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MQ(Message Quene) : 翻译为 消息队列,别名为 消息中间件#xff0c;通过典型的 生产者和消费者模型,生产者不断向消息队列中生产消息#xff0c;消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的#xff0c;而且只关心消息的发送和接收#xff0c…1 MQ介绍
MQ(Message Quene) : 翻译为 消息队列,别名为 消息中间件通过典型的 生产者和消费者模型,生产者不断向消息队列中生产消息消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的而且只关心消息的发送和接收没有业务逻辑的侵入,轻松的实现系统间解耦。MQ通过利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流并基于数据通信来进行分布式系统的集成。
1.1 MQ应用场景
MQ的应用场景包括有异步处理服务解耦流量削峰。
1.1.1 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.串行的方式 2.并行的方式
串行方式: 将注册信息写入数据库后,发送注册邮件,再发送注册短信,以上三个任务全部完成后才返回给客户端。 这有一个问题是,邮件,短信并不是必须的,它只是一个通知,而这种做法让客户端等待没有必要等待的东西. 并行方式: 将注册信息写入数据库后,发送邮件的同时,发送短信,以上三个任务完成后,返回给客户端,并行的方式能提高处理的时间。 消息队列:假设三个业务节点分别使用50ms,串行方式使用时间150ms,并行使用时间100ms。虽然并行已经提高的处理时间,但是,前面说过,邮件和短信对我正常的使用网站没有任何影响客户端没有必要等着其发送完成才显示注册成功,应该是写入数据库后就返回. 消息队列: 引入消息队列后把发送邮件,短信不是必须的业务逻辑异步处理 由此可以看出,引入消息队列后用户的响应时间就等于写入数据库的时间写入消息队列的时间(可以忽略不计),引入消息队列后处理后,响应时间是串行的3倍,是并行的2倍。
1.1.2 应用解耦
场景双11是购物狂节,用户下单后,订单系统需要通知库存系统,传统的做法就是订单系统调用库存系统的接口. 这种做法有一个缺点:当库存系统出现故障时,订单就会失败。 订单系统和库存系统高耦合. 引入消息队列 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,获取下单消息,进行库操作。 就算库存系统出现故障,消息队列也能保证消息的可靠投递,不会导致消息丢失.
1.1.3 流量削峰
场景: 秒杀活动一般会因为流量过大导致应用挂掉,为了解决这个问题一般在应用前端加入消息队列。
作用:
1.可以控制活动人数超过此一定阀值的订单直接丢弃(我为什么秒杀一次都没有成功过呢^^)
2.可以缓解短时间的高流量压垮应用(应用程序按自己的最大处理能力获取订单) 1.用户的请求,服务器收到之后,首先写入消息队列,加入消息队列长度超过最大值,则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面.
2.秒杀业务根据消息队列中的请求信息再做后续处理. 1.2 常见的MQ产品
1.2.1 ActiveMQ
ActiveMQ 是Apache出品最流行的能力强劲的开源消息总线。它是一个完全支持JMS规范的的消息中间件。丰富的API,多种集群架构模式让ActiveMQ在业界成为老牌的消息中间件,在中小型企业颇受欢迎!
