什么是分布式技术,其解决什么问题(《分布式技术原理与算法解析》学习笔记Day18)
分布式通信:发布订阅
什么是发布订阅?
远程调用的核心是在网络服务层封装了通信协议 、序列化 、传输等操作 ,让用户调用远程服务如同进行本地调用一样 。
这种通信方式虽然也是设置成异步的 ,但是因为进程之间是直接交互的,所以当进程比较多时 ,会导致进程维护通信的复杂度非常高 ,且一个进程通信接口改变 ,与其通信的进程都会受到影响 。
为了解决这个问题 ,我们需要设计专门的异步通信模式 ,包括消息发布订阅和消息队列两种方式。
发布订阅的三要素:
生产者 ,负责产生数据放到消息中心 。 消费者 ,向消息中心订阅自己感兴趣的消息 。 消息中心 ,当发布者推送数据到消息中心后 ,消息中心根据消费者订阅情况将数据推送给对应的订阅者 。两种消息系统模式
消息系统包括两种典型模式:
点对点模式,生产者将消息发送到消息中心 ,然后消费者从消息中心取出对应的消息进行消费 ,消息被消费后,消息中心不再存储该消息 ,这样其他消费者无法再消费该消息 。点对点模式虽然支持多个消费者 ,但是一个消息只能被一个消费者消费,不允许重复消费 。 发布订阅模式 ,生产者可以发送消息到消息中心 ,而消息中心通常以主题(Topic)进行划分 ,每条消息都会有相应的主题 ,消息会被存储到自己所属的主题中 ,订阅该主题的所有消费者都可以获得该消息进行消费 。点对点模式中的一个消息 ,只能被一个消费者消费 ,发布订阅模式中的一个消息 ,可以被多个消费者消费 。
发布订阅模式的关键特征:
实现了系统解耦 ,易于维护 。 实现了异步执行,避免高负载 。Kafka发布订阅原理
Kafka是一种典型的发布订阅消息系统 ,它的架构包括三部分:
生产者(Producer) ,负责发布消息到消息中心。 消费者(Consumer),向消息中心订阅自己感兴趣的消息 ,获得数据后进行数据处理 。 消息中心(Broker) ,负责存储生产者发布的消息和管理消费者订阅信息,根据消费者订阅信息 ,将消息推送给消费者 。Kafka的架构如如下所示。
上图中还包括ZooKeeper集群 ,它用来协调和管理Broker和Consumer ,实现Broker和Consumer的解耦 ,并未系统提高可靠性保证 。Consumer和Broker启动时都会向ZooKeeper进行注册 ,由ZooKeeper进行统一管理和协调 。
ZooKeeper会存储一些元数据信息 ,比如对于Broker ,会存储主题对应哪些分区 ,每个分区的存储位置等 ,对于Consumer,会存储xiaofeizu中包含哪些Consumer ,每个Consumer回负责消费哪些分区等。
Kafka Broker
为了解决消息存储的负载均衡和系统可靠性 ,Kafka引入了主题和分区的概念 。
主题是一个逻辑概念,指消息类型或者数据类型 。
分区指一个主题的内容可以被划分成多个集合 ,分布在不同的Broker上 ,不同的Broker在不同的节点上 。
分区设计带来的好处:
实现负载均衡 。 实现消息备份(我们可以设置Replicates) 。Kafka Consumer
Kafka中的消费组,指的是多个消费者的一个集合 ,一个消费组中的消费者共同消费主题消息 ,并且主题中每个消息只可以由消费组中的某一个消费者进行消费 。
引入消费组可以解决单个消费者消费消息效率过低的问题 。
观察者模式和发布订阅模式
观察者负责监控被观察者的状态变更 ,如果被观察者的状态发生改变 ,那么观察者根据状态的变更执行相关操作 。观察者模式定义了被观察者和观察者的直接交互或者通信关系 。
发布订阅模式中存在发布者 、订阅者和消息中心 ,订阅者需要向消息中心指定自己对哪些数据感兴趣 ,发布者推送的数据放入消息中心后 ,消息中心根据订阅者订阅信息推送数据。发布者与订阅者之间引入了消息中心 ,实现的是间接通信 。
观察者模式采用了直接通信 ,观察者与被观察者通信时延低一些,但它们的依赖关系比较强 ,不管是被观察者还是观察者的逻辑或接口有更改 ,另外一个都会受到影响 。而发布者和订阅者模式采用间接通信,引入消息中心 ,相对比较厚重 ,且通信时延高一些,但实现了订阅者和发布者的解耦。
发布订阅中的消息传递模式
发布订阅中的消息传递有两种模式:
拉模式:消费者主动去拉取消息 。 推模式:消息中心推送消息给消费者 。推模式中 ,消息中心需要考虑消费者的消费能力 ,不能把消费者压垮了 ,但从消息中心的角度看 ,这样可以控制消息的消费速度 ,调控积压消息。
拉模式中 ,消费者自己控制消息消费速度 ,但有可能会导致消息中心中消息挤压 ,会有消息丢失或者消息中心不可用的风险 。
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