應用消息中間件設計可以解決哪些實際問題？

消息隊列中間件是分布式系統中重要的組件，主要解決應用解耦，異步消息，流量削鋒等問題，實現高性能，高可用，可伸縮和最終一致性架構。目前使用較多的消息隊列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ。消息中間件到底該如何使用，何時使用這是一個問題，胡亂地使用消息中間件增加了系統的復雜度，如果用不好消息中間件還不如不用。

消息隊列通訊模式

• 點對點通訊

點對點方式是最為傳統和常見的通訊方式，它支持一對一、一對多、多對多、多對一等多種配置方式，支持樹狀、網狀等多種拓撲結構。

• 多點廣播

MQ適用于不同類型的應用。其中重要的，也是正在發展中的是"多點廣播"應用，即能夠將消息發送到多個目標站點(DestinationList)。可以使用一條MQ指令將單一消息發送到多個目標站點，并確保為每一站點可靠地提供信息。MQ不僅提供了多點廣播的功能，而且還擁有智能消息分發功能，在將一條消息發送到同一系統上的多個用戶時，MQ將消息的一個復制版本和該系統上接收者的名單發送到目標MQ系統。目標MQ系統在本地復制這些消息，并將它們發送到名單上的隊列，從而盡可能減少網絡的傳輸量。

• 發布/訂閱(Publish/Subscribe)模式

發布/訂閱功能使消息的分發可以突破目的隊列地理指向的限制，使消息按照特定的主題甚至內容進行分發，用戶或應用程序可以根據主題或內容接收到所需要的消息。發布/訂閱功能使得發送者和接收者之間的耦合關系變得更為松散，發送者不必關心接收者的目的地址，而接收者也不必關心消息的發送地址，而只是根據消息的主題進行消息的收發。在MQ家族產品中，MQEventBroker是專門用于使用發布/訂閱技術進行數據通訊的產品，它支持基于隊列和直接基于TCP/IP兩種方式的發布和訂閱。

• 群集(Cluster)

為了簡化點對點通訊模式中的系統配置，MQ提供Cluster(群集)的解決方案。群集類似于一個域(Domain)，群集內部的隊列管理器之間通訊時，不需要兩兩之間建立消息通道，而是采用群集(Cluster)通道與其它成員通訊，從而大大簡化了系統配置。此外，群集中的隊列管理器之間能夠自動進行負載均衡，當某一隊列管理器出現故障時，其它隊列管理器可以接管它的工作，從而大大提高系統的高可靠性。

使用消息隊列的理由

過去幾年中，我們一直在使用、構建和宣傳消息隊列，我們認為它們是很令人敬畏的，這也不是什么秘密。我們相信對任何架構或應用來說，消息隊列都是一個至關重要的組件，下面是十個理由:

• 1. 1解耦

在項目啟動之初來預測將來項目會碰到什么需求，是極其困難的。消息隊列在處理過程中間插入了一個隱含的、基于數據的接口層，兩邊的處理過程都要實現這一接口。這允許你獨立的擴展或修改兩邊的處理過程，只要確保它們遵守同樣的接口約束。

• 1.2 冗余

有時在處理數據的時候處理過程會失敗。除非數據被持久化，否則將永遠丟失。消息隊列把數據進行持久化直到它們已經被完全處理，通過這一方式規避了數據丟失風險。在被許多消息隊列所采用的"插入-獲取-刪除"范式中，在把一個消息從隊列中刪除之前，需要你的處理過程明確的指出該消息已經被處理完畢，確保你的數據被安全的保存直到你使用完畢。

