一、訊息佇列

訊息即是資訊的載體。為了讓訊息傳送者和訊息接收者都能夠明白訊息所承載的資訊（訊息傳送者需要知道如何構造訊息；訊息接收者需要知道如何解析訊息），它們就需要按照一種統一的格式描述訊息，這種統一的格式稱之為訊息協議。所以，有效的訊息一定具有某一種格式；而沒有格式的訊息是沒有意義的。

而訊息從傳送者到接收者的方式也有兩種。一種我們可以稱為即時訊息通訊，也就是說訊息從一端發出後（訊息傳送者）立即就可以達到另一端（訊息接收者），這種方式的具體實現就是我們已經介紹過的RPC（當然單純的http通訊也滿足這個定義）；另一種方式稱為延遲訊息通訊，即訊息從某一端發出後，首先進入一個容器進行臨時儲存，當達到某種條件後，再由這個容器傳送給另一端。 這個容器的一種具體實現就是訊息佇列

二、訊息佇列的應用場景

以下介紹訊息佇列在實際應用中常用的使用場景。非同步處理，應用解耦，流量削鋒和訊息通訊四個場景。

2.1非同步處理

場景說明：使用者註冊後，需要發註冊郵件和註冊簡訊。傳統的做法有兩種1.序列的方式；2.並行方式。

（1）序列方式：將註冊資訊寫入資料庫成功後，傳送註冊郵件，再發送註冊簡訊。以上三個任務全部完成後，返回給客戶端。

（2）並行方式：將註冊資訊寫入資料庫成功後，傳送註冊郵件的同時，傳送註冊簡訊。以上三個任務完成後，返回給客戶端。與序列的差別是，並行的方式可以提高處理的時間。

假設三個業務節點每個使用50毫秒鐘，不考慮網路等其他開銷，則序列方式的時間是150毫秒，並行的時間可能是100毫秒。

因為CPU在單位時間內處理的請求數是一定的，假設CPU1秒內吞吐量是100次。則序列方式1秒內CPU可處理的請求量是7次（1000/150）。並行方式處理的請求量是10次（1000/100）。

小結：如以上案例描述，傳統的方式系統的效能（併發量，吞吐量，響應時間）會有瓶頸。如何解決這個問題呢？

引入訊息佇列，將不是必須的業務邏輯，非同步處理。改造後的架構如下：

按照以上約定，使用者的響應時間相當於是註冊資訊寫入資料庫的時間，也就是50毫秒。註冊郵件，傳送簡訊寫入訊息佇列後，直接返回，因此寫入訊息佇列的速度很快，基本可以忽略，因此使用者的響應時間可能是50毫秒。因此架構改變後，系統的吞吐量提高到每秒20 QPS。比序列提高了3倍，比並行提高了兩倍。

2.2應用解耦

場景說明：使用者下單後，訂單系統需要通知庫存系統。傳統的做法是，訂單系統呼叫庫存系統的介面。如下圖：

傳統模式的缺點：

1）  假如庫存系統無法訪問，則訂單減庫存將失敗，從而導致訂單失敗；

2）  訂單系統與庫存系統耦合；

如何解決以上問題呢？引入應用訊息佇列後的方案，如下圖：

• 訂單系統：使用者下單後，訂單系統完成持久化處理，將訊息寫入訊息佇列，返回使用者訂單下單成功。
• 庫存系統：訂閱下單的訊息，採用拉/推的方式，獲取下單資訊，庫存系統根據下單資訊，進行庫存操作。
• 假如：在下單時庫存系統不能正常使用。也不影響正常下單，因為下單後，訂單系統寫入訊息佇列就不再關心其他的後續操作了。實現訂單系統與庫存系統的應用解耦。

2.3流量削鋒

流量削鋒也是訊息佇列中的常用場景，一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛。

應用場景：秒殺活動，一般會因為流量過大，導致流量暴增，應用掛掉。為解決這個問題，一般需要在應用前端加入訊息佇列。

1. 可以控制活動的人數；
2. 可以緩解短時間內高流量壓垮應用；

1. 使用者的請求，伺服器接收後，首先寫入訊息佇列。假如訊息佇列長度超過最大數量，則直接拋棄使用者請求或跳轉到錯誤頁面；
2. 秒殺業務根據訊息佇列中的請求資訊，再做後續處理。

