Hi,大家好,我是编程小6,很荣幸遇见你,我把这些年在开发过程中遇到的问题或想法写出来,今天说一说MQ消息队列详解、四大MQ的优缺点分析,希望能够帮助你!!!。
近期有了想跳槽的打算,所以自己想巩固一下自己的技术,想了解一些面试比较容易加分的项,近期准备深入研究一下Redis和MQ这两样,这总体上都是为了解决服务器并发的原因,刚翻到了一篇有关于MQ的,觉得写得特别好,特此记录一下,也算是为了加深自己的印象。
其实面试官问你这个问题就是想知道,你们公司有个什么样的业务场景,这个业务场景有个什么技术挑战,如果不用MQ可能会比较麻烦,包括现在用了MQ以后有哪些好处等等。先说一下MQ常见的使用场景吧,MQ的使用场景有很多,但是比较核心的就是:解耦、异步、削锋。
首先举例下面这个场景,现有ABCDE五个系统,最初的时候BCD三个系统都要调用A系统的接口获取数据,一切都很正常,但是突然,D系统说:我不要了,你不用给我传数据了,A系统无奈,只能修改代码,将调用D系统的代码删除,这时候还没删除呢,E系统发送了请求,但是A系统这时候还没处理完D系统的请求,A系统卒!!!彻底崩溃。看下图↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
场景二,还是ABCD四个系统,A系统收到一个请求,需要在自己本地写库,还需要往BCD三个系统写库,A系统自己写本地库需要3ms,往其他系统写库相对较慢,B系统200ms ,C系统350ms,D系统400ms,这样算起来,整个功能从请求到响应的时间为3ms+200ms+350ms+400ms=953ms,接近一秒,对于用户来说,点个按钮要等这么长时间,基本是无法接受的,侧面也反映出这家研发人员技术不咋地。详情如下图↓↓↓↓↓↓
一般的互联网企业,对于用户请求响应的时间要求在100ms-200ms之间,这样,用户的眼睛存在视觉暂停现象,用户响应时间在此范围内就可以了,所以上面的现象是不可取的。
如果用了MQ,用户发送请求到A系统耗时3ms,A系统发送三条消息到MQ,假如耗时5ms,用户从发送请求到相应3ms+5ms=8ms,仅用了8ms,用户的体验非常好。
场景三,这次举个实例吧,也是近期发生的,我们都知道 ,2020年爆发的这场新冠病毒,导致各大线上商城APP里面的口罩被抢购一空,在这种情况下,JD商城开启了一场每晚八点的抢购3Q口罩的活动,每天下午三点进行预约,晚上八点抢购,从JD商城刚上线这个活动,我连续抢了近一个周,也算是见证了一个百万并发量系统从出现问题到完善的一个过程,最初第一天,我抢购的时候,一百多万预约,到八点抢购估计也能有百万的并发量,可是第一天,到八点我抢的时候,由于并发量太高,直接把JD服务器弄崩了,直接报了异常,可能JD在上线这个活动的时候也没能够想到会有那么高的并发,打了一个猝不及防,但是这只是在前一两天出现报异常的情况,后面却没有再出现异常信息,到后来再抢购只是响应的时间变得很慢,但是JD系统并没有崩溃,这种情况下一般就是用了MQ(或者之前用了MQ,这次换了个吞吐量级别更高的MQ),也正是利用了MQ的三大好处之一——削峰。
JD系统每天0—19点,系统风平浪静,结果一到八点抢购的时候,每秒并发达到百万,
假设JD数据库没秒能处理1.5w条并发请求(并非实际数据,主要为了举例),到八点抢购的时候,每秒并发百万,这直接导致系统异常,但是八点一过,可能也就几万用户在线操作,每秒的请求可能也就几百条,对整个系统毫无压力。
如果使用了MQ,每秒百万个请求写入MQ,因为JD系统每秒能处理1W+的请求,JD系统处理完然后再去MQ里面,再拉取1W+的请求处理,每次不要超过自己能处理的最大请求量就ok,这样下来,等到八点高峰期的时候,系统也不会挂掉,但是近一个小时内,系统处理请求的速度是肯定赶不上用户的并发请求的,所以都会积压在MQ中,甚至可能积压千万条,但是高峰期过后,每秒只会有一千多的并发请求进入MQ,但是JD系统还是会以每秒1W+的速度处理请求,所以高峰期一过,JD系统会很快消化掉积压在MQ的请求,在用户那边可能也就是等的时间长一点,但是绝对不会让系统挂掉。
目前业界四大主流的MQ有kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。其他的MQ也有,不过比较冷门。就不用多说了,画个表就明白了。↓↓↓↓↓↓↓↓
特性 | ActiveMQ | RabbitMQ | RocketMQ | kafka |
---|---|---|---|---|
单机吞吐量 | 万级,吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级 | 万级,吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级 | 10万级,RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ | 10万级别,这是kafka最大的优点,就是吞吐量高。一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景 |
