消息隊(duì)列使用的四種場(chǎng)景介紹

一、消息隊(duì)列概述

消息隊(duì)列中間件是分布式系統(tǒng)中重要的組件，主要解決應(yīng)用耦合，異步消息，流量削鋒等問(wèn)題

實(shí)現(xiàn)高性能，高可用，可伸縮和最終一致性架構(gòu)

使用較多的消息隊(duì)列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ

二、消息隊(duì)列應(yīng)用場(chǎng)景

以下介紹消息隊(duì)列在實(shí)際應(yīng)用中常用的使用場(chǎng)景。異步處理，應(yīng)用解耦，流量削鋒和消息通訊四個(gè)場(chǎng)景

2.1異步處理

場(chǎng)景說(shuō)明：用戶注冊(cè)后，需要發(fā)注冊(cè)郵件和注冊(cè)短信。傳統(tǒng)的做法有兩種 1.串行的方式；2.并行方式

（1）串行方式：將注冊(cè)信息寫入數(shù)據(jù)庫(kù)成功后，發(fā)送注冊(cè)郵件，再發(fā)送注冊(cè)短信。以上三個(gè)任務(wù)全部完成后，返回給客戶端

（2）并行方式：將注冊(cè)信息寫入數(shù)據(jù)庫(kù)成功后，發(fā)送注冊(cè)郵件的同時(shí)，發(fā)送注冊(cè)短信。以上三個(gè)任務(wù)完成后，返回給客戶端。與串行的差別是，并行的方式可以提高處理的時(shí)間

假設(shè)三個(gè)業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)每個(gè)使用50毫秒鐘，不考慮網(wǎng)絡(luò)等其他開(kāi)銷，則串行方式的時(shí)間是150毫秒，并行的時(shí)間可能是100毫秒。

因?yàn)镃PU在單位時(shí)間內(nèi)處理的請(qǐng)求數(shù)是一定的，假設(shè)CPU1秒內(nèi)吞吐量是100次。則串行方式1秒內(nèi)CPU可處理的請(qǐng)求量是7次（1000/150）。并行方式處理的請(qǐng)求量是10次（1000/100）

小結(jié)：如以上案例描述，傳統(tǒng)的方式系統(tǒng)的性能（并發(fā)量，吞吐量，響應(yīng)時(shí)間）會(huì)有瓶頸。如何解決這個(gè)問(wèn)題呢？

引入消息隊(duì)列，將不是必須的業(yè)務(wù)邏輯，異步處理。改造后的架構(gòu)如下：

按照以上約定，用戶的響應(yīng)時(shí)間相當(dāng)于是注冊(cè)信息寫入數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)間，也就是50毫秒。注冊(cè)郵件，發(fā)送短信寫入消息隊(duì)列后，直接返回，因此寫入消息隊(duì)列的速度很快，基本可以忽略，因此用戶的響應(yīng)時(shí)間可能是50毫秒。因此架構(gòu)改變后，系統(tǒng)的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了兩倍

2.2應(yīng)用解耦

場(chǎng)景說(shuō)明：用戶下單后，訂單系統(tǒng)需要通知庫(kù)存系統(tǒng)。傳統(tǒng)的做法是，訂單系統(tǒng)調(diào)用庫(kù)存系統(tǒng)的接口。如下圖

傳統(tǒng)模式的缺點(diǎn)：

• 假如庫(kù)存系統(tǒng)無(wú)法訪問(wèn)，則訂單減庫(kù)存將失敗，從而導(dǎo)致訂單失敗

• 訂單系統(tǒng)與庫(kù)存系統(tǒng)耦合

如何解決以上問(wèn)題呢？引入應(yīng)用消息隊(duì)列后的方案，如下圖：

• 訂單系統(tǒng)：用戶下單后，訂單系統(tǒng)完成持久化處理，將消息寫入消息隊(duì)列，返回用戶訂單下單成功

• 庫(kù)存系統(tǒng)：訂閱下單的消息，采用拉/推的方式，獲取下單信息，庫(kù)存系統(tǒng)根據(jù)下單信息，進(jìn)行庫(kù)存操作

