关于MQ的几件小事(一)消息队列的用途、优缺点、技术选型

1.为什么使用消息队列?

(1)解耦:可以在多个系统之间进行解耦,将原本通过网络之间的调用的方式改为使用MQ进行消息的异步通讯,只要该操作不是需要同步的,就可以改为使用MQ进行不同系统之间的联系,这样项目之间不会存在耦合,系统之间不会产生太大的影响,就算一个系统挂了,也只是消息挤压在MQ里面没人进行消费而已,不会对其他的系统产生影响。

(2)异步:加入一个操作设计到好几个步骤,这些步骤之间不需要同步完成,比如客户去创建了一个订单,还要去客户轨迹系统添加一条轨迹、去库存系统更新库存、去客户系统修改客户的状态等等。这样如果这个系统都直接进行调用,那么将会产生大量的时间,这样对于客户是无法接收的;并且像添加客户轨迹这种操作是不需要去同步操作的,如果使用MQ将客户创建订单时,将后面的轨迹、库存、状态等信息的更新全都放到MQ里面然后去异步操作,这样就可加快系统的访问速度,提供更好的客户体验。

(3)削峰:一个系统访问流量有高峰时期,也有低峰时期,比如说,中午整点有一个抢购活动等等。比如系统平时流量并不高,一秒钟只有100多个并发请求,系统处理没有任何压力,一切风平浪静,到了某个抢购活动时间,系统并发访问了剧增,比如达到了每秒5000个并发请求,而我们的系统每秒只能处理2000个请求,那么由于流量太大,我们的系统、数据库可能就会崩溃。这时如果使用MQ进行流量削峰,将用户的大量消息直接放到MQ里面,然后我们的系统去按自己的最大消费能力去消费这些消息,就可以保证系统的稳定,只是可能要跟进业务逻辑,给用户返回特定页面或者稍后通过其他方式通知其结果。

2.消息队列有什么优点和缺点?

优点:1、对结构复杂、设计系统多的操作进行解耦操作,降低系统的操作复杂度、降低系统的维护成本。
???2、对一个可以进行异步操作的一些系统操作进行异步,减小操作的响应时间,提供更好的用户体验。
???3、可对高流量进行削峰,保证系统的平稳运行。
缺点:1、系统可用性降低。比如在系统中引入MQ,那么万一MQ挂了怎么办呢?一般而言,引入的外部依赖越多,系统越
????脆弱,每一个依赖出问题都会导致整个系统的崩溃。
???2、系统复杂度提高。需要考虑MQ的各种情况,比如:消息的重复消费、消息丢失、保证消费顺序等等......
???3、数据一致性问题。比如A系统已经给客户返回操作成功,这时候操作BC都成功了,操作D却失败了,导致数据不
????一致。

3.kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优点和缺点啊?

特性 ActiveMQ RabbitMQ RocketMQ kafka
单机吞吐量 万级,吞吐量比RocketMQ和kafka要低一个数量级 万级,吞吐量比RocketMQ和kafka要低一个数量级 10万级,RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ 10万级别,kafka最大优点就是吞吐量大,一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景。
topic数量对吞吐量的影响 topic可以达到几百、几千个的级别,吞吐量会有小幅度的下降。这是RocketMQ的一大优势,可在同等数量机器下支撑大量的topic topic从几十个到几百个的时候,吞吐量会大幅下降。所以在同等机器数量下,kafka尽量保证topic数量不要过多。如果支撑大规模topic需要增加更多的机器
时效性 ms级 微秒级,这是rabbitmq的一大特点,延迟是最低的 ms级 延迟在ms级以内
可用性 高,基于主从架构实现可用性 高,基于主从架构实现可用性 非常高,分布式架构 非常高,kafka是分布式的,一个数据多个副本,少数机器宕机,不会丢失数据,不会导致不可用
消息可靠性 有较低的概率丢失数据 经过参数优化配置,可以做到0丢失 经过参数配置,消息可以做到零丢失
功能支持 MQ领域的功能及其完备 基于erlang开发,所以并发性能极强,性能极好,延时低 MQ功能较为完备,分布式扩展性好 功能较为简单,主要支持加单MQ功能
优势 非常成熟,功能强大,在业内大量公司和项目中都有应用 erlang语言开发,性能极好、延时很低,吞吐量万级、MQ功能完备,管理界面非常好,社区活跃;互联网公司使用较多 接口简单易用,阿里出品有保障,吞吐量大,分布式扩展方便、社区比较活跃,支持大规模的topic、支持复杂的业务场景,可以基于源码进行定制开发 超高吞吐量,ms级的时延,极高的可用性和可靠性,分布式扩展方便
劣势 偶尔有较低概率丢失消息,社区活跃度不高 吞吐量较低,erlang语音开发不容易进行定制开发,集群动态扩展麻烦 接口不是按照标准JMS规范走的,有的系统迁移要修改大量的代码,技术有被抛弃的风险 有可能进行消息的重复消费
应用 主要用于解耦和异步,较少用在大规模吞吐的场景中 都有使用 用于大规模吞吐、复杂业务中 在大数据的实时计算和日志采集中被大规模使用,是业界的标准

