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消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用解耦,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。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,kafka,MetaMQ,RocketMQ

Kafka是linkedin开源的MQ系统,主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费,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开始支持复制,不支持事务,适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务
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,对性能和吞吐量的要求还在其次。

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,但并不是Kafka的一个Copy,它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。

ZeroMQ只是一个网络编程的Pattern库,将常见的网络请求形式(分组管理,链接管理,发布订阅等)模式化、组件化,简而言之socket之上、MQ之下。对于MQ来说,网络传输只是它的一部分,更多需要处理的是消息存储、路由、Broker服务发现和查找、事务、消费模式(ack、重投等)、集群服务等。

RabbitMQ/Kafka/ZeroMQ 都能提供消息队列服务,但有很大的区别。
在面向服务架构中通过消息代理(比如 RabbitMQ / Kafka等),使用生产者-消费者模式在服务间进行异步通信是一种比较好的思想。
因为服务间依赖由强耦合变成了松耦合。消息代理都会提供持久化机制,在消费者负载高或者掉线的情况下会把消息保存起来,不会丢失。就是说生产者和消费者不需要同时在线,这是传统的请求-应答模式比较难做到的,需要一个中间件来专门做这件事。其次消息代理可以根据消息本身做简单的路由策略,消费者可以根据这个来做负载均衡,业务分离等。
缺点也有,就是需要额外搭建消息代理集群(但优点是大于缺点的 ) 。
ZeroMQ 和 RabbitMQ/Kafka 不同,它只是一个异步消息库,在套接字的基础上提供了类似于消息代理的机制。使用 ZeroMQ 的话,需要对自己的业务代码进行改造,不利于服务解耦。
RabbitMQ 支持 AMQP(二进制),STOMP(文本),MQTT(二进制),http(里面包装其他协议)等协议。Kafka 使用自己的协议。
Kafka 自身服务和消费者都需要依赖 zookeeper
RabbitMQ 在有大量消息堆积的情况下性能会下降,Kafka不会。毕竟AMQP设计的初衷不是用来持久化海量消息的,而Kafka一开始是用来处理海量日志的。
总的来说,RabbitMQ 和 Kafka 都是十分优秀的分布式的消息代理服务,只要合理部署,不作,基本上可以满足生产条件下的任何需求

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 MQ,Rabbit MQ,Rocket 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。

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

引入应用消息队列后:
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。

流量削锋
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。
a、可以控制活动的人数
b、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。

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。

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 

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