng)的接口。如下圖：

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傳統(tǒng)模式的缺點：

1. 假如庫存系統(tǒng)無法訪問，則訂單減庫存將失敗，從而導(dǎo)致訂單失敗；
2. 訂單系統(tǒng)與庫存系統(tǒng)耦合；

如何解決以上問題呢？引入應(yīng)用消息隊列后的方案，如下圖：

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• 訂單系統(tǒng)：用戶下單后，訂單系統(tǒng)完成持久化處理，將消息寫入消息隊列，返回用戶訂單下單成功。
• 庫存系統(tǒng)：訂閱下單的消息，采用拉/推的方式，獲取下單信息，庫存系統(tǒng)根據(jù)下單信息，進行庫存操作。

假如：在下單時庫存系統(tǒng)不能正常使用。也不影響正常下單，因為下單后，訂單系統(tǒng)寫入消息隊列就不再關(guān)心其他的后續(xù)操作了。實現(xiàn)訂單系統(tǒng)與庫存系統(tǒng)的應(yīng)用解耦。

4.3 流量削鋒

流量削鋒也是消息隊列中的常用場景，一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛。
應(yīng)用場景：秒殺活動，一般會因為流量過大，導(dǎo)致流量暴增，應(yīng)用掛掉。為解決這個問題，一般需要在應(yīng)用前端加入消息隊列。

1. 可以控制活動的人數(shù)；
2. 可以緩解短時間內(nèi)高流量壓垮應(yīng)用；

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用戶的請求，服務(wù)器接收后，首先寫入消息隊列。假如消息隊列長度超過最大數(shù)量，則直接拋棄用戶請求或跳轉(zhuǎn)到錯誤頁面；
秒殺業(yè)務(wù)根據(jù)消息隊列中的請求信息，再做后續(xù)處理。

4.4 日志處理

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

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• 日志采集客戶端，負責日志數(shù)據(jù)采集，定時寫受寫入Kafka隊列；
• Kafka消息隊列，負責日志數(shù)據(jù)的接收，存儲和轉(zhuǎn)發(fā)；
• 日志處理應(yīng)用：訂閱并消費kafka隊列中的日志數(shù)據(jù)；

以下是新浪kafka日志處理應(yīng)用案例：

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

5 消息通訊

消息通訊是指，消息隊列一般都內(nèi)置了高效的通信機制，因此也可以用在純的消息通訊。比如實現(xiàn)點對點消息隊列，或者聊天室等。

• 點對點通訊：
  

  點對點通訊.png
  
  客戶端A和客戶端B使用同一隊列，進行消息通訊。

• 聊天室通訊：
  

  聊天室通訊.png
  
  客戶端A，客戶端B，客戶端N訂閱同一主題，進行消息發(fā)布和接收。實現(xiàn)類似聊天室效果。
  以上實際是消息隊列的兩種消息模式，點對點或發(fā)布訂閱模式。模型為示意圖，供參考。

6 JMS消息服務(wù)

講消息隊列就不得不提JMS 。JMS（JAVA Message Service,java消息服務(wù)）API是一個消息服務(wù)的標準/規(guī)范，允許應(yīng)用程序組件基于JavaEE平臺創(chuàng)建、發(fā)送、接收和讀取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服務(wù)更加可靠以及異步性。
在EJB架構(gòu)中，有消息bean可以無縫的與JM消息服務(wù)集成。在J2EE架構(gòu)模式中，有消息服務(wù)者模式，用于實現(xiàn)消息與應(yīng)用直接的解耦。

JMS具有兩種通信模式：

1. Point-to-Point Messaging Domain （點對點）
2. Publish/Subscribe Messaging Domain （發(fā)布/訂閱模式）

在JMS API出現(xiàn)之前，大部分產(chǎn)品使用“點對點”和“發(fā)布/訂閱”中的任一方式來進行消息通訊。JMS定義了這兩種消息發(fā)送模型的規(guī)范，它們相互獨立。任何JMS的提供者可以實現(xiàn)其中的一種或兩種模型，這是它們自己的選擇。JMS規(guī)范提供了通用接口保證我們基于JMS API編寫的程序適用于任何一種模型。

6.1 消息模型

在JMS標準中，有兩種消息模型P2P（Point to Point）,
Publish/Subscribe(Pub/Sub)。

• P2P模式

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P2P模式包含三個角色：消息隊列（Queue），發(fā)送者(Sender)，接收者(Receiver)。每個消息都被發(fā)送到一個特定的隊列，接收者從隊列中獲取消息。隊列保留著消息，直到他們被消費或超時。
P2P的特點

1. 每個消息只有一個消費者（Consumer）(即一旦被消費，消息就不再在消息隊列中)；
2. 發(fā)送者和接收者之間在時間上沒有依賴性，也就是說當發(fā)送者發(fā)送了消息之后，不管接收者有沒有正在運行，它不會影響到消息被發(fā)送到隊列；
3. 接收者在成功接收消息之后需向隊列應(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，那么需要P2P模式。