• 假如：在下單時(shí)庫(kù)存系統(tǒng)不能正常使用。也不影響正常下單，因?yàn)橄聠魏?，訂單系統(tǒng)寫入消息隊(duì)列就不再關(guān)心其他的后續(xù)操作了。實(shí)現(xiàn)訂單系統(tǒng)與庫(kù)存系統(tǒng)的應(yīng)用解耦

2.3流量削鋒

流量削鋒也是消息隊(duì)列中的常用場(chǎng)景，一般在秒殺或團(tuán)搶活動(dòng)中使用廣泛

應(yīng)用場(chǎng)景：秒殺活動(dòng)，一般會(huì)因?yàn)榱髁窟^(guò)大，導(dǎo)致流量暴增，應(yīng)用掛掉。為解決這個(gè)問(wèn)題，一般需要在應(yīng)用前端加入消息隊(duì)列。

• 可以控制活動(dòng)的人數(shù)

• 可以緩解短時(shí)間內(nèi)高流量壓垮應(yīng)用

• 用戶的請(qǐng)求，服務(wù)器接收后，首先寫入消息隊(duì)列。假如消息隊(duì)列長(zhǎng)度超過(guò)最大數(shù)量，則直接拋棄用戶請(qǐng)求或跳轉(zhuǎn)到錯(cuò)誤頁(yè)面

• 秒殺業(yè)務(wù)根據(jù)消息隊(duì)列中的請(qǐng)求信息，再做后續(xù)處理

2.4日志處理

日志處理是指將消息隊(duì)列用在日志處理中，比如Kafka的應(yīng)用，解決大量日志傳輸?shù)膯?wèn)題。架構(gòu)簡(jiǎn)化如下

• 日志采集客戶端，負(fù)責(zé)日志數(shù)據(jù)采集，定時(shí)寫受寫入Kafka隊(duì)列

• Kafka消息隊(duì)列，負(fù)責(zé)日志數(shù)據(jù)的接收，存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)發(fā)

• 日志處理應(yīng)用：訂閱并消費(fèi)kafka隊(duì)列中的日志數(shù)據(jù)

以下是新浪kafka日志處理應(yīng)用案例：轉(zhuǎn)自（http://cloud.51cto.com/art/201507/484338.htm）

(1)Kafka：接收用戶日志的消息隊(duì)列

(2)Logstash：做日志解析，統(tǒng)一成JSON輸出給Elasticsearch

(3)Elasticsearch：實(shí)時(shí)日志分析服務(wù)的核心技術(shù)，一個(gè)schemaless，實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)，通過(guò)index組織數(shù)據(jù)，兼具強(qiáng)大的搜索和統(tǒng)計(jì)功能

(4)Kibana：基于Elasticsearch的數(shù)據(jù)可視化組件，超強(qiáng)的數(shù)據(jù)可視化能力是眾多公司選擇ELK stack的重要原因

2.5消息通訊

消息通訊是指，消息隊(duì)列一般都內(nèi)置了高效的通信機(jī)制，因此也可以用在純的消息通訊。比如實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)消息隊(duì)列，或者聊天室等

點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通訊：

客戶端A和客戶端B使用同一隊(duì)列，進(jìn)行消息通訊。

聊天室通訊：

客戶端A，客戶端B，客戶端N訂閱同一主題，進(jìn)行消息發(fā)布和接收。實(shí)現(xiàn)類似聊天室效果。

以上實(shí)際是消息隊(duì)列的兩種消息模式，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)或發(fā)布訂閱模式。模型為示意圖，供參考。

三、消息中間件示例

3.1電商系統(tǒng)

消息隊(duì)列采用高可用，可持久化的消息中間件。比如Active MQ，Rabbit MQ，Rocket Mq。

（1）應(yīng)用將主干邏輯處理完成后，寫入消息隊(duì)列。消息發(fā)送是否成功可以開(kāi)啟消息的確認(rèn)模式。（消息隊(duì)列返回消息接收成功狀態(tài)后，應(yīng)用再返回，這樣保障消息的完整性）

