不会编程如何做自己的网站,广西壮族自治区学生资助管理中心,网页设计与制作思考建议200字,wordpress 数据 清理转载自 分布式系统之消息队列
一、MQ简介
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件#xff0c;主要解决应用耦合#xff0c;异步消息#xff0c;流量削锋等问题#xff0c;实现高性能#xff0c;高可用#xff0c;可伸缩和最终一致性架构。
使用较多的消息队…转载自 分布式系统之消息队列
一、MQ简介
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件主要解决应用耦合异步消息流量削锋等问题实现高性能高可用可伸缩和最终一致性架构。
使用较多的消息队列有ActiveMQRabbitMQZeroMQKafkaMetaMQRocketMQ
二、消息队列应用场景
以下介绍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。2.1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.串行的方式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CPU1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异步处理。改造后的架构如下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2.2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
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
如何解决以上问题呢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2.3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2.4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受写入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
以下是新浪kafka日志处理应用案例转自http://cloud.51cto.com/art/201507/484338.htm(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ELK stack的重要原因2.5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。
三、消息中间件示例 3.1电商系统消息队列采用高可用可持久化的消息中间件。比如Active MQRabbit MQRocket Mq。
1应用将主干逻辑处理完成后写入消息队列。消息发送是否成功可以开启消息的确认模式。消息队列返回消息接收成功状态后应用再返回这样保障消息的完整性
2扩展流程发短信配送处理订阅队列消息。采用推或拉的方式获取消息并处理。
3消息将应用解耦的同时带来了数据一致性问题可以采用最终一致性方式解决。比如主数据写入数据库扩展应用根据消息队列并结合数据库方式实现基于消息队列的后续处理。3.2日志收集系统分为Zookeeper注册中心日志收集客户端Kafka集群和Storm集群OtherApp四部分组成。
Zookeeper注册中心提出负载均衡和地址查找服务日志收集客户端用于采集应用系统的日志并将数据推送到kafka队列Kafka集群接收路由存储转发等消息处理
Storm集群与OtherApp处于同一级别采用拉的方式消费队列中的数据
四、JMS消息服务
讲消息队列就不得不提JMS 。JMSJava Message Service,Java消息服务API是一个消息服务的标准/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。
在EJB架构中有消息bean可以无缝的与JM消息服务集成。在J2EE架构模式中有消息服务者模式用于实现消息与应用直接的解耦。4.1消息模型
在JMS标准中有两种消息模型P2PPoint to Point,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。4.1.1 P2P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。队列保留着消息直到他们被消费或超时。
P2P的特点
每个消息只有一个消费者Consumer(即一旦被消费消息就不再在消息队列中)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消息之后需向队列应答成功
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。架构KKQ466097527欢迎加入4.1.2 Pub/sub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消息。
如果希望发送的消息可以不被做任何处理、或者只被一个消息者处理、或者可以被多个消费者处理的话那么可以采用Pub/Sub模型。4.2消息消费
在JMS中消息的产生和消费都是异步的。对于消费来说JMS的消息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方法在接收到消息之前或超时之前将一直阻塞
2异步
订阅者或接收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。
JNDIJava命名和目录接口,是一种标准的Java命名系统接口。可以在网络上查找和访问服务。通过指定一个资源名称该名称对应于数据库或命名服务中的一个记录同时返回资源连接建立所必须的信息。
JNDI在JMS中起到查找和访问发送目标或消息来源的作用。4.3JMS编程模型
(1) ConnectionFactory
创建Connection对象的工厂针对两种不同的jms消息模型分别有QueueConnectionFactory和TopicConnectionFactory两种。可以通过JNDI来查找ConnectionFactory对象。
(2) Destination
Destination的意思是消息生产者的消息发送目标或者说消息消费者的消息来源。对于消息生产者来说它的Destination是某个队列Queue或某个主题Topic;对于消息消费者来说它的Destination也是某个队列或主题即消息来源。
所以Destination实际上就是两种类型的对象Queue、Topic可以通过JNDI来查找Destination。
(3) Connection
Connection表示在客户端和JMS系统之间建立的链接对TCP/IP socket的包装。Connection可以产生一个或多个Session。跟ConnectionFactory一样Connection也有两种类型QueueConnection和TopicConnection。
(4) Session
Session是操作消息的接口。可以通过session创建生产者、消费者、消息等。Session提供了事务的功能。当需要使用session发送/接收多个消息时可以将这些发送/接收动作放到一个事务中。同样也分QueueSession和TopicSession。
(5) 消息的生产者
消息生产者由Session创建并用于将消息发送到Destination。同样消息生产者分两种类型QueueSender和TopicPublisher。可以调用消息生产者的方法send或publish方法发送消息。
(6) 消息消费者
消息消费者由Session创建用于接收被发送到Destination的消息。两种类型QueueReceiver和TopicSubscriber。可分别通过session的createReceiver(Queue)或createSubscriber(Topic)来创建。当然也可以session的creatDurableSubscriber方法来创建持久化的订阅者。
(7) MessageListener
消息监听器。如果注册了消息监听器一旦消息到达将自动调用监听器的onMessage方法。EJB中的MDBMessage-Driven Bean就是一种MessageListener。
