架构之消息队列

1. 为何要用消息队列？

　　假设一个老大，接到一个任务要处理完。在处理这个任务时，把这个任务分解为几个小任务，只要分别完成了这几个小任务，整个任务也就完成了。


　　作到某个小任务时，发现这个小任务须要花不少时间完成，并且这个小任务迟点完成也不影响整个任务的完成进度。因而，老大把这个小任务交个一个小弟去作，本身去接着完成其余的任务。


　　在上面的例子中，老大就是后台系统，小弟就是消息队列系统，当后台系统发现完成某些小任务须要花不少时间，并且迟点完成也不影响整个任务的，就会把这些小任务交给消息队列系统。


　　在实际的app后端中，发送邮件，发送短信，推送等这些任务，都很是适合在消息队列系统中作的。你们想一想，这些任务是否是都须要花比较多的时间，并且迟点完成也不影响的。把这些任务放在队列中，可加快请求的响应时间。

2. 消息队列是怎么工做？

　　消息队列系统，通常都包含3个角色：队列服务端，队列的生产者，队列的消费者。


　　消息队列系统相似于这个场景：有一条信息传送带不停地运转。在传送带的起点，工人a不断地把信息放在一个盒子，把盒子放到传送带上，盒子被传送带传送到终点。在终点上，工人b把盒子上的信息取出来，进行处理。


　　在上面的场景中，不停运转的传送带就是队列服务端，在传送带起点不断放盒子的工人a就是队列的生产者，在传送带终点不断取盒子的工人b就是队列的消费者。


　　消息队列的服务端，如今有大量的开源的应用，例如RabbitMQ ，ZeroMQ ，redis等。


　　队列的生产者和服务者，是针对消息队列服务端开发的客户端，例如，RabbitMQ就有针对java，php等语言开发的客户端。


　　例如，在app后端中，用代码调用 java客户端，把要发送的短信信息放在ZeroMQ中，这里java客户端是充当队列的生产者。


　　写一个守护进程，在守护进程中，经过代码调用 java客户端把要发送的短信信息不断地从ZeroMQ取出来，而后发送出去。

3. 常见的一些消息队列产品

　　RabbitMQ:


　　是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，自己支持不少的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正是如此，使的它变的很是重量级，更适合于企业级的开发。同时实现了一个经纪人(Broker)构架，这意味着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)或者数据持久化都有很好的支持。


　　同时，RabbitMQ自带了一个web监控界面，可方便监控队列的状况。


　　Redis：


　　虽然是一个key-value系统，但自身也支持队列这种数据结构，可看作是一个轻量级的消息队列系统。


　　在app后端架构中，redis是被普遍使用，若是同时把它做为消息队列使用，就减小了运维上的成本。


　　ZeroMq：


　　号称最快的消息队列系统，尤为针对大吞吐量的需求场景。


　　ActiveMQ：

　　是Apache下的一个子项目。 相似于ZeroMQ，它可以以代理人和点对点的技术实现队列。

 

1. 解耦

在项目启动之初来预测未来项目会碰到什么需求，是极其困难的。消息队列在处理过程当中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这容许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵照一样的接口约束。

2. 冗余

有时在处理数据的时候处理过程会失败。除非数据被持久化，不然将永远丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被彻底处理，经过这一方式规避了数据丢失风险。在被许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中，在把一个消息从队列中删除以前，须要你的处理过程明确的指出该消息已经被处理完毕，确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。

3. 扩展性

由于消息队列解耦了你的处理过程，因此增大消息入队和处理的频率是很容易的；只要另外增长处理过程便可。不须要改变代码、不须要调节参数。扩展就像调大电力按钮同样简单。

 

4. 灵活性 & 峰值处理能力

当你的应用上了Hacker News的首页，你将发现访问流量攀升到一个不一样寻常的水平。在访问量剧增的状况下，你的应用仍然须要继续发挥做用，可是这样的突发流量并不常见；若是为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列可以使关键组件顶住增加的访问压力，而不是由于超出负荷的请求而彻底崩溃。

5. 可恢复性

当体系的一部分组件失效，不会影响到整个系统。消息队列下降了进程间的耦合度，因此即便一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然能够在系统恢复后被处理。而这种容许重试或者延后处理请求的能力一般是造就一个略感不便的用户和一个沮丧透顶的用户之间的区别。

6. 送达保证

消息队列提供的冗余机制保证了消息能被实际的处理，只要一个进程读取了该队列便可。在此基础上，IronMQ提供了一个"只送达一次"保证。不管有多少进程在从队列中领取数据，每个消息只能被处理一次。这之因此成为可能，是由于获取一个消息只是"预约"了这个消息，暂时把它移出了队列。除非客户端明确的表示已经处理完了这个消息，不然这个消息会被放回队列中去，在一段可配置的时间以后可再次被处理。

 

7.排序保证

在许多状况下，数据处理的顺序都很重要。消息队列原本就是排序的，而且能保证数据会按照特定的顺序来处理。IronMO保证消息浆糊经过FIFO（先进先出）的顺序来处理，所以消息在队列中的位置就是从队列中检索他们的位置。

8.缓冲

在任何重要的系统中，都会有须要不一样的处理时间的元素。例如,加载一张图片比应用过滤器花费更少的时间。消息队列经过一个缓冲层来帮助任务最高效率的执行--写入队列的处理会尽量的快速，而不受从队列读的预备处理的约束。该缓冲有助于控制和优化数据流通过系统的速度。

 

9. 理解数据流

在一个分布式系统里，要获得一个关于用户操做会用多长时间及其缘由的整体印象，是个巨大的挑战。消息系列经过消息被处理的频率，来方便的辅助肯定那些表现不佳的处理过程或领域，这些地方的数据流都不够优化。

10. 异步通讯

不少时候，你不想也不须要当即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，容许你把一个消息放入队列，但并不当即处理它。你想向队列中放入多少消息就放多少，而后在你乐意的时候再去处理它们。

 

 

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