（2）擴(kuò)展流程（發(fā)短信，配送處理）訂閱隊(duì)列消息。采用推或拉的方式獲取消息并處理。

（3）消息將應(yīng)用解耦的同時(shí)，帶來(lái)了數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題，可以采用最終一致性方式解決。比如主數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫(kù)，擴(kuò)展應(yīng)用根據(jù)消息隊(duì)列，并結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)方式實(shí)現(xiàn)基于消息隊(duì)列的后續(xù)處理。

3.2日志收集系統(tǒng)

分為Zookeeper注冊(cè)中心，日志收集客戶端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分組成。

• Zookeeper注冊(cè)中心，提出負(fù)載均衡和地址查×××

• 日志收集客戶端，用于采集應(yīng)用系統(tǒng)的日志，并將數(shù)據(jù)推送到kafka隊(duì)列

• Kafka集群：接收，路由，存儲(chǔ)，轉(zhuǎn)發(fā)等消息處理

Storm集群：與OtherApp處于同一級(jí)別，采用拉的方式消費(fèi)隊(duì)列中的數(shù)據(jù)

四、JMS消息服務(wù)

講消息隊(duì)列就不得不提JMS 。JMS（Java Message Service,Java消息服務(wù)）API是一個(gè)消息服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)/規(guī)范，允許應(yīng)用程序組件基于JavaEE平臺(tái)創(chuàng)建、發(fā)送、接收和讀取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服務(wù)更加可靠以及異步性。

在EJB架構(gòu)中，有消息bean可以無(wú)縫的與JM消息服務(wù)集成。在J2EE架構(gòu)模式中，有消息服務(wù)者模式，用于實(shí)現(xiàn)消息與應(yīng)用直接的解耦。

4.1消息模型

在JMS標(biāo)準(zhǔn)中，有兩種消息模型P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。

4.1.1 P2P模式

P2P模式包含三個(gè)角色：消息隊(duì)列（Queue），發(fā)送者(Sender)，接收者(Receiver)。每個(gè)消息都被發(fā)送到一個(gè)特定的隊(duì)列，接收者從隊(duì)列中獲取消息。隊(duì)列保留著消息，直到他們被消費(fèi)或超時(shí)。

P2P的特點(diǎn)

• 每個(gè)消息只有一個(gè)消費(fèi)者（Consumer）(即一旦被消費(fèi)，消息就不再在消息隊(duì)列中)

• 發(fā)送者和接收者之間在時(shí)間上沒(méi)有依賴性，也就是說(shuō)當(dāng)發(fā)送者發(fā)送了消息之后，不管接收者有沒(méi)有正在運(yùn)行，它不會(huì)影響到消息被發(fā)送到隊(duì)列

• 接收者在成功接收消息之后需向隊(duì)列應(yīng)答成功 

如果希望發(fā)送的每個(gè)消息都會(huì)被成功處理的話，那么需要P2P模式。（架構(gòu)KKQ：466097527，歡迎加入）

4.1.2 Pub/sub模式

包含三個(gè)角色主題（Topic），發(fā)布者（Publisher），訂閱者（Subscriber） 多個(gè)發(fā)布者將消息發(fā)送到Topic,系統(tǒng)將這些消息傳遞給多個(gè)訂閱者。

Pub/Sub的特點(diǎn)

• 每個(gè)消息可以有多個(gè)消費(fèi)者

• 發(fā)布者和訂閱者之間有時(shí)間上的依賴性。針對(duì)某個(gè)主題（Topic）的訂閱者，它必須創(chuàng)建一個(gè)訂閱者之后，才能消費(fèi)發(fā)布者的消息

• 為了消費(fèi)消息，訂閱者必須保持運(yùn)行的狀態(tài)