• Pub/sub模式

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包含三個角色主題（Topic），發(fā)布者（Publisher），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。
Pub/Sub的特點

1. 每個消息可以有多個消費者；
2. 發(fā)布者和訂閱者之間有時間上的依賴性。針對某個主題（Topic）的訂閱者，它必須創(chuàng)建一個訂閱者之后，才能消費發(fā)布者的消息；
3. 為了消費消息，訂閱者必須保持運行的狀態(tài)。

為了緩和這樣嚴格的時間相關(guān)性，JMS允許訂閱者創(chuàng)建一個可持久化的訂閱。這樣，即使訂閱者沒有被激活（運行），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、或者只被一個消息者處理、或者可以被多個消費者處理的話，那么可以采用Pub/Sub模型。

6.2 消息消費

在JMS中，消息的產(chǎn)生和消費都是異步的。對于消費來說，JMS的消息者可以通過兩種方式來消費消息。

• 同步（Synchronous）
  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；
• 異步（Asynchronous）
  訂閱者或接收者可以注冊為一個消息監(jiān)聽器。當消息到達之后，系統(tǒng)自動調(diào)用監(jiān)聽器的onMessage方法。

JNDI：Java命名和目錄接口,是一種標準的Java命名系統(tǒng)接口?？梢栽诰W(wǎng)絡(luò)上查找和訪問服務(wù)。通過指定一個資源名稱，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。
JNDI在JMS中起到查找和訪問發(fā)送目標或消息來源的作用。

6.3 JMS編程模型

JMS編程模型

1. 管理對象（Administered objects）-連接工廠（Connection Factories）和目的地（Destination）
2. 連接對象（Connections）
3. 會話（Sessions）
4. 消息生產(chǎn)者（Message Producers）
5. 消息消費者（Message Consumers）
6. 消息監(jiān)聽者（Message Listeners）

• ConnectionFactory
  創(chuàng)建Connection對象的工廠，針對兩種不同的jms消息模型，分別有QueueConnectionFactory和TopicConnectionFactory兩種?？梢酝ㄟ^JNDI來查找ConnectionFactory對象。

• Destination
  Destination的意思是消息生產(chǎn)者的消息發(fā)送目標或者說消息消費者的消息來源。對于消息生產(chǎn)者來說，它的Destination是某個隊列（Queue）或某個主題（Topic）;對于消息消費者來說，它的Destination也是某個隊列或主題（即消息來源）。
  所以，Destination實際上就是兩種類型的對象：Queue、Topic可以通過JNDI來查找Destination。

• 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。跟ConnectionFactory一樣，Connection也有兩種類型：QueueConnection和TopicConnection。

• Session
  Session是操作消息的接口。可以通過session創(chuàng)建生產(chǎn)者、消費者、消息等。Session提供了事務(wù)的功能。當需要使用session發(fā)送/接收多個消息時，可以將這些發(fā)送/接收動作放到一個事務(wù)中。同樣，也分QueueSession和TopicSession。

• 消息的生產(chǎn)者
  消息生產(chǎn)者由Session創(chuàng)建，并用于將消息發(fā)送到Destination。同樣，消息生產(chǎn)者分兩種類型：QueueSender和TopicPublisher?？梢哉{(diào)用消息生產(chǎn)者的方法（send或publish方法）發(fā)送消息。

• 消息消費者
  消息消費者由Session創(chuàng)建，用于接收被發(fā)送到Destination的消息。兩種類型：QueueReceiver和TopicSubscriber?？煞謩e通過session的createReceiver(Queue)或createSubscriber(Topic)來創(chuàng)建。當然，也可以session的creatDurableSubscriber方法來創(chuàng)建持久化的訂閱者。

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

深入學習JMS對掌握JAVA架構(gòu)，EJB架構(gòu)有很好的幫助，消息中間件也是大型分布式系統(tǒng)必須的組件。

7 常用消息隊列

7.1 Kafka

Kafka作為時下最流行的開源消息系統(tǒng)，被廣泛地應(yīng)用在數(shù)據(jù)緩沖、異步通信、匯集日志、系統(tǒng)解耦等方面。相比較于RocketMQ等其他常見消息系統(tǒng)，Kafka在保障了大部分功能特性的同時，還提供了超一流的讀寫性能。
Kafka是一種分布式的，基于發(fā)布/訂閱的消息系統(tǒng)。主要設(shè)計目標如下：
以時間復(fù)雜度為O(1)的方式提供消息持久化能力，即使對TB級以上數(shù)據(jù)也能保證常數(shù)時間復(fù)雜度的訪問性能。
高吞吐率。即使在非常廉價的商用機器上也能做到單機支持每秒100K條以上消息的傳輸。
支持Kafka Server間的消息分區(qū)，及分布式消費，同時保證每個Partition內(nèi)的消息順序傳輸。
同時支持離線數(shù)據(jù)處理和實時數(shù)據(jù)處理。
Scale out：支持在線水平擴展。
很明顯的看出Kafka的性能遠超RabbitMQ。不過這也是理所當然的，畢竟2個消息隊列實現(xiàn)的協(xié)議是不一樣的，處理消息的場景也大有不同。RabbitMQ適合處理一些數(shù)據(jù)嚴謹?shù)南?，比如說支付消息，社交消息等不能丟失的數(shù)據(jù)。Kafka是批量操作切不報證數(shù)據(jù)是否能完整的到達消費者端，所以適合一些大量的營銷消息的場景。