优点单机吞吐量万级时效性 ms 级可用性高基于主从架构实现高可用性消息可靠性较低的概率丢失数据缺点:官方社区现在对 ActiveMQ 5.x 维护越来越少高吞吐量场景较少使用
1.2.2 RabbitMQ
RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由包括点对点和发布/订阅、可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景。
RabbitMQ相较于 Kafka与 RocketMQ要低由于其不是Java语言开发所以公司内部对其实现定制化开发难度较大。
RabbitMQ比Kafka可靠Kafka更适合IO高吞吐的处理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比如ELK日志收集。
1.2.3 Kafka
Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统目前归属于Apache顶级项目。Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费。其没有遵循任何常见的MQ协议而是使用自研协议。Kafka追求高吞吐量一开始的目的就是用于日志收集和传输。0.8版本开始支持复制不支持事务对消息的重复、丢失、错误没有严格要求适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。
1.2.4 RocketMQ
RocketMQ是阿里开源的消息中间件它是纯Java开发具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。RocketMQ思路起源于Kafka对消息的可靠传输及事务性做了优化目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景。其没有遵循任何常见的MQ协议而是使用自研协议 优点:单机吞吐量十万级,可用性非常高分布式架构,消息可以做到 0 丢失,MQ 功能较为完善还是分布式的扩展性好,支持 10 亿级别的消息堆积不会因为堆积导致性能下降。 缺点支持的客户端语言不多目前是 Java 及 C其中C不成熟社区活跃度一般,没有在 MQ核心中去实现 JMS 等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码
MQ产品各指标对比
1.3 常见的MQ协议
1.3.1 JMS
JMSJava Messaging ServiceJava消息服务。是Java平台上有关MOMMessage Oriented Middleware面向消息的中间件 PO/OO/AO的技术规范它便于消息系统中的Java应用程序进行消息交换并且通过提供标准的产生、发送、接收消息的接口简化企业应用的开发。ActiveMQ是该协议的典型实现。
1.3.2 STOMP
STOMPStreaming Text Orientated Message Protocol面向流文本的消息协议是一种MOM设计的简单文本协议。STOMP提供一个可互操作的连接格式允许客户端与任意STOMP消息代理Broker进行交互。ActiveMQ是该协议的典型实现RabbitMQ通过插件可以支持该协议。
1.3.3 AMQP
AMQPAdvanced Message Queuing Protocol高级消息队列协议一个提供统一消息服务的应用层标准是应用层协议的一个开放标准是一种MOM设计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息并不受客户端/中间件不同产品不同开发语言等条件的限制。 RabbitMQ是该协议的典型实现。
1.3.4 MQTT
MQTTMessage Queuing Telemetry Transport消息队列遥测传输是IBM开发的一个即时通讯协议是一种二进制协议主要用于服务器和低功耗IoT物联网设备间的通信。该协议支持所有平台几乎可以把所有联网物品和外部连接起来被用来当做传感器和致动器的通信协议。 RabbitMQ通过插件可以支持该协议。
2 RocketMQ概述 RocketMQ是⼀款阿⾥巴巴开源的消息中间件是一个统一消息引擎、轻量级数据处理平台。2016年11⽉28⽇阿⾥巴巴向 Apache 软件基⾦会捐赠RocketMQ成为 Apache 孵化项⽬。2017 年 9 ⽉ 25 ⽇Apache 宣布 RocketMQ孵化成为 Apache 顶级项⽬TLP 成为国内⾸个互联⽹中间件在 Apache 上的顶级项⽬。
官⽹地址http://rocketmq.apache.org
2.1 发展历程 2007年阿里开始五彩石项目Notify作为项目中交易核心消息流转系统应运而生。Notify系统是 RocketMQ的雏形。2010年B2B大规模使用ActiveMQ作为阿里的消息内核。阿里急需一个具有海量堆积能力的消息系统。2011年初Kafka开源。淘宝中间件团队在对Kafka进行了深入研究后开发了一款新的MQMetaQ。2012年MetaQ发展到了v3.0版本在它基础上进行了进一步的抽象形成了RocketMQ然后就将其进行了开源。2015年阿里在RocketMQ的基础上又推出了一款专门针对阿里云上用户的消息系统Aliware MQ。 2016年双十一RocketMQ承载了万亿级消息的流转跨越了一个新的里程碑。11⽉28⽇阿⾥巴巴向 Apache 软件基⾦会捐赠 RocketMQ成为 Apache 孵化项⽬。2017 年 9 ⽉ 25 ⽇Apache 宣布 RocketMQ孵化成为 Apache 顶级项⽬TLP 成为国内⾸个互联⽹中间件在 Apache 上的顶级项⽬