為了緩和這樣嚴(yán)格的時(shí)間相關(guān)性，JMS允許訂閱者創(chuàng)建一個(gè)可持久化的訂閱。這樣，即使訂閱者沒(méi)有被激活（運(yùn)行），它也能接收到發(fā)布者的消息。

如果希望發(fā)送的消息可以不被做任何處理、或者只被一個(gè)消息者處理、或者可以被多個(gè)消費(fèi)者處理的話，那么可以采用Pub/Sub模型。

4.2消息消費(fèi)

在JMS中，消息的產(chǎn)生和消費(fèi)都是異步的。對(duì)于消費(fèi)來(lái)說(shuō)，JMS的消息者可以通過(guò)兩種方式來(lái)消費(fèi)消息。

（1）同步

訂閱者或接收者通過(guò)receive方法來(lái)接收消息，receive方法在接收到消息之前（或超時(shí)之前）將一直阻塞；

（2）異步

訂閱者或接收者可以注冊(cè)為一個(gè)消息監(jiān)聽(tīng)器。當(dāng)消息到達(dá)之后，系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)用監(jiān)聽(tīng)器的onMessage方法。

JNDI：Java命名和目錄接口,是一種標(biāo)準(zhǔn)的Java命名系統(tǒng)接口?？梢栽诰W(wǎng)絡(luò)上查找和訪問(wèn)服務(wù)。通過(guò)指定一個(gè)資源名稱，該名稱對(duì)應(yīng)于數(shù)據(jù)庫(kù)或命名服務(wù)中的一個(gè)記錄，同時(shí)返回資源連接建立所必須的信息。

JNDI在JMS中起到查找和訪問(wèn)發(fā)送目標(biāo)或消息來(lái)源的作用。

4.3JMS編程模型

(1) ConnectionFactory

創(chuàng)建Connection對(duì)象的工廠，針對(duì)兩種不同的jms消息模型，分別有QueueConnectionFactory和TopicConnectionFactory兩種?？梢酝ㄟ^(guò)JNDI來(lái)查找ConnectionFactory對(duì)象。

(2) Destination

Destination的意思是消息生產(chǎn)者的消息發(fā)送目標(biāo)或者說(shuō)消息消費(fèi)者的消息來(lái)源。對(duì)于消息生產(chǎn)者來(lái)說(shuō)，它的Destination是某個(gè)隊(duì)列（Queue）或某個(gè)主題（Topic）;對(duì)于消息消費(fèi)者來(lái)說(shuō)，它的Destination也是某個(gè)隊(duì)列或主題（即消息來(lái)源）。

所以，Destination實(shí)際上就是兩種類型的對(duì)象：Queue、Topic可以通過(guò)JNDI來(lái)查找Destination。

(3) Connection

Connection表示在客戶端和JMS系統(tǒng)之間建立的鏈接（對(duì)TCP/IP socket的包裝）。Connection可以產(chǎn)生一個(gè)或多個(gè)Session。跟ConnectionFactory一樣，Connection也有兩種類型：QueueConnection和TopicConnection。

(4) Session

Session是操作消息的接口?？梢酝ㄟ^(guò)session創(chuàng)建生產(chǎn)者、消費(fèi)者、消息等。Session提供了事務(wù)的功能。當(dāng)需要使用session發(fā)送/接收多個(gè)消息時(shí)，可以將這些發(fā)送/接收動(dòng)作放到一個(gè)事務(wù)中。同樣，也分QueueSession和TopicSession。

(5) 消息的生產(chǎn)者

消息生產(chǎn)者由Session創(chuàng)建，并用于將消息發(fā)送到Destination。同樣，消息生產(chǎn)者分兩種類型：QueueSender和TopicPublisher?？梢哉{(diào)用消息生產(chǎn)者的方法（send或publish方法）發(fā)送消息。

(6) 消息消費(fèi)者

消息消費(fèi)者由Session創(chuàng)建，用于接收被發(fā)送到Destination的消息。兩種類型：QueueReceiver和TopicSubscriber。可分別通過(guò)session的createReceiver(Queue)或createSubscriber(Topic)來(lái)創(chuàng)建。當(dāng)然，也可以session的creatDurableSubscriber方法來(lái)創(chuàng)建持久化的訂閱者。

