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這篇文章主要講解了“常見的消息隊列有哪些區(qū)別”,文中的講解內(nèi)容簡單清晰,易于學(xué)習(xí)與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學(xué)習(xí)“常見的消息隊列有哪些區(qū)別”吧!
一、消息隊列由來
可能在你沒了解消息隊列之前,已經(jīng)聽過很多概念了,例如 JMS,AMQP,ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,Kafka 等等。
一個消息中間件,咋搞出這么多概念?
別慌,我們先從歷史角度來理清這些 MQ 和協(xié)議之間的關(guān)系!
消息中間件其實誕生的很早,在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用還是一片荒蕪的年代,有個在美國的印度小哥 Vivek Ranadive 就設(shè)想了一種通用軟件總線,采用發(fā)布訂閱的模式,類似于電腦主板上的總線,新的設(shè)備或者程序如果想和電腦上其他的設(shè)備軟件通信,只需要按照協(xié)議對接總線就可以完成接入和通信!
在 1983 年,26歲的印度小哥 Vivek Ranadive 創(chuàng)辦了一家公司 Teknekron,實現(xiàn)了世界上第一個消息中間件The Information Bus(TIB)。
很快 TIB 軟件受到了企業(yè)的歡迎,最初被高盛集團用于解決金融交易,Teknekron 的業(yè)務(wù)發(fā)展速度甚至引起了當(dāng)時最牛逼的 IT 公司 IBM 的注意。
于是 IBM 也開始組建團隊來研發(fā)自己的消息隊列軟件,這才有了后來的wesphere mq,不久微軟也加入了戰(zhàn)團。
由于商業(yè)壁壘,每個軟件廠商都按照自己的標準來實現(xiàn)軟件通信,導(dǎo)致企業(yè)客戶不能隨便更換 MQ 平臺。
為了打破這個壁壘,同時為了能夠讓消息在各個消息隊列平臺間互融互通, JMS (Java Message Service) 應(yīng)運而生 。
JMS 試圖通過提供公共 Java API 的方式,隱藏單獨 MQ 產(chǎn)品供應(yīng)商提供的實現(xiàn)接口,從而跨越了壁壘,已解決互通問題。
從技術(shù)上講, Java 應(yīng)用程序只需針對 JMS API 進行編程,選擇合適的 MQ 驅(qū)動即可, JMS 會打理好其他部分,就好比類似于 JDBC,對于開發(fā)者來說,只需要編寫好 sql,具體是使用 oracle 還是 mysql 或者 sqlserver,由具體的廠商來提供驅(qū)動包文件即可,開發(fā)者無需關(guān)心具體的數(shù)據(jù)庫廠商,從而大大的提升了開發(fā)效率、降低了開發(fā)難度。
ActiveMQ 就是 JMS 的 一種具體實現(xiàn)。
JMS - 點對點模型
JMS - 點對點模型
JMS - 發(fā)布訂閱模型
JMS - 發(fā)布訂閱模型
盡管使用標準化接口能有效的融合眾多不同的 MQ 產(chǎn)品,但是也暴露出很多問題,例如有些 MQ 產(chǎn)品提供了非常高級的功能,但由于標準化接口的限制,導(dǎo)致用戶無法使用,所以急需一種新的消息通信標準化方案。
在 2006 年 6 月,由 Cisco 、 Redhat 、iMatix 等人聯(lián)合制定了 AMQP 的公開標準,由此 AMQP 登上了歷史的舞臺。
AMQP 是應(yīng)用層協(xié)議的一個開放標準,以解決眾多消息中間件的需求和拓撲結(jié)構(gòu)問題,它為面向消息的中間件設(shè)計,基于此協(xié)議的客戶端與消息中間件可傳遞消息,同時并不受產(chǎn)品、開發(fā)語言等條件的限制。
JMS vs AMQP
RabbitMQ 就是 AMQP 的一種具體實現(xiàn)。
AMQP - 模型
隨著時間的推進,雖然 AMQP 規(guī)范能適用的業(yè)務(wù)場景很多,但是 LinkedIn(領(lǐng)英) 在實現(xiàn)消息隊列的時候覺得 AMQP 規(guī)范并不適合自己,于是在設(shè)計 Kafka 的時候,并不支持 AMQP 所有的特性。
同時阿里巴巴的 RocketMQ 在實現(xiàn)上也借鑒了 Kakfa 的思想,也不支持 AMQP 協(xié)議,并且你會發(fā)現(xiàn)在 Kafka 和 RocketMQ 中都有類似 Topic 和 Consumer Group 的概念,而這些概念在 AMQP 協(xié)議中并不存在。
二、為什么要使用消息隊列
消息中間件雖然發(fā)展了很多年,但是不是每個項目都有機會能接觸到消息隊列,對于初次接觸 MQ 的同學(xué),難免會發(fā)出一些疑問!
什么是消息隊列?為什么要使用消息隊列?使用消息隊列有哪些弊端?
對于傳統(tǒng)的應(yīng)用程序,如果需要向另一個應(yīng)用程序發(fā)送信息,只需要向其發(fā)出請求即可!
這種方式雖然簡單直接,但是如果應(yīng)用程序2突然掛了,應(yīng)用程序1可能會因為服務(wù)異常,而無法繼續(xù)提供服務(wù)!