• 1.3 擴展性

因為消息隊列解耦了你的處理過程，所以增大消息入隊和處理的頻率是很容易的；只要另外增加處理過程即可。不需要改變代碼、不需要調節參數。擴展就像調大電力按鈕一樣簡單。

• 1.4 靈活性 & 峰值處理能力

當你的應用上了Hacker News的首頁，你將發現訪問流量攀升到一個不同尋常的水平。在訪問量劇增的情況下，你的應用仍然需要繼續發揮作用，但是這樣的突發流量并不常見；如果為以能處理這類峰值訪問為標準來投入資源隨時待命無疑是巨大的浪費。使用消息隊列能夠使關鍵組件頂住增長的訪問壓力，而不是因為超出負荷的請求而完全崩潰。請查看我們關于峰值處理能力的博客文章了解更多此方面的信息。

• 1.5可恢復性

當體系的一部分組件失效，不會影響到整個系統。消息隊列降低了進程間的耦合度，所以即使一個處理消息的進程掛掉，加入隊列中的消息仍然可以在系統恢復后被處理。而這種允許重試或者延后處理請求的能力通常是造就一個略感不便的用戶和一個沮喪透頂的用戶之間的區別。

• 1.6送達保證

消息隊列提供的冗余機制保證了消息能被實際的處理，只要一個進程讀取了該隊列即可。在此基礎上，IronMQ提供了一個"只送達一次"保證。無論有多少進程在從隊列中領取數據，每一個消息只能被處理一次。這之所以成為可能，是因為獲取一個消息只是"預定"了這個消息，暫時把它移出了隊列。除非客戶端明確的表示已經處理完了這個消息，否則這個消息會被放回隊列中去，在一段可配置的時間之后可再次被處理。

• 1.7排序保證

在許多情況下，數據處理的順序都很重要。消息隊列本來就是排序的，并且能保證數據會按照特定的順序來處理。IronMO保證消息漿糊通過FIFO（先進先出）的順序來處理，因此消息在隊列中的位置就是從隊列中檢索他們的位置。

• 1.8緩沖

在任何重要的系統中，都會有需要不同的處理時間的元素。例如,加載一張圖片比應用過濾器花費更少的時間。消息隊列通過一個緩沖層來幫助任務最高效率的執行–寫入隊列的處理會盡可能的快速，而不受從隊列讀的預備處理的約束。該緩沖有助于控制和優化數據流經過系統的速度。

• 1.9 理解數據流

在一個分布式系統里，要得到一個關于用戶操作會用多長時間及其原因的總體印象，是個巨大的挑戰。消息系列通過消息被處理的頻率，來方便的輔助確定那些表現不佳的處理過程或領域，這些地方的數據流都不夠優化。

• 1.10 異步通信

很多時候，你不想也不需要立即處理消息。消息隊列提供了異步處理機制，允許你把一個消息放入隊列，但并不立即處理它。你想向隊列中放入多少消息就放多少，然后在你樂意的時候再去處理它們。

消息隊列應用場景

以下介紹消息隊列在實際應用中常用的使用場景。異步處理，應用解耦，流量削鋒和消息通訊四個場景。

異步處理

以下介紹消息隊列在實際應用中常用的使用場景。異步處理，應用解耦，流量削鋒和消息通訊四個場景。

• 場景說明： 用戶注冊后，需要發注冊郵件和注冊短信。傳統的做法有兩種 1.串行的方式；2.并行方式.

• 串行方式： 將注冊信息寫入數據庫成功后，發送注冊郵件，再發送注冊短信。以上三個任務全部完成后，返回給客戶端。

• 并行方式：將注冊信息寫入數據庫成功后，發送注冊郵件的同時，發送注冊短信。以上三個任務完成后，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間

假設三個業務節點每個使用50毫秒鐘，不考慮網絡等其他開銷，則串行方式的時間是150毫秒，并行的時間可能是100毫秒。
因為CPU在單位時間內處理的請求數是一定的，假設CPU1秒內吞吐量是100次。則串行方式1秒內CPU可處理的請求量是7次（1000/150）。并行方式處理的請求量是10次（1000/100）
小結：如以上案例描述，傳統的方式系統的性能（并發量，吞吐量，響應時間）會有瓶頸。如何解決這個問題呢？

