学习ActiveMQ(四) MQ理论知识

àì夳堔傛蜴生んèń 2023-02-24 11:13 8阅读 0赞

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*  ActiveMQ简介：[https://my.oschina.net/u/4284277/blog/3212385][https_my.oschina.net_u_4284277_blog_3212385]
 *  ActiveMQ安装与使用：[https://my.oschina.net/u/4284277/blog/3212386][https_my.oschina.net_u_4284277_blog_3212386]
 *  SpringBoot整合ActiveMQ：[https://my.oschina.net/u/4284277/blog/3212387][https_my.oschina.net_u_4284277_blog_3212387]

# 1.消息队列应用场景 #

异步处理、应用解耦、流量削峰和信息通讯四个场景

## 1.1 异步处理 ##

*  场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种: 1.串行方式；2.并行方式
    
     *  1.串行方式：将注册信息写入 数据库 成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端 ![up-703c9f7329122597cd7cc5c7e28e409806b.png][]
     *  2.并行方式: 将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间 ![up-d62cc10c9acc7a791c148df6754ec0900a0.png][]

假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，
    并行的时间可能是100毫秒。
       因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU在1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒
    内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）
       小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。如何解
    决这个问题呢？
    引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，进行异步处理。改造后的架构如下：

![up-a6296860183842021906a4302d3915c0383.png][]

## 1.2 应用解耦 ##

*  场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图

![up-ffa0fefafccc2557b249f80dff3cba6e167.png][]

*  传统模式的缺点:
    
     *  1.  加入库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败
     *  1.  订单系统与库存系统耦合
 *  以上问题如何解决？引入应用消息队列后的方案，如下图:

![up-c86def515092a00672a7a278d6159ce4219.png][]

订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单。下单成功
    库存系统：订阅下单的消息，采用pub/sub(发布/订阅)的方式，获取下单信息，库存系统根据
    	 下单信息，进行库存操作
    假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息
         队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦

## 1.3 流量削峰 ##

*  应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。
    
     *  1.可以控制活动人数
     *  2.可以缓解短时间内高流量压垮应用
     *  3.用户请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面
     *  4.秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理

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## 1.4 日志处理 ##

日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解决大量日志传输的问题。架构简化如下 ![up-01867fbbca4ab08294c3a7fd4baced49b7f.png][]

*  日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写入到Kafka队列
 *  Kafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发
 *  日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据

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1）Kafka：接收用户日志的消息队列
     2）Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch
     3）Elasticsearch：实时日志分析服务的核心技术，一个schemaless，实时的数据存储服务，通过index组织数据，
     		   兼具强大的搜索和统计功能
     4）Kibana：基于Elasticsearch的数据可视化组件，超强的数据可视化能力是众多公司选择ELKstack的重要原因

## 1.5 消息通讯 ##

消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等

*  点对点通讯:

客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。

![up-1f70e4e68618af13b39a5711207564e73e9.png][]

*  聊天室通讯：

客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。以上实际是消息队列的两种消息模式，点对点或发布订阅模式。模型为示意图，供参考。

![up-d4cef3d83cbec992556368e3a6351224a4e.png][]

# 2. JMS消息服务 #

消息队列的JavaEE规范JMS。JMS(Java Message Service即Java消息服务) API是一个信息服务的标准/规范,允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服务更加可靠以及异步性。

## 2.1 消息模型 ##

在JMS标准中，有两种消息模型P2P（Point to Point），Publish/Subscribe（Pub/Sub）。

## 2.2 P2P模式-队列模式 ##

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P2P模式包含三个角色：消息队列（Queue），发送者（Sender）、接收者（Receiver）。每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，知道他们被消费或超时。

*  P2P的特点
    
     *  每个消息只能被一个消费者（Consumer）消费（即一旦被消费，信息就不再存在于消息队列中）
     *  发送者和接收者之间在时间上没有依赖性，也就是说当发送者发送了消息之后，不管接收者有没有正在运行，它不会影响到消息被发送到队列
     *  接收者在成功接收到消息之后需要向队列应答成功

如果希望发送的每个消息都会被成功处理的话，那么需要P2P模式。

## 2.3 Pub/Sub模式-广播/主题模式 ##

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包含三个角色：主题（Topic）、发布者（Publisher）、订阅者（Subscriber）多个发布者将消息发送到Topic，系统将这些消息传递给多个订阅者。

*  Pub/Sub的特点
    
     *  每个消息可以有多个消费者
     *  发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能被消费发布者的消息
     *  为了消费消息，订阅者必须保持运行的状态

为了缓和这样严格的时间相关性，JMS允许订阅者创建一个可持久化的订阅。这样，即使订阅者没有被激活（运行），它也能接收到发布者的信息。

如果希望发送的消息可以被多个消费者处理的话，那么可以采用Pub/Sub模式

*  消息消费方式

在JMS中，消息的产生和消费都是异步的。对于消费来说，JMS的消费者可以通过两种方式来消费消息。

1）同步：
    订阅者或接收者通过receive方法来接收消息，receive在接收消息之前（或超时之前）将一直堵塞；
    2）异步
    订阅者或消费者可以注册为一个消息监听器。当消息到达之后，系统自动调用监听器的onMessage方法。

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