設(shè)想一下,在應(yīng)用程序1和應(yīng)用程序2之間,插入一個消息服務(wù),主要用于接受消息和發(fā)送消息,這樣應(yīng)用程序1和應(yīng)用程序2之間的依賴關(guān)系就解耦了,同時也不會因為任何一方當(dāng)服務(wù)不可用時,無法繼續(xù)提供服務(wù)!
其中插入的消息服務(wù)被稱為消息隊列!
由此可見,引入消息隊列帶來的優(yōu)勢很明顯:
程序解耦:應(yīng)用程序1和應(yīng)用程序2在進行交互時,不會因為一方服務(wù)中斷而導(dǎo)致服務(wù)停止;
異步處理:程序解耦之后,帶來的最大的好處就是可以異步處理,應(yīng)用程序1只管把消息發(fā)送到消息中間件,應(yīng)用程序2只需要從消息中間件中接受消息然后進行處理即可;
同時,基于異步處理特性,在某些業(yè)務(wù)場景下,例如商品秒殺活動,引入消息隊列之后,當(dāng)客戶端請求量很大的時候,可以有效的進行流量削峰!
如果沒有中間層做緩沖,當(dāng)進行商品秒殺時,一下突然大量請求涌入,很可能造成系統(tǒng)直接癱瘓,甚至宕機!
在大型網(wǎng)站系統(tǒng)中,如何通過日志快速實時定位系統(tǒng)異常的代碼,可以說至關(guān)重要!
LinkedIn 開發(fā)的消息隊列 Kafka,可以說是日志采集方面的王者,在中、大型系統(tǒng)開發(fā)中,將消息隊列 Kafka 用在日志處理中,可以有效的解決大量日志傳輸?shù)膯栴}。
當(dāng)然,引入消息隊列也會帶來很明顯的弊端:
系統(tǒng)可用性降低:在引入消息隊列之前,你不用考慮消息丟失或者消息隊列服務(wù)掛掉等等的情況,但是引入消息隊列之后你就需要去考慮這些問題!
系統(tǒng)復(fù)雜性提高:加入消息隊列之后,你需要保證消息沒有被重復(fù)消費、處理消息沒有被正確處理的情況等等問題!
引入消息隊列雖然會帶來一些問題,俗話說,兵來將擋、水來土掩,這句話同樣適用于 IT 開發(fā)者,有坑填坑!
對于系統(tǒng)可用性降低方面,通常常用的解決方案就是搭建消息服務(wù)集群,具體技術(shù)實現(xiàn)上可以是主從架構(gòu)或者分布式架構(gòu),即時一臺消息隊列服務(wù)機器掛了,也不會影響消息隊列無法提供服務(wù)!
對于系統(tǒng)復(fù)雜性提高方面,常用的解決方案也很多,例如接受者接受到消息之后,可以先將消息寫入數(shù)據(jù)庫,即時沒有被正確處理,還可以走人工處理,或者消息消費失敗,將消息重新入隊等待下一次消費等等。
三、常見的消息隊列對比
目前比較主流的 MQ 產(chǎn)品,有 ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,Kafka,并且他們都是開源的,他們各自也有各自的特點。
總結(jié)內(nèi)容如下
1.ActiveMQ 的社區(qū)算是比較成熟,但是較目前來說,ActiveMQ 的性能比較差,而且版本迭代很慢,不推薦使用。
2.RabbitMQ 在吞吐量方面雖然稍遜于 Kafka 和 RocketMQ ,但是由于它基于 erlang 開發(fā),所以并發(fā)能力很強,性能極其好,延時很低,達到微秒級。但是也因為 RabbitMQ 基于 erlang 開發(fā),所以國內(nèi)很少有公司有實力做erlang源碼級別的研究和定制。如果業(yè)務(wù)場景對并發(fā)量要求不是太高(十萬級、百萬級),那這四種消息隊列中,首選 RabbitMQ。如果是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實時計算、日志采集等場景,用 Kafka 是業(yè)內(nèi)標準的,絕對沒問題,社區(qū)活躍度很高,絕對不會黃,何況幾乎是全世界這個領(lǐng)域的事實性規(guī)范。
3.RocketMQ 阿里出品,Java 系開源項目,源代碼我們可以直接閱讀,然后可以定制自己公司的MQ,并且 RocketMQ 有阿里巴巴的實際業(yè)務(wù)場景的實戰(zhàn)考驗。RocketMQ 社區(qū)活躍度相對較為一般,不過也還可以,文檔相對來說簡單一些。還有就是阿里出臺的技術(shù),你得應(yīng)對這個技術(shù)萬一被拋棄,社區(qū)黃掉的風(fēng)險,如果你們公司有技術(shù)實力我覺得用RocketMQ 挺好的。
4.Kafka 的特點其實很明顯,就是僅僅提供較少的核心功能,但是提供超高的吞吐量,ms 級的延遲,極高的可用性以及可靠性,而且分布式可以任意擴展。同時 Kafka 最好是支撐較少的 topic 數(shù)量即可,保證其超高吞吐量。Kafka 唯一的一點劣勢是有可能消息重復(fù)消費,那么對數(shù)據(jù)準確性會造成極其輕微的影響,在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中以及日志采集中,這點輕微影響可以忽略。Kafka天然適合大數(shù)據(jù)實時計算以及日志收集。
感謝各位的閱讀,以上就是“常見的消息隊列有哪些區(qū)別”的內(nèi)容了,經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后,相信大家對常見的消息隊列有哪些區(qū)別這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關(guān)知識點的文章,歡迎關(guān)注!
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