ActiveMQ消息队列

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ActiveMQ消息队列

~信~仰~ 2016-09-03 12:01:40 浏览4915
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什么是MQ?


  消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过写和检索出入列队的针对应用程序的数据(消息)来通信,而无需专用连接来链接它们。消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术(如:WebService)。排队指的是应用程序通过队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。


为什么要用MQ?


  1.调用异步化,提高服务器性能
    在不使用消息队列的情况下,用户的请求数据直接写入数据库,在高并发的情况下,会对数据库造成巨大的压力,同时也是的响应延迟加剧.在使用消息队列后,用户请求的数据发送给消息队列后立即返回,再有消息队列的消费者进程(通常该进程独立部署在专门的服务器上)从消息中获取数据,异步写入数据库.由于消息队列服务器处理速度远远快于数据库,因此用户的相应延迟得到有效改善.

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  (上图不使用消息队列)

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  (上图使用消息队列)
  消息队列还具有很好的削峰作用,通过异步请求,将短时间高并发产生的事务消息存储在消息队列中,从而削平高峰期的并发事务.在电商网站促销,秒杀活动中,合理使用消息队列,可有效抵御促销活动刚开始大量涌入的订单对系统造成的冲击

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  2.利用分布式消息队列可以降低系统耦合性
    如果模块之间不存在直接调用,那么新增模块或者修改模块就对其他模块影响最小,这样系统的可扩展性无疑更好一些!

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  总结:(1)异步化,减少了服务器的压力 (2)模块之间不直接调用,降低耦合


MQ的应用场景


  1.电商促销、秒杀相关活动的大量高并发用户请求处理,有效削减高并发
  2.如阿里旅行、去哪儿类似的订票系统,下单支付完成后,并不是立即返回出票成功,而是等铁路、航空公司处理完成才收到短信提示出票成功
  3.短信验证码、邮件激活等实时性要求不高(验证码一般是60/120秒的等待时间,邮件激活一般是24小时)的功能都可以用MQ,大不了超时收不到,让用户点击重新发送


相关产品


(1)RabbitMQ


  是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正是如此,使的它变的非常重量级,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。

(2)Redis


  是一个Key-Value的NoSQL数据库,开发维护很活跃,虽然它是一个Key-Value数据库存储系统,但它本身支持MQ功能,所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作,各执行100万次,每10万次记录一次执行时间。测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。实验表明:入队时,当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ,而如果数据大小超过了10K,Redis则慢的无法忍受;出队时,无论数据大小,Redis都表现出非常好的性能,而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。


(3)ZeroMQ


  号称最快的消息队列系统,尤其针对大吞吐量的需求场景。ZMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列,但是开发人员需要自己组合多种技术框架,技术上的复杂度是对这MQ能够应用成功的挑战。ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式,你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件,因为你的应用程序将扮演了这个服务角色。你只需要简单的引用ZeroMQ程序库,可以使用NuGet安装,然后你就可以愉快的在应用程序之间发送消息了。但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列,也就是说如果down机,数据将会丢失。其中,Twitter的Storm中使用ZeroMQ作为数据流的传输。

(4)ActiveMQ


  是Apache下的一个子项目。 类似于ZeroMQ,它能够以代理人和点对点的技术实现队列。同时类似于RabbitMQ,它少量代码就可以高效地实现高级应用场景。RabbitMQ、ZeroMQ、ActiveMQ均支持常用的多种语言客户端 C++、Java、.Net,、Python、 Php、 Ruby等。

(5)Jafka/Kafka


  Kafka是Apache下的一个子项目,是一个高性能跨语言分布式Publish/Subscribe消息队列系统,而Jafka是在Kafka之上孵化而来的,即Kafka的一个升级版。具有以下特性:快速持久化,可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化;高吞吐,在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率;完全的分布式系统,Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式,自动实现复杂均衡;支持Hadoop数据并行加载,对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案。Kafka通过Hadoop的并行加载机制来统一了在线和离线的消息处理,这一点也是本课题所研究系统所看重的。Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统,除了性能非常好之外,还是一个工作良好的分布式系统。


  
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