综上所述,总结如下:
一般业务系统要引入MQ,最早大家都用ActiveMQ,但现在用的不多了。没有经过大规模吞吐场景的验证,社区也不活跃,不推荐再使用。
后来大家开始用rabbitMQ,但是它是使用erlang语言开发的,如果不精通erlang,对公司而言,几乎处于不可控的状态,单其是开源的,社区活跃度高,拥有比较稳定的支持。
现在越来越多的公司开始使用RocketMQ,但是要小心被抛弃的风险。如果公司有实力自己去维护开发,推荐使用。否则还是选择RabbitMQ。
如果实在大数据的实时计算、日志采集等领域,用kafka是业界标准。

所以,对于中小型公司,技术实力一般的,应该用rabbitmq,对于大公司,基础架构研发能力强大的,推荐使用RocketMQ。

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时间: 2024-11-01 17:37:53

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1.RabbitMQ的高可用 RabbitMQ基于主从模式实现高可用.RabbitMQ有三种模式:单机模式,普通集群模式,镜像集群模式. (1)单机模式: 单机模式就是demo级别的,生产中不会有人使用. (2)普通集群模式 普通集群模式就是在多台机器上启动多个rabbitmq实例,每个机器启动一个.但是创建的queue只会放在一个rabbitmq实例上面,但是其他的实例都同步了这个queue的元数据.在你消费的时候,如果连接到了另一个实例,他会从拥有queue的那个实例获取消息然后再返回给你.

关于MQ的几件小事(七)如果让你设计一个MQ,你怎么设计

其实回答这类问题,说白了,起码不求你看过那技术的源码,起码你大概知道那个技术的基本原理,核心组成部分,基本架构构成,然后参照一些开源的技术把一个系统设计出来的思路说一下就好 比如说这个消息队列系统,我们来从以下几个角度来考虑一下 (1)首先这个mq得支持可伸缩性吧,就是需要的时候快速扩容,就可以增加吞吐量和容量,那怎么搞?设计个分布式的系统呗,参照一下kafka的设计理念,broker -> topic -> partition,每个partition放一个机器,就存一部分数据.如果现在资源不

关于MQ的几件小事(六)消息积压在消息队列里怎么办

1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决 场景:几千万条数据在MQ里积压了七八个小时,从下午4点多,积压到了晚上很晚,10点多,11点多.线上故障了,这个时候要不然就是修复consumer的问题,让他恢复消费速度,然后傻傻的等待几个小时消费完毕.这个肯定不行.一个消费者一秒是1000条,一秒3个消费者是3000条,一分钟是18万条,1000多万条. 所以如果你积压了几百万到上千万的数据,即使消费者恢复了,也需要大概1小时的时间才能恢复过来. 解决方案:" 这种时候只能操作临时扩容,以更快的速

关于MQ的几件小事(三)如何保证消息不重复消费

1.幂等性 幂等(idempotent.idempotence)是一个数学与计算机学概念,常见于抽象代数中. 在编程中一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同.幂等函数,或幂等方法,是指可以使用相同参数重复执行,并能获得相同结果的函数.这些函数不会影响系统状态,也不用担心重复执行会对系统造成改变.例如,"setTrue()"函数就是一个幂等函数,无论多次执行,其结果都是一样的.更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现. 简单来说,幂等性就是一个数据

MQ入门总结(一)消息队列概念和使用场景

一.消息队列 消息即是信息的载体.为了让消息发送者和消息接收者都能够明白消息所承载的信息(消息发送者需要知道如何构造消息:消息接收者需要知道如何解析消息),它们就需要按照一种统一的格式描述消息,这种统一的格式称之为消息协议.所以,有效的消息一定具有某一种格式:而没有格式的消息是没有意义的. 而消息从发送者到接收者的方式也有两种.一种我们可以称为即时消息通讯,也就是说消息从一端发出后(消息发送者)立即就可以达到另一端(消息接收者),这种方式的具体实现就是我们已经介绍过的RPC(当然单纯的http通

关于MQ的几件小事(四)如何保证消息不丢失

1.mq原则 数据不能多,也不能少,不能多是说消息不能重复消费,这个我们上一节已解决:不能少,就是说不能丢失数据.如果mq传递的是非常核心的消息,支撑核心的业务,那么这种场景是一定不能丢失数据的. 2.丢失数据场景 丢数据一般分为两种,一种是mq把消息丢了,一种就是消费时将消息丢了.下面从rabbitmq和kafka分别说一下,丢失数据的场景, (1)rabbitmq A:生产者弄丢了数据 生产者将数据发送到rabbitmq的时候,可能在传输过程中因为网络等问题而将数据弄丢了. B:rabbit

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