topic数量对吞吐量的影响 | topic可以达到几百,几千个的级别,吞吐量会有较小幅度的下降这是RocketMQ的一大优势,在同等机器下,可以支撑大量的topic | topic从几十个到几百个的时候,吞吐量会大幅度下降所以在同等机器下,kafka尽量保证topic数量不要过多。如果要支撑大规模topic,需要增加更多的机器资源 | ||
时效性 | ms级 | 微秒级,这是rabbitmq的一大特点,延迟是最低的 | ms级 | 延迟在ms级以内 |
可用性 | 高,基于主从架构实现高可用性 | 高,基于主从架构实现高可用性 | 非常高,分布式架构 | 非常高,kafka是分布式的,一个数据多个副本,少数机器宕机,不会丢失数据,不会导致不可用 |
消息可靠性 | 有较低的概率丢失数据 | 经过参数优化配置,可以做到0丢失 | 经过参数优化配置,消息可以做到0丢失 | |
功能支持 | MQ领域的功能极其完备 | 基于erlang开发,所以并发能力很强,性能极其好,延时很低 | MQ功能较为完善,还是分布式的,扩展性好 | 功能较为简单,主要支持简单的MQ功能,在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用,是事实上的标准 |
优劣势总结 | 非常成熟,功能强大,在业内大量的公司以及项目中都有应用偶尔会有较低概率丢失消息而且现在社区以及国内应用都越来越少,官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少几个月才发布一个版本而且确实主要是基于解耦和异步来用的,较少在大规模吞吐的场景中使用 | erlang语言开发,性能极其好,延时很低;吞吐量到万级,MQ功能比较完备而且开源提供的管理界面非常棒,用起来很好用社区相对比较活跃,几乎每个月都发布几个版本分在国内一些互联网公司近几年用rabbitmq也比较多一些但是问题也是显而易见的,RabbitMQ确实吞吐量会低一些,这是因为他做的实现机制比较重。而且erlang开发,国内有几个公司有实力做erlang源码级别的研究和定制?如果说你没这个实力的话,确实偶尔会有一些问题,你很难去看懂源码,你公司对这个东西的掌控很弱,基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复bug。而且rabbitmq集群动态扩展会很麻烦,不过这个我觉得还好。其实主要是erlang语言本身带来的问题。很难读源码,很难定制和掌控。 | 接口简单易用,而且毕竟在阿里大规模应用过,有阿里品牌保障日处理消息上百亿之多,可以做到大规模吞吐,性能也非常好,分布式扩展也很方便,社区维护还可以,可靠性和可用性都是ok的,还可以支撑大规模的topic数量,支持复杂MQ业务场景而且一个很大的优势在于,阿里出品都是java系的,我们可以自己阅读源码,定制自己公司的MQ,可以掌控社区活跃度相对较为一般,不过也还可以,文档相对来说简单一些,然后接口这块不是按照标准JMS规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码还有就是阿里出台的技术,你得做好这个技术万一被抛弃,社区黄掉的风险,那如果你们公司有技术实力我觉得用RocketMQ挺好的 | kafka的特点其实很明显,就是仅仅提供较少的核心功能,但是提供超高的吞吐量,ms级的延迟,极高的可用性以及可靠性,而且分布式可以任意扩展同时kafka最好是支撑较少的topic数量即可,保证其超高吞吐量而且kafka唯一的一点劣势是有可能消息重复消费,那么对数据准确性会造成极其轻微的影响,在大数据领域中以及日志采集中,这点轻微影响可以忽略这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集 |
综上所述,各种对比之后,我个人倾向于是:
一般的业务系统要引入MQ,最早大家都用ActiveMQ,但是现在确实大家用的不多了,没经过大规模吞吐量场景的验证,社区也不是很活跃,所以大家还是算了吧,我个人不推荐用这个了;
后来大家开始用RabbitMQ,但是确实erlang语言阻止了大量的java工程师去深入研究和掌控他,对公司而言,几乎处于不可控的状态,但是确实人是开源的,比较稳定的支持,活跃度也高;
不过现在确实越来越多的公司,会去用RocketMQ,确实很不错,但是我提醒一下自己想好社区万一突然黄掉的风险,对自己公司技术实力有绝对自信的,我推荐用RocketMQ,否则回去老老实实用RabbitMQ吧,人是活跃开源社区,绝对不会黄
所以中小型公司,技术实力较为一般,技术挑战不是特别高,用RabbitMQ是不错的选择;大型公司,基础架构研发实力较强,用RocketMQ是很好的选择
如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景,用Kafka是业内标准的,绝对没问题,社区活跃度很高,绝对不会黄,何况几乎是全世界这个领域的事实性规范
ok,消息队列写到这里就结束了!!!!!
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