2.2 基本概念
2.2.1 消息Message
消息是指消息系统所传输信息的物理载体生产和消费数据的最小单位每条消息必须属于一个主题Topic。
2.2.2 主题Topic
Topic表示一类消息的集合每个主题包含若干条消息每条消息只能属于一个主题是RocketMQ进行消息订阅的基本单位。
一个生产者可以同时发送多种Topic的消息而一个消费者只对某种特定的Topic感兴趣即只可以订阅和消费一种Topic的消息。 2.2.3 标签Tag
标签用于同一主题下区分不同类型的消息。Topic是消息的一级分类Tag是消息的二级分类
来自同一业务单元的消息可以根据不同业务目的在同一主题下设置不同标签。标签能够有效地保持代码的清晰度和连贯性并优化RocketMQ提供的查询系统。消费者可以根据Tag实现对不同子主题的不同消费逻辑实现更好的扩展性。
2.2.4 队列MessageQueue
为了消息写入能力的水平扩展RocketMQ 对 Topic进行了分区这种操作被称为队列MessageQueue。队列Queue是存储消息的物理实体。一个Topic中可以包含多个Queue每个Queue中存放的就是该Topic的消息。一个Topic的Queue也被称为一个Topic中消息的分区Partition。
一个Topic的Queue中的消息只能被同一个消费者组中的一个消费者消费。一个Queue中的消息不允许同一个消费者组中的多个消费者同时消费。可以被不同消费组的消费者消费。
2.2.5 分片Sharding
分片不同于分区。在RocketMQ中分片指的是存放相应Topic的Broker。每个分片中会创建出相应数量的分区即Queue每个Queue的大小都是相同的。 2.2.6 消息标识MessageId
RocketMQ中每个消息拥有唯一的MessageId且可以携带具有业务标识的Key以方便对消息的查询。不过需要注意的是MessageId有两个在生产者send()消息时会自动生成一个MessageIdmsgId)当消息到达Broker后Broker也会自动生成一个MessageId(offsetMsgId)。msgId、offsetMsgId与key都称为消息标识。
msgId由producer端生成其生成规则为producerIp 进程pid MessageClientIDSetter类的ClassLoader的hashCode 当前时间 AutomicInteger自增计数器offsetMsgId由broker端生成其生成规则为brokerIp 物理分区的offsetQueue中的偏移量key由用户指定的业务相关的唯一标识
3 RocketMQ系统架构 RocketMQ架构上主要分为四部分构成ProducerConsumerName ServerBroker
3.1 生产者
消息生产者负责生产消息。一个消息生产者会把业务应用系统里产生的消息发送到broker服务器。RocketMQ提供多种发送方式同步发送、异步发送、顺序发送、单向发送。
Producer通过MQ的负载均衡模块选择相应的Broker集群队列进行消息投递投递的过程支持快速失败和重试并且低延迟。
RocketMQ中的消息生产者都是以生产者组Producer Group的形式出现的。生产者组是同一类生产者的集合这类Producer发送相同Topic类型的消息。
3.2 消费者
消息消费者负责消费消息。一个消息消费者会从Broker服务器中获取到消息并对消息进行相关业务处理。
消息消费者支持以推push拉pull两种模式对消息进行消费。同时也支持集群方式和广播方式的消费。并且提供实时消息订阅机制可以满足大多数用户的需求。
RocketMQ中的消息消费者都是以消费者组Consumer Group的形式出现的。消费者组是同一类消费者的集合水平拓展了消息的消费能力。这类Consumer消费的是同一个Topic类型的消息。消费者组使得在消息消费方面实现负载均衡和容错的目标变得非常容易。 负载均衡将一个Topic中的不同的Queue平均分配给同一个Consumer Group的不同的Consumer注意并不是将消息负载均衡 容错一个Consumer挂了该Consumer Group中的其它Consumer可以接着消费原Consumer消费的Queue 同一个消费者组中Consumer的数量应该小于等于订阅Topic的Queue数量。如果超出Queue数量则多出的Consumer将不能消费消息。如上图Consumer3则不会消费对应Topic中的队列的消息造成资源浪费。 不过一个Topic类型的消息可以被多个消费者组同时消费。需要注意的是
消费者组只能消费一个Topic的消息不能同时消费多个Topic消息一个消费者组中的消费者必须订阅完全相同的Topic
