MQ消息中间件是什么?极悦小编来为大家解答。
关注于数据的发送和接收,利用高效可靠的异步消息传递机制集成分布式系统。通过提供消息传递和消息队列模型,它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。
1.系统解耦
假设你有个系统A,这个系统A会产出一个核心数据,现在下游有系统B和系统C需要这个数据。
那简单,系统A就是直接调用系统B和系统C的接口发送数据给他们就好了。
问题:如果现在要是来了系统D、系统E、系统F、系统G,等等,十来个其他系统慢慢的都需要这份核心数据呢?如下图:
使用MQ后,系统A就把自己的一份核心数据发到MQ里,下游哪个系统感兴趣自己去消费即可,不需要了就取消数据的消费,如下图所示:
2.异步调用
假设你有一个系统调用链路,是系统A调用系统B,一般耗时20ms;系统B调用系统C,一般耗时200ms;系统C调用系统D,一般耗时2s,如下图所示。
用户请求走完整个链路需要耗费:20ms + 200ms + 2000ms(2s) = 2220ms,
例如:外卖订餐,下订单、付款、账户扣款、创建订单、通知商家给你准备菜品、需要再找个骑手给你送餐。
3.流量削峰
假设你有一个系统,平时正常的时候每秒可能就几百个请求,系统部署在8核16G的机器的上,正常处理都是OK的,每秒几百请求是可以轻松抗住的,
但是如下图所示,在高峰期一下子来了每秒钟几千请求,弹指一挥间出现了流量高峰,此时你的选择是要搞10台机器,抗住这个瞬时高峰吗?
此时我们就可以用MQ中间件来进行流量削峰。所有机器前面部署一层MQ,平时每秒几百请求大家都可以轻松接收消息。
一旦到了瞬时高峰期,一下涌入每秒几千的请求,就可以积压在MQ里面,然后那一台机器慢慢的处理和消费。
这个就是很典型的一个MQ的用法,用有限的机器资源承载高并发请求,如果业务场景允许异步削峰,高峰期积压一些请求在MQ里,然后高峰期过了,后台系统在一定时间内消费完毕不再积压的话,那就很适合用这种技术方案。
1.ActiveMQ
Apache下的一个子项目。使用Java完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现,少量代码就可以高效地实现高级应用场景。可插拔的传输协议支持,比如:in-VM, TCP, SSL, NIO, UDP, multicast, JGroups and JXTA transports。RabbitMQ、ZeroMQ、ActiveMQ均支持常用的多种语言客户端 C++、Java、.Net,、Python、 Php、 Ruby等。
2.RabbitMQ
使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP,STOMP,也正是如此,使的它变的非常重量级,更适合于企业级的开发。同时实现了Broker架构,核心思想是生产者不会将消息直接发送给队列,消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由(Routing),负载均衡(Load balance)、数据持久化都有很好的支持。多用于进行企业级的ESB整合。
3.Kafka
Apache下的一个子项目,使用scala实现的一个高性能分布式Publish/Subscribe消息队列系统,具有以下特性:
快速持久化:通过磁盘顺序读写与零拷贝机制,可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化;
高吞吐:在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率;
高堆积:支持topic下消费者较长时间离线,消息堆积量大;
完全的分布式系统:Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式,依赖zookeeper自动实现负载均衡;
支持Hadoop数据并行加载:对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案。
4.RocketMQ
阿里系下开源的一款分布式、队列模型的消息中间件,原名Metaq,3.0版本名称改为RocketMQ,是阿里参照kafka设计思想使用java实现的一套mq。同时将阿里系内部多款mq产品(Notify、metaq)进行整合,只维护核心功能,去除了所有其他运行时依赖,保证核心功能最简化,在此基础上配合阿里上述其他开源产品实现不同场景下mq的架构,目前主要多用于订单交易系统。
具有以下特点:
能够保证严格的消息顺序
提供针对消息的过滤功能
提供丰富的消息拉取模式
高效的订阅者水平扩展能力
实时的消息订阅机制
亿级消息堆积能力
以上就是关于“MQ消息中间件详解”的介绍,大家如果想了解更多相关知识,不妨来关注一下极悦的ActiveMQ教程,里面有更丰富的知识等着大家去学习,希望对大家能够有所帮助。
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