(7) MessageListener

消息監(jiān)聽(tīng)器。如果注冊(cè)了消息監(jiān)聽(tīng)器，一旦消息到達(dá)，將自動(dòng)調(diào)用監(jiān)聽(tīng)器的onMessage方法。EJB中的MDB（Message-Driven Bean）就是一種MessageListener。

深入學(xué)習(xí)JMS對(duì)掌握J(rèn)AVA架構(gòu)，EJB架構(gòu)有很好的幫助，消息中間件也是大型分布式系統(tǒng)必須的組件。本次分享主要做全局性介紹，具體的深入需要大家學(xué)習(xí)，實(shí)踐，總結(jié)，領(lǐng)會(huì)。

五、常用消息隊(duì)列

一般商用的容器，比如WebLogic，JBoss，都支持JMS標(biāo)準(zhǔn)，開(kāi)發(fā)上很方便。但免費(fèi)的比如Tomcat，Jetty等則需要使用第三方的消息中間件。本部分內(nèi)容介紹常用的消息中間件（Active MQ,Rabbit MQ，Zero MQ,Kafka）以及他們的特點(diǎn)。

5.1 ActiveMQ

ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力強(qiáng)勁的開(kāi)源消息總線。ActiveMQ 是一個(gè)完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規(guī)范的 JMS Provider實(shí)現(xiàn)，盡管JMS規(guī)范出臺(tái)已經(jīng)是很久的事情了，但是JMS在當(dāng)今的J2EE應(yīng)用中間仍然扮演著特殊的地位。

ActiveMQ特性如下：

⒈ 多種語(yǔ)言和協(xié)議編寫客戶端。語(yǔ)言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP。應(yīng)用協(xié)議： OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP

⒉ 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規(guī)范 （持久化，XA消息，事務(wù))

⒊ 對(duì)spring的支持，

幾個(gè)重要概念：

Broker：簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是消息隊(duì)列服務(wù)器實(shí)體。

　　Exchange：消息交換機(jī)，它指定消息按什么規(guī)則，路由到哪個(gè)隊(duì)列。

　　Queue：消息隊(duì)列載體，每個(gè)消息都會(huì)被投入到一個(gè)或多個(gè)隊(duì)列。

　　Binding：綁定，它的作用就是把exchange和queue按照路由規(guī)則綁定起來(lái)。

　　Routing Key：路由關(guān)鍵字，exchange根據(jù)這個(gè)關(guān)鍵字進(jìn)行消息投遞。

　　vhost：虛擬主機(jī)，一個(gè)broker里可以開(kāi)設(shè)多個(gè)vhost，用作不同用戶的權(quán)限分離。

　　producer：消息生產(chǎn)者，就是投遞消息的程序。

　　consumer：消息消費(fèi)者，就是接受消息的程序。

　　channel：消息通道，在客戶端的每個(gè)連接里，可建立多個(gè)channel，每個(gè)channel代表一個(gè)會(huì)話任務(wù)。

消息隊(duì)列的使用過(guò)程，如下：

（1）客戶端連接到消息隊(duì)列服務(wù)器，打開(kāi)一個(gè)channel。

（2）客戶端聲明一個(gè)exchange，并設(shè)置相關(guān)屬性。

（3）客戶端聲明一個(gè)queue，并設(shè)置相關(guān)屬性。

（4）客戶端使用routing key，在exchange和queue之間建立好綁定關(guān)系。

（5）客戶端投遞消息到exchange。

exchange接收到消息后，就根據(jù)消息的key和已經(jīng)設(shè)置的binding，進(jìn)行消息路由，將消息投遞到一個(gè)或多個(gè)隊(duì)列里。