RocketMQ扩展后的消息模型如下图所示包括两个生产者两个消息Topic以及两组消费者 Consumer。存储消息Topic的 代理服务器( Broker )是实际部署过程对应的代理服务器。 相同的ConsumerGroup下的消费者主要有两种负载均衡模式即广播模式和集群模式上图中是最常用的集群模式。 在集群模式下同一个 ConsumerGroup 中的 Consumer 实例是负载均衡消费如图中ConsumerGroupA 订阅 TopicATopicA 对应 3个队列则 GroupA 中的 Consumer1 消费的是 MessageQueue 0和 MessageQueue 1的消息Consumer2是消费的是MessageQueue2的消息。 在广播模式下同一个 ConsumerGroup 中的每个 Consumer 实例都处理全部的队列。需要注意的是广播模式下因为每个 Consumer 实例都需要处理全部的消息因此这种模式仅推荐在通知推送、配置同步类小流量场景使用。 3.3 NameServer
3.3.1 功能介绍
NameServer是一个Broker与Topic路由的注册中心支持Topic和Broker的动态注册与发现。 RocketMQ的思想来自于Kafka而Kafka是依赖了Zookeeper的。所以在RocketMQ的早期版本即在MetaQ v1.0与v2.0版本中也是依赖于Zookeeper的。从MetaQ v3.0即RocketMQ开始去掉了 Zookeeper依赖使用了自己的NameServer。 NameServer主要包括两个功能
Broker管理接受Broker集群的注册信息并且保存下来作为路由信息的基本数据提供心跳检测 机制检查Broker是否还存活。路由信息管理每个NameServer中都保存着Broker集群的整个路由信息和用于客户端查询的队列信息。Producer和Conumser通过NameServer可以获取整个Broker集群的路由信息从而进行消息的投递和消费。
3.3.2 路由注册
NameServer通常也是以集群的方式部署不过NameServer是无状态的即NameServer集群中的各个节点间是无差异的各节点间相互不进行信息通讯。那各节点中的数据是如何进行数据同步的呢
在Broker节点启动时轮询NameServer列表与每个NameServer节点建立长连接发起注册请求。在每个NameServer内部都维护着⼀个Broker列表用来动态存储Broker的信息。所以每一个NameServer实例上面都保存一份完整的路由信息。当某个NameServer因某种原因下线了客户端仍然可以向其它NameServer获取路由信息。
Broker节点为了证明自己是活着的为了维护与NameServer间的长连接会将最新的信息以心跳包的方式上报给NameServer每30秒发送一次心跳。心跳包中包含 BrokerId、Broker地址(IPPort)、 Broker名称、Broker所属集群名称等等。NameServer在接收到心跳包后会更新心跳时间戳记录这个Broker的最新存活时间。
这种NameServer的无状态方式的优缺点
优点NameServer集群搭建简单扩容简单。缺点对于Broker必须明确指出所有NameServer地址。否则未指出的将不会去注册。也正因 为如此NameServer并不能随便扩容。因为若Broker不重新配置新增的NameServer对于 Broker来说是不可见的其不会向这个NameServer进行注册。
3.3.3 路由剔除
由于Broker关机、宕机或网络抖动等原因NameServer没有收到Broker的心跳NameServer可能会将其从Broker列表中剔除。NameServer中有⼀个定时任务每隔10秒就会扫描⼀次Broker表查看每一个Broker的最新心跳时间戳距离当前时间是否超过120秒如果超过则会判定Broker失效然后将其从Broker列表中剔除。
3.3.4 路由发现
RocketMQ的路由发现采用的是Pull模型。当Topic路由信息出现变化时NameServer不会主动推送给 客户端而是客户端定时拉取主题最新的路由。默认客户端每30秒会拉取一次最新的路由。
3.3.5 NameServer选择策略
客户端(生产者和消费者)在配置时必须要写上NameServer集群的地址那么客户端到底连接的是哪个NameServer节点呢
连接NameServer节点首先采用的是随机策略进行的选择失败后采用的是轮询策略。客户端首先会生产一个随机数然后再与NameServer节点数量取模此时得到的就是所要连接的节点索引然后就会进行连接。如果连接失败则会采用round-robin策略逐个尝试着去连接其它节 点。
3.4 Broker
3.4.1 功能介绍
Broker充当着消息中转角色负责存储消息、转发消还提供消息的查询和服务高可用的保证。Broker在RocketMQ系统中负责接收并存储从生产者发送来的消息同时为消费者的拉取请求作准备。Broker同时也存储着消息相关的元数据包括消费者组消费进度偏移offset、主题、队列等。
3.4.2 模块构成 Remoting Module整个Broker的实体负责处理来自clients端的请求。而这个Broker实体则由以下模块构成。Client Manager客户端管理器。负责接收、解析客户端(Producer/Consumer)请求管理客户端。例如维护Consumer的Topic订阅信息Store Service存储服务。提供方便简单的API接口处理消息存储到物理硬盘和消息查询功能。HA Service高可用服务提供Master Broker 和 Slave Broker之间的数据同步功能。Index Service索引服务。根据特定的Message key对投递到Broker的消息进行索引服务同时也提供根据Message Key对消息进行快速查询的功能。