7.2 RabbitMQ

RabbitMQ是使用Erlang編寫的一個開源的消息隊列，本身支持很多的協(xié)議：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正因如此，它非常重量級，更適合于企業(yè)級的開發(fā)。同時實現(xiàn)了Broker構(gòu)架，這意味著消息在發(fā)送給客戶端時先在中心隊列排隊。對路由，負載均衡或者數(shù)據(jù)持久化都有很好的支持。
它支持開放的高級消息隊列協(xié)議 (AMQP，Advanced Message Queuing Protocol)，從根本上避免了生產(chǎn)廠商的封閉，使用任何語言的各種客戶都可以從中受益。這種協(xié)議提供了相當復(fù)雜的消息傳輸模式，所以基本上不需要MassTransit或NServiceBus的配合。它還具有“企業(yè)級”的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。這些東西對我的客戶來說十分的有吸引力。

7.3 ZeroMQ

號稱最快的消息隊列系統(tǒng)，尤其針對大吞吐量的需求場景。跟其它幾個接受測試的產(chǎn)品不同，你不需要安裝和運行一個消息服務(wù)器，或中間件。你只需要簡單的引用ZeroMQ程序庫，可以使用NuGet安裝，然后你就可以愉快的在應(yīng)用程序之間發(fā)送消息了。非常有趣的是，他們也同樣使用這方式在任何利用ZeroMQ進行強大的進程內(nèi)通信的語言里創(chuàng)建Erlang風格的這種執(zhí)行角色。ZeroMQ和其它的不是一個級別。它的性能驚人的高。公平的說，ZeroMQ跟其它幾個比起來像頭巨獸，盡管這樣，結(jié)論很清楚：如果你希望一個應(yīng)用程序發(fā)送消息越快越好，你選擇ZeroMQ。當你不太在意偶然會丟失某些消息的情況下更有價值。其中，Twitter的Storm中使用ZeroMQ作為數(shù)據(jù)流的傳輸。

7.4 ActiveMQ

Java世界的中堅力量?；?strong>JMS協(xié)議。它有很長的歷史，而且被廣泛的使用。它還是跨平臺的，給那些非微軟平臺的產(chǎn)品提供了一個天然的集成接入點。然而，它只有跑過了MSMQ才有可能被考慮。
ActiveMQ是Apache下的一個子項目。 類似于ZeroMQ，它能夠以代理人和點對點的技術(shù)實現(xiàn)隊列。同時類似于RabbitMQ，它少量代碼就可以高效地實現(xiàn)高級應(yīng)用場景。

7.5 Jafka

Jafka是在Kafka之上孵化而來的，即Kafka的一個升級版。具有以下特性：快速持久化，可以在O(1)的系統(tǒng)開銷下進行消息持久化；高吞吐，在一臺普通的服務(wù)器上既可以達到10W/s的吞吐速率；完全的分布式系統(tǒng)，Broker、Producer、Consumer都原生自動支持分布式，自動實現(xiàn)負載均衡；支持Hadoop數(shù)據(jù)并行加載，對于像Hadoop的一樣的日志數(shù)據(jù)和離線分析系統(tǒng)，但又要求實時處理的限制，這是一個可行的解決方案。

7.6 MSMQ

這是微軟的產(chǎn)品里唯一被認為有價值的東西。對我的客戶來說，如果MSMQ能證明可以應(yīng)對這種任務(wù)，他們將選擇使用它。關(guān)鍵是這個東西并不復(fù)雜，除了接收和發(fā)送，沒有別的；它有一些硬性限制，比如最大消息體積是4MB。然而，通過和一些像MassTransit或NServiceBus這樣的軟件的連接，它完全可以解決這些問題。

7.7 Redis

是一個Key-Value的NoSQL數(shù)據(jù)庫，開發(fā)維護很活躍，雖然它是一個Key-Value數(shù)據(jù)庫存儲系統(tǒng)，但它本身支持MQ功能，所以完全可以當做一個輕量級的隊列服務(wù)來使用。對于RabbitMQ和Redis的入隊和出隊操作，各執(zhí)行100萬次，每10萬次記錄一次執(zhí)行時間。測試數(shù)據(jù)分為128Bytes、512Bytes、1K和10K四個不同大小的數(shù)據(jù)。實驗表明：入隊時，當數(shù)據(jù)比較小時Redis的性能要高于RabbitMQ，而如果數(shù)據(jù)大小超過了10K，Redis則慢的無法忍受；出隊時，無論數(shù)據(jù)大小，Redis都表現(xiàn)出非常好的性能，而RabbitMQ的出隊性能則遠低于Redis。