5.3 ZeroMQ

號(hào)稱史上最快的消息隊(duì)列，它實(shí)際類似于Socket的一系列接口，他跟Socket的區(qū)別是：普通的socket是端到端的（1:1的關(guān)系），而ZMQ卻是可以N：M 的關(guān)系，人們對(duì)BSD套接字的了解較多的是點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的連接，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)連接需要顯式地建立連接、銷毀連接、選擇協(xié)議（TCP/UDP）和處理錯(cuò)誤等，而ZMQ屏蔽了這些細(xì)節(jié)，讓你的網(wǎng)絡(luò)編程更為簡(jiǎn)單。ZMQ用于node與node間的通信，node可以是主機(jī)或者是進(jìn)程。

引用官方的說(shuō)法： “ZMQ(以下ZeroMQ簡(jiǎn)稱ZMQ)是一個(gè)簡(jiǎn)單好用的傳輸層，像框架一樣的一個(gè)socket library，他使得Socket編程更加簡(jiǎn)單、簡(jiǎn)潔和性能更高。是一個(gè)消息處理隊(duì)列庫(kù)，可在多個(gè)線程、內(nèi)核和主機(jī)盒之間彈性伸縮。ZMQ的明確目標(biāo)是“成為標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧的一部分，之后進(jìn)入Linux內(nèi)核”。現(xiàn)在還未看到它們的成功。但是，它無(wú)疑是極具前景的、并且是人們更加需要的“傳統(tǒng)”BSD套接字之上的一 層封裝。ZMQ讓編寫高性能網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序極為簡(jiǎn)單和有趣?！?/p>

特點(diǎn)是：

• 高性能，非持久化

• 跨平臺(tái)：支持Linux、Windows、OS X等

• 多語(yǔ)言支持； C、C++、Java、.NET、Python等30多種開(kāi)發(fā)語(yǔ)言

• 可單獨(dú)部署或集成到應(yīng)用中使用

• 可作為Socket通信庫(kù)使用

與RabbitMQ相比，ZMQ并不像是一個(gè)傳統(tǒng)意義上的消息隊(duì)列服務(wù)器，事實(shí)上，它也根本不是一個(gè)服務(wù)器，更像一個(gè)底層的網(wǎng)絡(luò)通訊庫(kù)，在Socket API之上做了一層封裝，將網(wǎng)絡(luò)通訊、進(jìn)程通訊和線程通訊抽象為統(tǒng)一的API接口。支持“Request-Reply “，”Publisher-Subscriber“，”Parallel Pipeline”三種基本模型和擴(kuò)展模型。

ZeroMQ高性能設(shè)計(jì)要點(diǎn)：

1、無(wú)鎖的隊(duì)列模型

   對(duì)于跨線程間的交互（用戶端和session）之間的數(shù)據(jù)交換通道pipe，采用無(wú)鎖的隊(duì)列算法CAS；在pipe兩端注冊(cè)有異步事件，在讀或者寫消息到pipe的時(shí)，會(huì)自動(dòng)觸發(fā)讀寫事件。

2、批量處理的算法

   對(duì)于傳統(tǒng)的消息處理，每個(gè)消息在發(fā)送和接收的時(shí)候，都需要系統(tǒng)的調(diào)用，這樣對(duì)于大量的消息，系統(tǒng)的開(kāi)銷比較大，zeroMQ對(duì)于批量的消息，進(jìn)行了適應(yīng)性的優(yōu)化，可以批量的接收和發(fā)送消息。

3、多核下的線程綁定，無(wú)須CPU切換

   區(qū)別于傳統(tǒng)的多線程并發(fā)模式，信號(hào)量或者臨界區(qū)， zeroMQ充分利用多核的優(yōu)勢(shì)，每個(gè)核綁定運(yùn)行一個(gè)工作者線程，避免多線程之間的CPU切換開(kāi)銷。