3.4.3 集群部署 为了增强Broker性能与吞吐量Broker一般都是以集群形式出现的。各集群节点中可能存放着相同 Topic的不同Queue。不过这里有个问题如果某Broker节点宕机如何保证数据不丢失呢
其解决方案是将每个Broker集群节点进行横向扩展即将Broker节点再建为一个高可用(HA)集群解决单点问题。Broker节点集群是一个主从集群(Master-Slave)即集群中具有Master与Slave两种角色。Master负责处理读写操作请求Slave负责对Master中的数据进行备份。当Master挂掉了Slave则会自动切换为Master去工作。所以这个Broker集群是主从集群(。一个Master可以包含多个Slave但一个Slave只能隶属于一个Master。 Master与Slave 的对应关系是通过指定相同的BrokerName、不同的BrokerId 来确定的。BrokerId为0表示Master非0表示Slave。 每个Broker与NameServer集群中的所有节点建立长连接定时注册Topic信息到所有NameServer。 Producer 与 NameServer 集群中的其中一个节点建立长连接定期从 NameServer 获取Topic路由信息并向提供 Topic 服务的 Master 建立长连接且定时向 Master 发送心跳。Producer 完全无状态。 Consumer 与 NameServer 集群中的其中一个节点建立长连接定期从 NameServer 获取 Topic路由信息并向提供 Topic 服务的 Master、Slave 建立长连接且定时向 Master、Slave发送心跳。Consumer 既可以从 Master 订阅消息也可以从Slave订阅消息。 3.5 RocketMQ工作流程
3.5.1 启动NameServer
启动NameServerNameServer启动后开始监听端口等待Broker、Producer、Consumer连接。相当于一个路由控制中心。
3.5.2 启动Broker
启动Broker时Broker会与所有的NameServer建立并保持长连接然后每30秒向NameServer定时发送心跳包。心跳包中包含当前 Broker 信息以及存储所有 Topic 信息。注册成功后NameServer 集群中就有 Topic跟Broker 的映射关系。
3.5.3 创建Topic
发送消息前可以先创建Topic创建Topic时需要指定该Topic要存储在哪些Broker上当然在创建Topic时也会将Topic与Broker的关系写入到NameServer中。不过这步是可选的也可以在发送消息时自动创建Topic。
3.5.4 发送消息
Producer发送消息启动时先跟NameServer集群中的其中一台建立长连接并从NameServer中获取路由信息即当前发送的Topic消息的Queue与Broker的地址IPPort的映射关系。然后根据算法策略从队选择一个Queue与队列所在的Broker建立长连接从而向Broker发消息。当然在获取到路由信息后Producer会首先将路由信息缓存到本地再每30秒从NameServer更新一次路由信息。
3.5.5 消费消息
Consumer跟Producer类似跟其中一台NameServer建立长连接获取其所订阅Topic的路由信息然后根据算法策略从路由信息中获取到其所要消费的Queue然后直接跟Broker建立长连接开始消费其中的消息。Consumer在获取到路由信息后同样也会每30秒从NameServer更新一次路由信息。不过不同于Producer的是Consumer还会向Broker发送心跳以确保Broker的存活状态。
3.6 读写队列
从物理上来讲读/写队列是同一个队列。所以不存在读/写队列数据同步问题。读/写队列是逻辑上进行区分的概念。一般情况下读/写队列数量是相同的。
例如创建Topic时设置的写队列数量为8读队列数量为4此时系统会创建8个Queue分别是0 1 2 3 4 5 6 7。Producer会将消息写入到这8个队列但Consumer只会消费0 1 2 3这4个队列中的消息4 5 6 7中的消息是不会被消费到的。 perm用于设置对当前创建Topic的操作权限2表示只写4表示只读6表示读写
再如创建Topic时设置的写队列数量为4读队列数量为8此时系统会创建8个Queue分别是0 1 2 3 4 5 6 7。Producer会将消息写入到0 1 2 3 这4个队列但Consumer只会消费0 1 2 3 4 5 6 7这8个队列中的消息但是4 5 6 7中是没有消息的。此时假设Consumer Group中包含两个ConsuerConsumer1消 费0 1 2 3而Consumer2消费4 5 6 7。但实际情况是Consumer2是没有消息可消费的。
也就是说当读/写队列数量设置不同时总是有问题的。那么为什么要这样设计呢 其这样设计的目的是为了方便Topic的Queue的缩容。
例如原来创建的Topic中包含16个Queue如何能够使其Queue缩容为8个还不会丢失消息可以动态修改写队列数量为8读队列数量不变。此时新的消息只能写入到前8个队列而消费都消费的却是16个队列中的数据。当发现后8个Queue中的消息消费完毕后就可以再将读队列数量动态设置为8。整个缩容过程没有丢失任何消息。 笔记总结自 https://www.bilibili.com/video/BV1cf4y157sz 参考官方文档 https://rocketmq.apache.org/zh/docs/4.x/