深入学习JMS对掌握JAVA架构EJB架构有很好的帮助消息中间件也是大型分布式系统必须的组件。本次分享主要做全局性介绍具体的深入需要大家学习实践总结领会。
五、常用消息队列
一般商用的容器比如WebLogicJBoss都支持JMS标准开发上很方便。但免费的比如TomcatJetty等则需要使用第三方的消息中间件。本部分内容介绍常用的消息中间件Active MQ,Rabbit MQZero MQ,Kafka以及他们的特点。5.1 ActiveMQ
ActiveMQ 是Apache出品最流行的能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现尽管JMS规范出台已经是很久的事情了但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位。
ActiveMQ特性如下
⒈ 多种语言和协议编写客户端。语言: Java,C,C,C#,Ruby,Perl,Python,PHP。应用协议 OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP
⒉ 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范 持久化XA消息事务)
⒊ 对spring的支持ActiveMQ可以很容易内嵌到使用Spring的系统里面去而且也支持Spring2.0的特性
⒋ 通过了常见J2EE服务器如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的测试其中通过JCA 1.5 resource adaptors的配置可以让ActiveMQ可以自动的部署到任何兼容J2EE 1.4 商业服务器上
⒌ 支持多种传送协议in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA
⒍ 支持通过JDBC和journal提供高速的消息持久化
⒎ 从设计上保证了高性能的集群客户端-服务器点对点
⒏ 支持Ajax
⒐ 支持与Axis的整合
⒑ 可以很容易得调用内嵌JMS provider进行测试5.2 RabbitMQ
RabbitMQ是流行的开源消息队列系统用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP高级消息队列协议的标准实现。支持多种客户端如Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等支持AJAX持久化。用于在分布式系统中存储转发消息在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。
结构图如下架构KKQ466097527欢迎加入几个重要概念
Broker简单来说就是消息队列服务器实体。Exchange消息交换机它指定消息按什么规则路由到哪个队列。Queue消息队列载体每个消息都会被投入到一个或多个队列。Binding绑定它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。Routing Key路由关键字exchange根据这个关键字进行消息投递。vhost虚拟主机一个broker里可以开设多个vhost用作不同用户的权限分离。producer消息生产者就是投递消息的程序。consumer消息消费者就是接受消息的程序。channel消息通道在客户端的每个连接里可建立多个channel每个channel代表一个会话任务。
消息队列的使用过程如下
1客户端连接到消息队列服务器打开一个channel。
2客户端声明一个exchange并设置相关属性。
3客户端声明一个queue并设置相关属性。
4客户端使用routing key在exchange和queue之间建立好绑定关系。
5客户端投递消息到exchange。
exchange接收到消息后就根据消息的key和已经设置的binding进行消息路由将消息投递到一个或多个队列里。5.3 ZeroMQ
号称史上最快的消息队列它实际类似于Socket的一系列接口他跟Socket的区别是普通的socket是端到端的1:1的关系而ZMQ却是可以NM 的关系人们对BSD套接字的了解较多的是点对点的连接点对点连接需要显式地建立连接、销毁连接、选择协议TCP/UDP和处理错误等而ZMQ屏蔽了这些细节让你的网络编程更为简单。ZMQ用于node与node间的通信node可以是主机或者是进程。
引用官方的说法 “ZMQ(以下ZeroMQ简称ZMQ)是一个简单好用的传输层像框架一样的一个socket library他使得Socket编程更加简单、简洁和性能更高。是一个消息处理队列库可在多个线程、内核和主机盒之间弹性伸缩。ZMQ的明确目标是“成为标准网络协议栈的一部分之后进入Linux内核”。现在还未看到它们的成功。但是它无疑是极具前景的、并且是人们更加需要的“传统”BSD套接字之上的一 层封装。ZMQ让编写高性能网络应用程序极为简单和有趣。”
特点是
高性能非持久化跨平台支持Linux、Windows、OS X等多语言支持 C、C、Java、.NET、Python等30多种开发语言可单独部署或集成到应用中使用可作为Socket通信库使用
与RabbitMQ相比ZMQ并不像是一个传统意义上的消息队列服务器事实上它也根本不是一个服务器更像一个底层的网络通讯库在Socket API之上做了一层封装将网络通讯、进程通讯和线程通讯抽象为统一的API接口。支持“Request-Reply “”Publisher-Subscriber“”Parallel Pipeline”三种基本模型和扩展模型。
ZeroMQ高性能设计要点
1、无锁的队列模型对于跨线程间的交互用户端和session之间的数据交换通道pipe采用无锁的队列算法CAS在pipe两端注册有异步事件在读或者写消息到pipe的时会自动触发读写事件。
2、批量处理的算法对于传统的消息处理每个消息在发送和接收的时候都需要系统的调用这样对于大量的消息系统的开销比较大zeroMQ对于批量的消息进行了适应性的优化可以批量的接收和发送消息。
3、多核下的线程绑定无须CPU切换区别于传统的多线程并发模式信号量或者临界区 zeroMQ充分利用多核的优势每个核绑定运行一个工作者线程避免多线程之间的CPU切换开销。5.4 Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作网页浏览搜索和其他用户的行动是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 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的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理也是为了通过集群机来提供实时的消费。
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统有如下特性
通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。文件追加的方式写入数据过期的数据定期删除高吞吐量即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息支持Hadoop并行数据加载
Kafka相关概念
Broker
Kafka集群包含一个或多个服务器这种服务器被称为broker[5]
Topic
每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别这个类别被称为Topic。物理上不同Topic的消息分开存储逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处
Partition
Parition是物理上的概念每个Topic包含一个或多个Partition.
Producer
负责发布消息到Kafka broker
Consumer
消息消费者向Kafka broker读取消息的客户端。
Consumer Group
每个Consumer属于一个特定的Consumer Group可为每个Consumer指定group name若不指定group name则属于默认的group。
一般应用在大数据日志处理或对实时性少量延迟可靠性少量丢数据要求稍低的场景使用。
