常用消息队列应用场景及其对比

太过爱你忘了你带给我的痛 2023-06-11 03:20 40阅读 0赞

## 一、消息队列应用场景 ##

消息队列在实际应用中常用的使用场景：异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景

1、异步处理

场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种  
串行的方式；并行方式

（1）串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端  
![在这里插入图片描述][20191028201224778.jpg]

（2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzIxNzA2NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

小结：传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。如何解决这个问题呢？

引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：  
![在这里插入图片描述][2019102820152193.jpg]

按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了两倍

2、应用解耦

场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图  
![在这里插入图片描述][20191028201634517.jpg]

传统模式的缺点：

假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败

订单系统与库存系统耦合，如下图：  
![在这里插入图片描述][20191028201737896.jpg]

订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功

库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作

假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦

3、流量削锋

流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛

应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。

*  可以控制活动的人数
 *  可以缓解短时间内高流量压垮应用

![在这里插入图片描述][20191028201952360.jpg]

用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面

秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理

4、消息通讯

消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等

点对点通讯：  
![在这里插入图片描述][20191028202316794.jpg]

客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。

聊天室通讯：  
![在这里插入图片描述][20191028202335890.jpg]

客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。  
以上实际是消息队列的两种消息模式，点对点或发布订阅模式。模型为示意图，供参考。

## 二、常用Message Queue对比 ##

**RabbitMQ**  
RabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正因如此，它非常重量级，更适合于企业级的开发。同时实现了Broker构架，这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由，负载均衡或者数据持久化都有很好的支持。

**Redis**  
Redis是一个基于Key-Value对的NoSQL数据库，开发维护很活跃。虽然它是一个Key-Value数据库存储系统，但它本身支持MQ功能，所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作，各执行100万次，每10万次记录一次执行时间。测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。实验表明：入队时，当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ，而如果数据大小超过了10K，Redis则慢的无法忍受；出队时，无论数据大小，Redis都表现出非常好的性能，而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。

**ZeroMQ**  
ZeroMQ号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景。ZeroMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列，但是开发人员需要自己组合多种技术框架，技术上的复杂度是对这MQ能够应用成功的挑战。ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式，你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件，因为你的应用程序将扮演这个服务器角色。你只需要简单的引用ZeroMQ程序库，可以使用NuGet安装，然后你就可以愉快的在应用程序之间发送消息了。但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列，也就是说如果宕机，数据将会丢失。其中，Twitter的Storm 0.9.0以前的版本中默认使用ZeroMQ作为数据流的传输（Storm从0.9版本开始同时支持ZeroMQ和Netty作为传输模块）。

**ActiveMQ**  
ActiveMQ是Apache下的一个子项目。 类似于ZeroMQ，它能够以代理人和点对点的技术实现队列。同时类似于RabbitMQ，它少量代码就可以高效地实现高级应用场景。

**Kafka/Jafka**  
Kafka是Apache下的一个子项目，是一个高性能跨语言分布式发布/订阅消息队列系统，而Jafka是在Kafka之上孵化而来的，即Kafka的一个升级版。具有以下特性：快速持久化，可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化；高吞吐，在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率；完全的分布式系统，Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式，自动实现负载均衡；支持Hadoop数据并行加载，对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka通过Hadoop的并行加载机制统一了在线和离线的消息处理。Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统，除了性能非常好之外，还是一个工作良好的分布式系统。

[20191028201224778.jpg]: /images/20230531/ef7a5580dc8a41c8a737641d76c69881.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzIxNzA2NQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230531/af81e572bd07439fb7fcbf77cf2015e3.png
[2019102820152193.jpg]: /images/20230531/1145c5bb65104c68b4ad6cb2cf797a73.png
[20191028201634517.jpg]: /images/20230531/a7300b37d59b42ada30330bcc8763350.png
[20191028201737896.jpg]: /images/20230531/8ca43c43e5684d70a9856a9e1a8699eb.png
[20191028201952360.jpg]: /images/20230531/b616fddd62ac4937b4f312c4446e4428.png
[20191028202316794.jpg]: /images/20230531/db57177125c84173abd35cb87bfa1f33.png
[20191028202335890.jpg]: /images/20230531/ddbe1bf88b0948b7a5c8ff1c395bd083.png