消息队列是在消息的传输过程中保存消息的容器。这里的消息可以非常简单,例如只包含文本字符串;也可以更复杂,可能包含嵌入对象。消息被发送到队列中。
"消息队列"是在消息的传输过程中保存消息的容器。消息队列管理器在将消息从它的源中继到它的目标时充当中间人。队列的主要目的是提供路由并保证消息的传递。如果发送消息时接受者不可用,消息队列会保留消息,直到可以成功地传递它。
现在我有一个系统A,系统A可以产生一个userId
然后,现在有系统B和系统C都需要这个userId去做相关的操作
写成伪代码可能是这样的:
ok,一切平安无事度过了几个天。
某一天,系统B的负责人告诉系统A的负责人,现在系统B的SystemBNeed2do(String userId)这个接口不再使用了,让系统A别去调它了。
于是,系统A的负责人说"好的,那我就不调用你了。",于是就把调用系统B接口的代码给删掉了:
又过了几天,系统D的负责人接了个需求,也需要用到系统A的userId,于是就跑去跟系统A的负责人说:"老哥,我要用到你的userId,你调一下我的接口吧"
于是系统A说:"没问题的,这就搞"
然后,系统A的代码如下:
时间飞逝:
于是系统A的负责人,每天都被这给骚扰着,改来改去,改来改去…….
还有另外一个问题,调用系统C的时候,如果系统C挂了,系统A还得想办法处理。如果调用系统D时,由于网络延迟,请求超时了,那系统A是反馈fail还是重试??
***,系统A的负责人,觉得隔一段时间就改来改去,没意思,于是就跑路了。
然后,公司招来一个大佬,大佬经过几天熟悉,上来就说:将系统A的userId写到消息队列中,这样系统A就不用经常改动了。为什么呢?下面我们来一起看看:
系统A将userId写到消息队列中,系统C和系统D从消息队列中拿数据。这样有什么好处?
这样一来,系统A与系统B、C、D都解耦了。
我们再来看看下面这种情况:系统A还是直接调用系统B、C、D
假设系统A运算出userId具体的值需要50ms,调用系统B的接口需要300ms,调用系统C的接口需要300ms,调用系统D的接口需要300ms。那么这次请求就需要50+300+300+300=950ms
并且我们得知,系统A做的是主要的业务,而系统B、C、D是非主要的业务。比如系统A处理的是订单下单,而系统B是订单下单成功了,那发送一条短信告诉具体的用户此订单已成功,而系统C和系统D也是处理一些小事而已。
那么此时,为了提高用户体验和吞吐量,其实可以异步地调用系统B、C、D的接口。所以,我们可以弄成是这样的:
系统A执行完了以后,将userId写到消息队列中,然后就直接返回了(至于其他的操作,则异步处理)。
(例子可能举得不太好,但我觉得说明到点子上就行了,见谅。)
我们再来一个场景,现在我们每个月要搞一次大促,大促期间的并发可能会很高的,比如每秒3000个请求。假设我们现在有两台机器处理请求,并且每台机器只能每次处理1000个请求。
那多出来的1000个请求,可能就把我们整个系统给搞崩了…所以,有一种办法,我们可以写到消息队列中:
系统B和系统C根据自己的能够处理的请求数去消息队列中拿数据,这样即便有每秒有8000个请求,那只是把请求放在消息队列中,去拿消息队列的消息由系统自己去控制,这样就不会把整个系统给搞崩。
PTP点对点
点对点模型用于消息生产者和消息消费者之间点到点的通信
点对点模式包含三个角色:
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,可以放在内存中也可以持久化,直到他们被消费或超时。
特点:
Pub/Sub发布订阅
发布订阅模型包含三个角色:
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
特点:
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发布与订阅模式和观察者模式有以下不同:
观察者模式中,观察者和主体都知道对方的存在;而在发布与订阅模式中,生产者与消费者不知道对方的存在,它们之间通过频道进行通信。
观察者模式是同步的,当事件触发时,主题会调用观察者的方法,然后等待方法返回;而发布与订阅模式是异步的,生产者向频道发送一个消息之后,就不需要关心消费者何时去订阅这个消息,可以立即返回。
特性 | ActiveMQ | RabbitMQ | RocketMQ | kafka |
开发语言 | erlang | java | java | scala |
单机吞吐量 | 万级 | 万级 | 10万级 | 10万级 |
时效性 | ms级 | us级 | ms级 | ms级以内 |
可用性 | 高(主从架构) | 高(主从架构) | 非常高(分布式架构) | 非常高(分布式架构) |
功能特性 | 成熟的产品,在很多公司得到应用;有较多的文档;各种协议支持较好 | 基于erlang开发,所以并发能力很强,性能极其好,延时很低;管理界面较丰富 | MQ功能比较完备,扩展性佳 | 只支持主要的MQ功能,像一些消息查询,消息回溯等功能没有提供,毕竟是为大数据准备的,在大数据领域应用广。 |
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原文:https://www.cnblogs.com/kexinxin/p/11608041.html