分布式计算技术(《分布式技术原理与算法解析》学习笔记Day19)
分布式通信:消息队列
什么是消息队列?
队列是一种具有先进先出特点的数据结构 ,消息队列是基于队列实现的 、存储具有特定格式的消息数据 。消息以特定格式放入这个队列的尾部后直接返回 ,不需要系统马上处理,之后有其他进程从队列头部开始读取消息 ,按照消息放入顺序逐一处理 。
引入消息队列的好处是可以提升响应速度 ,实现组件之间的解耦。
消息队列的工作原理
消息队列模式包括3个核心部分:
生产者 ,产生消息或者数据 ,并将其插入到消息队列中 。 消息队列 ,一种具有先进先出特点的数据结构 ,用来存储消息 。 消费者 ,从消息队列中获取消息 ,进行相关处理 。生产者将发送的消息插入到消息队列 ,称为入队,消费者从消息队列中按照顺序取出消息进行处理 ,称为出队 。
RocketMQ工作原理
RocketMQ的架构图如下所示 。
RocketMQ架构包括4部分:
NameServer Cluster ,它和Kafka中的ZooKeeper类似,提供分布式服务的协同和管理功能 ,主要是和Broker相关的信息 ,包括有哪些Broker 、Broker地址和状态等,以方便生产者基于它来发布消息 ,消费者基于它来获取消息 。 Producer Cluster ,负责接收用户数据 ,然后将数据发布到消息队列Broker Cluster 。一般采用集群方式部署 ,这样可以1)多个Producer并发接收用户输入数据 ,提升系统效率 ,2)增加可靠性 。 Consumer Cluster ,负责从Broker中获取消息进行消费 。一般也是采用集群方式部署 ,这样可以提升消费者的消费能力 ,避免消息溢出或者丢弃。 Broker Cluster,负责存储Producer Cluster发布的消息 ,并供消费者消费 。Broker Cluster中的每个Broker都进行了主从设计 ,即每个Broker分为Broker Master和Broker Slave,Master既可以写也可以读 ,Slave不可以写只可以读 ,Broker Master会把接收到的消息同步给Broker Slave,以实现数据备份 ,一旦Broker Master崩溃 ,可以切换到Broker Slave继续提供服务 ,这样就提高了系统可靠性 。在Broker Cluster中 ,消息的存储采用主题(Topic)+ 消息队列(Queue)的方式实现。
RocketMQ中的主题是一个逻辑概念 ,一个主题可以分区 ,分布在不同的Broker上 ,每个Broker只有该主题的部分数据 。每个主题分区中 ,队列的数量可以不同 ,由用户在创建主题时指定 。队列是资源分配的基本单元,消息进行存储时会存放到相应主题的分区中。
RocketMQ的工作流程如下:
首先启动NameServer ,然后启动Broker 。Broker启动后 ,会主动找NameServer建立连接,并将自己的信息注册到NameServer上 。注册完毕后 ,Broker会定期给NameServer发送心跳包 ,心跳包中除了状态信息外,还可以包括Broker当前存储的数据信息 。 创建主题 ,并确定这个主题的数据存储到哪些Broker上 。 当Producer生产消息发送到主题时 ,需要先到NameServer查询该主题存放在哪些Broker中 ,获取到Broker信息后 ,将消息发送给这些Broker进行存储 。 Consumer要从主题消费消息 ,也需要首先到NameServer查询一下该主题的消息存储在哪些Broker上 ,然后去相应的Broker获取消息进行消费 。消息队列模式是根据消费者需求到消息队列获取数据进行消费的 ,消费者只需要知道消息队列地址 ,消息队列中心无需提前知道消费者信息 。因此 ,消息队列模式比较适合消费者为临时用户的场景 。
发布订阅模式和消息队列模式的区别
首先,从实现解耦的数据结构看:
发布订阅模式采用了消息中心 ,消息队列模式采用了消息队列 ,它们都是用来存储生产者发布的数据,都有Topic、Broker等概念 。 发布订阅采用map或者数组等方式存储数据 ,消息队列采用队列结构来存储数据。其次 ,从实现解耦方式来看:
消息队列模式中,生产者发布数据到消息队列中心 ,消息队列中心会存储数据 ,等待消费者按需获取数据 ,这样生产者就不需要和消费者进行直接通信 ,实现了生产者和消费者的解耦 。 发布订阅模式中 ,消费者需要提前向消息中心订阅自己感兴趣的数据 ,当生产者发布数据到消息中心后 ,消息中心根据订阅者订阅信息讲数据主动推送给消费者 ,实现了生产者和消费者的解耦 。消息队列中的消息 ,可以被设置只消费一次 、至少消费一次或者最多消费一次。
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