引入消息隊列，將不是必須的業務邏輯，異步處理。改造后的架構如下：

應用解耦

• 場景說明： 用戶下單后，訂單系統需要通知庫存系統。傳統的做法是，訂單系統調用庫存系統的接口。如下圖：

• 傳統模式的缺點： 假如庫存系統無法訪問，則訂單減庫存將失敗，從而導致訂單失敗，訂單系統與庫存系統耦合

如何解決以上問題呢？引入應用消息隊列后的方案，如下圖：

• 訂單系統： 用戶下單后，訂單系統完成持久化處理，將消息寫入消息隊列，返回用戶訂單下單成功庫存系統：訂閱下單的消息，采用拉/推的方式，獲取下單信息，庫存系統根據下單信息，進行庫存操作假如：在下單時庫存系統不能正常使用。也不影響正常下單，因為下單后，訂單系統寫入消息隊列就不再關心其他的后續操作了。實現訂單系統與庫存系統的應用解耦

流量削鋒

流量削鋒也是消息隊列中的常用場景，一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛。應用場景：秒殺活動，一般會因為流量過大，導致流量暴增，應用掛掉。為解決這個問題，一般需要在應用前端加入消息隊列。

a、可以控制活動的人數
b、可以緩解短時間內高流量壓垮應用

用戶的請求，服務器接收后，首先寫入消息隊列。假如消息隊列長度超過最大數量，則直接拋棄用戶請求或跳轉到錯誤頁面。
秒殺業務根據消息隊列中的請求信息，再做后續處理

日志處理

日志處理是指將消息隊列用在日志處理中，比如Kafka的應用，解決大量日志傳輸的問題。架構簡化如下

日志采集客戶端，負責日志數據采集，定時寫受寫入Kafka隊列
Kafka消息隊列，負責日志數據的接收，存儲和轉發
日志處理應用：訂閱并消費kafka隊列中的日志數據

消息通訊

消息通訊是指，消息隊列一般都內置了高效的通信機制，因此也可以用在純的消息通訊。比如實現點對點消息隊列，或者聊天室等

點對點通訊：

客戶端A和客戶端B使用同一隊列，進行消息通訊。

聊天室通訊：

客戶端A，客戶端B，客戶端N訂閱同一主題，進行消息發布和接收。實現類似聊天室效果。

以上實際是消息隊列的兩種消息模式，點對點或發布訂閱模式。模型為示意圖，供參考。

消息中間件使用案例

電商系統

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

1. 應用將主干邏輯處理完成后，寫入消息隊列。消息發送是否成功可以開啟消息的確認模式。（消息隊列返回消息接收成功狀態后，應用再返回，這樣保障消息的完整性）
2. 擴展流程（發短信，配送處理）訂閱隊列消息。采用推或拉的方式獲取消息并處理。
3. 消息將應用解耦的同時，帶來了數據一致性問題，可以采用最終一致性方式解決。比如主數據寫入數據庫，擴展應用根據消息隊列，并結合數據庫方式實現基于消息隊列的后續處理。

日志收集系統

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

• Zookeeper注冊中心： 提出負載均衡和地址查找服務日志收集客戶端*：用于采集應用系統的日志，并將數據推送到kafka隊列Kafka集群：接收，路由，存儲，轉發等消息處理Storm集群：與OtherApp處于同一級別，采用拉的方式消費隊列中的數據

以下是新浪kafka日志處理應用案例：

1. Kafka ：接收用戶日志的消息隊列
2. Logstash：做日志解析，統一成JSON輸出給Elasticsearch
3. Elasticsearch ：實時日志分析服務的核心技術，一個schemaless，實時的數據存儲服務，通過index組織數據，兼具強大的搜索和統計功能
4. Kibana ：基于Elasticsearch的數據可視化組件，超強的數據可視化能力是眾多公司選擇ELK stack的重要原因

寫在最后：

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