MQ理论知识

笑着哭i 提交于 2020-03-27 14:01:44

3 月,跳不动了?>>>

1.消息队列应用场景

异步处理、应用解耦、流量削峰和信息通讯四个场景

1.1 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: 1.串行方式;2.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
    • 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
   假设三个业务节点每个使用50毫秒钟,不考虑网络等其他开销,则串行方式的时间是150毫秒,
并行的时间可能是100毫秒。
   因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的,假设CPU在1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒
内CPU可处理的请求量是7次(1000/150)。并行方式处理的请求量是10次(1000/100)
   小结:如以上案例描述,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,进行异步处理。改造后的架构如下:

1.2 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

  • 传统模式的缺点:

      1. 加入库存系统无法访问,则订单减库存将失败,从而导致订单失败
      1. 订单系统与库存系统耦合
  • 以上问题如何解决?引入应用消息队列后的方案,如下图:

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pub/sub(发布/订阅)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

1.3 流量削峰

  • 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。
    • 1.可以控制活动人数
    • 2.可以缓解短时间内高流量压垮应用
    • 3.用户请求,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
    • 4.秒杀业务根据消息队列中的请求信息,再做后续处理

1.4 日志处理

日志处理是指将消息队列用在日志处理中,比如Kafka的应用,解决大量日志传输的问题。架构简化如下

  • 日志采集客户端,负责日志数据采集,定时写入到Kafka队列
  • Kafka消息队列,负责日志数据的接收,存储和转发
  • 日志处理应用:订阅并消费kafka队列中的日志数据

 1)Kafka:接收用户日志的消息队列
 2)Logstash:做日志解析,统一成JSON输出给Elasticsearch
 3)Elasticsearch:实时日志分析服务的核心技术,一个schemaless,实时的数据存储服务,通过index组织数据,
 		   兼具强大的搜索和统计功能
 4)Kibana:基于Elasticsearch的数据可视化组件,超强的数据可视化能力是众多公司选择ELKstack的重要原因

1.5 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:

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:

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。

2. JMS消息服务

消息队列的JavaEE规范JMS。JMS(Java Message Service即Java消息服务) API是一个信息服务的标准/规范,允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低,消息服务更加可靠以及异步性。

2.1 消息模型

在JMS标准中,有两种消息模型P2P(Point to Point),Publish/Subscribe(Pub/Sub)。

2.2 P2P模式-队列模式

P2P模式包含三个角色:消息队列(Queue),发送者(Sender)、接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列,接收者从队列中获取消息。队列保留着消息,知道他们被消费或超时。

  • P2P的特点
    • 每个消息只能被一个消费者(Consumer)消费(即一旦被消费,信息就不再存在于消息队列中)
    • 发送者和接收者之间在时间上没有依赖性,也就是说当发送者发送了消息之后,不管接收者有没有正在运行,它不会影响到消息被发送到队列
    • 接收者在成功接收到消息之后需要向队列应答成功

如果希望发送的每个消息都会被成功处理的话,那么需要P2P模式。

2.3 Pub/Sub模式-广播/主题模式

包含三个角色:主题(Topic)、发布者(Publisher)、订阅者(Subscriber)多个发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者。

  • Pub/Sub的特点
    • 每个消息可以有多个消费者
    • 发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题(Topic)的订阅者,它必须创建一个订阅者之后,才能被消费发布者的消息
    • 为了消费消息,订阅者必须保持运行的状态

为了缓和这样严格的时间相关性,JMS允许订阅者创建一个可持久化的订阅。这样,即使订阅者没有被激活(运行),它也能接收到发布者的信息。

如果希望发送的消息可以被多个消费者处理的话,那么可以采用Pub/Sub模式

  • 消息消费方式

在JMS中,消息的产生和消费都是异步的。对于消费来说,JMS的消费者可以通过两种方式来消费消息。

1)同步:
订阅者或接收者通过receive方法来接收消息,receive在接收消息之前(或超时之前)将一直堵塞;
2)异步
订阅者或消费者可以注册为一个消息监听器。当消息到达之后,系统自动调用监听器的onMessage方法。
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