5.4 Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，它可以處理消費(fèi)者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動(dòng)作流數(shù)據(jù)。 這種動(dòng)作（網(wǎng)頁(yè)瀏覽，搜索和其他用戶的行動(dòng)）是在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)上的許多社會(huì)功能的一個(gè)關(guān)鍵因素。 這些數(shù)據(jù)通常是由于吞吐量的要求而通過(guò)處理日志和日志聚合來(lái)解決。 對(duì)于像Hadoop的一樣的日志數(shù)據(jù)和離線分析系統(tǒng)，但又要求實(shí)時(shí)處理的限制，這是一個(gè)可行的解決方案。Kafka的目的是通過(guò)Hadoop的并行加載機(jī)制來(lái)統(tǒng)一線上和離線的消息處理，也是為了通過(guò)集群機(jī)來(lái)提供實(shí)時(shí)的消費(fèi)。

Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，有如下特性：

• 通過(guò)O(1)的磁盤數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提供消息的持久化，這種結(jié)構(gòu)對(duì)于即使數(shù)以TB的消息存儲(chǔ)也能夠保持長(zhǎng)時(shí)間的穩(wěn)定性能。（文件追加的方式寫入數(shù)據(jù)，過(guò)期的數(shù)據(jù)定期刪除）

• 高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒數(shù)百萬(wàn)的消息

• 支持通過(guò)Kafka服務(wù)器和消費(fèi)機(jī)集群來(lái)分區(qū)消息

• 支持Hadoop并行數(shù)據(jù)加載

Kafka相關(guān)概念

• Broker

Kafka集群包含一個(gè)或多個(gè)服務(wù)器，這種服務(wù)器被稱為broker[5]

• Topic

每條發(fā)布到Kafka集群的消息都有一個(gè)類別，這個(gè)類別被稱為Topic。（物理上不同Topic的消息分開(kāi)存儲(chǔ)，邏輯上一個(gè)Topic的消息雖然保存于一個(gè)或多個(gè)broker上但用戶只需指定消息的Topic即可生產(chǎn)或消費(fèi)數(shù)據(jù)而不必關(guān)心數(shù)據(jù)存于何處）

• Partition

Parition是物理上的概念，每個(gè)Topic包含一個(gè)或多個(gè)Partition.

• Producer

負(fù)責(zé)發(fā)布消息到Kafka broker

• Consumer

消息消費(fèi)者，向Kafka broker讀取消息的客戶端。

• Consumer Group

每個(gè)Consumer屬于一個(gè)特定的Consumer Group（可為每個(gè)Consumer指定group name，若不指定group name則屬于默認(rèn)的group）。

一般應(yīng)用在大數(shù)據(jù)日志處理或?qū)?shí)時(shí)性（少量延遲），可靠性（少量丟數(shù)據(jù)）要求稍低的場(chǎng)景使用。

六、參考資料

（1）Jms

http://blog.sina.com.cn/s/blog_3fba24680100r777.html

http://blog.csdn.net/jiuqiyuliang/article/details/46701559（深入淺出JMS(一)--JMS基本概念）

（2）RabbitMQ

http://baike.baidu.com/link?url=s2cU-QgOsXan7j0AM5qxxlmruz6WEeBQXX-Bbk0O3F5jt9Qts2uYQARxQxl7CBT2SO2NF2VkzX_XZLqU-CTaPa

http://blog.csdn.net/sun305355024sun/article/details/41913105

（3）Zero MQ

http://www.searchtb.com/2012/08/zeromq-primer.html

http://blog.csdn.net/yangbutao/article/details/8498790

http://wenku.baidu.com/link?url=yYoiZ_pYPCuUxEsGQvMMleY08bcptZvwF3IMHo2W1i-ti66YXXPpLLJBGXboddwgGBnOehHiUdslFhtz7RGZYkrtMQQ02DV5sv9JFF4LZnK

（4）Kafka

http://baike.baidu.com/link?url=qQXyqvPQ1MVrw9WkOGSGEfSX1NHy4unsgc4ezzJwU94SrPuVnrKf2tbm4SllVaN3ArGGxV_N5hw8JTT2-lw4QK

http://www.infoq.com/cn/articles/apache-kafka/

http://www.mincoder.com/article/3942.shtml