远程调用服务(RPC)和消息(Message Queue)对比及其适用/不适用场合

dubbo和MQ都是为了解决分布式应用之间的通讯问题,dubbo使用的RPC,侧重于同步调用,客户端会依赖服务端提供的接口而后进行调用。MQ使用的是观察者模式,消息发送者只负责产生并发送消息,消息消费者只负责接收消息并作相应处理,二者并不知道对方的存在,MQ侧重于异步通讯,耦合性较低。html

我如今比较疑惑的地方时:何时该用dubbo,何时该用MQ编程

如下转自阿里技术架构

在阿里的平台技术部参与开发了Dubbo(远程调用服务)和Napoli(消息解决方案),又给网站应用支持这2个产品很长一段时间,了解了这2个产品的实现及应用对这两个产品的用法。并发

大部分状况下,“给定场景下应该使用这两个产品中哪一个”这个问题,你们都会容易决定,并且不须要多少讨论。异步

我为何要拿出来讨论一下:分布式

一些场景会比较模糊,以为均可以使用。这时须要知道产品缺点,而不是看到优点。ide

一些新人会以为产品功能是能够替换的,要给说明一下。性能

这里简单说一下二者的区别。网站

系统结构spa

功能特色

在架构上,RPC和Message的差别点是,Message有一个中间结点Message Queue,能够把消息存储。

消息的特色

1:Message Queue把请求的压力保存一下,逐渐释放出来,让处理者按照本身的节奏来处理。
2:Message Queue引入一下新的结点,让系统的可靠性会受Message Queue结点的影响。
3:Message Queue是异步单向的消息。发送消息设计成是不须要等待消息处理的完成。
因此对于有同步返回需求,用Message Queue则变得麻烦了。

PRC的特色

1:同步调用,对于要等待返回结果/处理结果的场景,RPC是能够很是天然直觉的使用方式。 
  # RPC也能够是异步调用。
2:因为等待结果,Consumer(Client)会有线程消耗。
若是以异步RPC的方式使用,Consumer(Client)线程消耗能够去掉。但不能作到像消息同样暂存消息/请求,压力会直接传导到服务Provider。

适用场合说明

1:但愿同步获得结果的场合,RPC合适。:
2:但愿使用简单,则RPC;RPC操做基于接口,使用简单,使用方式模拟本地调用。异步的方式编程比较复杂。
3:不但愿发送端(RPC Consumer、Message Sender)受限于处理端(RPC Provider、Message Receiver)的速度时,使用Message Queue。
随着业务增加,有的处理端处理量会成为瓶颈,会进行同步调用到异步消息的改造。
这样的改造实际上有调整业务的使用方式。
好比原来一个操做页面提交后就下一个页面会看处处理结果;改造后异步消息后,下一个页面就会变成“操做已提交,完成后会获得通知”。

不适用场合说明

RPC同步调用使用Message Queue来传输调用信息。
上面分析能够知道,这样的作法,发送端是在等待,同时占用一个中间点的资源。变得复杂了,但没有对等的收益。
对于返回值是void的调用,能够这样作,由于实际上这个调用业务上每每不须要同步获得处理结果的,只要保证会处理便可。(RPC的方式能够保证调用返回即处理完成,使用消息方式后这一点不能保证了。)
返回值是void的调用,使用消息,效果上是把消息的使用方式Wrap成了服务调用(服务调用使用方式成简单,基于业务接口)。

补记,关于解耦讨论

微博上inter12的一些讨论,以为颇有意义补记下来

inter12:这二者能够拿来比较,可是我的感受并非同一个层面的问题。RPC是分布式服务之间调用的一种解决方案,是咱们在作架构设计决策时同分布式对象,REST等层面的东西比较,决策的一个方案! 消息系统更可能是咱们为了解决系统之间的解耦,以及性能问题等方面所考虑的方案! 说的有些乱,望鼎哥指点下。
oldratlee:回复@inter12:你说到不少关键点了,“分布式对象”“解耦”“性能”,这些均可以用来看二者的差别。 若是从两个机器间数据的传递(调用、消息都是数据)角度看,二者效果相同,区别只是使用方式、技术指标:同步异步(好比 是否等反馈 )、数据是否暂存、强弱类型(好比 有独立的业务方法,数据类型)等等

nter12提到了“解耦”,“解决系统之间的解耦”使用消息时你们经常说到的一点,一个重要权衡方面!

我的以为,“解耦”不如“暂存”,是消息相对RPC的关键区别,缘由说明以下:

消息的解耦特征,主要体如今:

消息的发送者,不须要关心接收者的信息。

服务经过注册中心也能够作到,即服务调用者到注册中心查询服务提供者信息,调用者不需知道。

消息的发送者,不用关心能够发个几个关心的消息组件。 

这一点RPC能够经过服务编排作到。

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