2.4日誌處理

日誌處理是指將訊息佇列用在日誌處理中，比如Kafka的應用，解決大量日誌傳輸的問題。架構簡化如下：

• 日誌採集客戶端，負責日誌資料採集，定時寫受寫入Kafka佇列；
• Kafka訊息佇列，負責日誌資料的接收，儲存和轉發；
• 日誌處理應用：訂閱並消費kafka佇列中的日誌資料；

(1)Kafka：接收使用者日誌的訊息佇列。

(2)Logstash：做日誌解析，統一成JSON輸出給Elasticsearch。

(3)Elasticsearch：實時日誌分析服務的核心技術，一個schemaless，實時的資料儲存服務，通過index組織資料，兼具強大的搜尋和統計功能。

(4)Kibana：基於Elasticsearch的資料視覺化元件，超強的資料視覺化能力是眾多公司選擇ELK stack的重要原因。

2.5訊息通訊

訊息通訊是指，訊息佇列一般都內建了高效的通訊機制，因此也可以用在純的訊息通訊。比如實現點對點訊息佇列，或者聊天室等。

點對點通訊：

客戶端A和客戶端B使用同一佇列，進行訊息通訊。

聊天室通訊：

客戶端A，客戶端B，客戶端N訂閱同一主題，進行訊息釋出和接收。實現類似聊天室效果。

以上實際是訊息佇列的兩種訊息模式，點對點或釋出訂閱模式。

三、訊息模式

1. 點對點模式和釋出訂閱模式：是否可以重複消費

P2P模式：

P2P模式包含三個角色：訊息佇列（Queue），傳送者(Sender)，接收者(Receiver)。每個訊息都被髮送到一個特定的佇列，接收者從佇列中獲取訊息。佇列保留著訊息，直到他們被消費或超時。
P2P的特點

1. 每個訊息只有一個消費者（Consumer）(即一旦被消費，訊息就不再在訊息佇列中)
2. 傳送者和接收者之間在時間上沒有依賴性，也就是說當傳送者傳送了訊息之後，不管接收者有沒有正在執行，它不會影響到訊息被髮送到佇列
3. 接收者在成功接收訊息之後需向佇列應答成功

Pub/sub模式：

包含三個角色：主題（Topic），釋出者（Publisher），訂閱者（Subscriber） 。多個釋出者將訊息傳送到Topic,系統將這些訊息傳遞給多個訂閱者。
Pub/Sub的特點

1. 每個訊息可以有多個消費者
2. 釋出者和訂閱者之間有時間上的依賴性。針對某個主題（Topic）的訂閱者，它必須建立一個訂閱者之後，才能消費釋出者的訊息。
3. 為了消費訊息，訂閱者必須保持執行的狀態。

2. 推模式和拉模式：訊息的更新者

推(push)模式是一種基於C/S機制、由伺服器主動將資訊送到客戶器的技術。

1. 在push模式應用中，伺服器把資訊送給客戶器之前，並沒有明顯的客戶請求。push事務由伺服器發起。push模式可以讓資訊主動、快速地尋找使用者/客戶器，資訊的主動性和實時性比較好。但精確性較差，可能推送的資訊並不一定滿足客戶的需求。

2. 推送模式不能保證能把資訊送到客戶器，因為推模式採用了廣播機制，如果客戶器正好聯網並且和伺服器在同一個頻道上，推送模式才是有效的。

3. push模式無法跟蹤狀態，採用了開環控制模式，沒有使用者反饋資訊。在實際應用中，由客戶器向伺服器傳送一個申請，並把自己的地址（如IP、port）告知伺服器，然後伺服器就源源不斷地把資訊推送到指定地址。在多媒體資訊廣播中也採用了推模式。

拉（pull）模式與推模式相反，是由客戶器主動發起的事務。

伺服器把自己所擁有的資訊放在指定地址（如IP、port），客戶器向指定地址傳送請求，把自己需要的資源“拉”回來。不僅可以準確獲取自己需要的資源，還可以及時把客戶端的狀態反饋給伺服器。

本文並未引入新的內容，只是總結和歸納了前期學習中涉及到訊息佇列的內容，訊息佇列之前已經間歇、零散的學到了一些，藉著MQ入門總結這一系列的文章重新系統學習一下，如是。