消息会被WCF的信道层发送到传输层,并通过相应的传输协议发送到目的地。对于TCP协议来说,其本身就能提供一个双工通道,所以能够对以上三种MEP原生的支持。 而HTTP协议,大家都知道它天生就基于Request/Reply模式的,那么它是如何能够突破自己的局限,为One-Way和Duplex消息交换模式提供支持呢? 订阅方向发布方发送订阅消息定于某一主题进行订阅,发布方接收到订阅消息后将订阅方添加到订阅列表之中。主题发布的时候,发布方提取当前主题的所有订阅方,对它们进行消息广播。 ? 消息的交换依赖于网络传递,不同的网络传输协议对双工通信具有不同的支持方式。对于TCP协议来说,其协议本身就是全双工的网络通信协议,所以能够提供双工通信原生的支持。 从消息交换的角度讲,客户端调用服务端和服务端对客户端进行回调,本质上是一样的。所以,从HTTP传输层看,真正的消息交换方式如左图所示。
1、引言 MQ 异步消息队列是微信后台自研的重要组件,广泛应用在各种业务场景中,为业务提供解耦、缓冲、异步化等能力。 本文分享了该组件2.0版本的功能特点及优化实践,希望能为类似业务(比如移动端IM系统等)的消息队列设计提供一定的参考。 由于MQ 1.0 的任务只能本机消费,网络质量的下降将直接导致 Worker 消费能力的下降,进而产生积压,最终使消息服务质量受损。 为此,我们提出了跨机消费模式。 相比常规的同步处理模型,它提供了一种轻量的逻辑异步化模型。一个冗长的逻辑可以切分为很多小的功能块进行串联和复用,每一级之间都有 MQ 去充当缓冲和调度。 该流控策略的通过收集任务执行的成功率信息,评估后端的有效输出,并通过反馈计算限制任务重试的速度。 ?
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在分布式计算环境中,为了集成分布式应用,开发者需要对异构网络环境下的分布式应用提供有效的通信手段。为了管理需要共享的信息,对应用提供公共的信息交换机制是重要的。 三、基本概念 1)队列管理器 队列管理器是MQ系统中最上层的一个概念,由它为我们提供基于队列的消息服务。 由于采用了先进的程序设计思想以及内部工作机制,MQ能够在各种网络条件下保证消息的可靠传递,可以克服网络线路质量差或不稳定的现状,在传输过程中,如果通信线路出现故障或远端的主机发生故障,本地的应用程序都不会受到影响 MQI通道是MQ Client和MQ Server之间通讯和传输消息用的,与消息通道不同,它的传输是双向的。群集(Cluster)通道是位于同一个MQ 群集内部的队列管理器之间通讯使用的。 我们建立一条从系统A到系统B的消息通道,消息通道代理将从传输队列中读取消息,并传递这条信息到系统B,然后等待确认。只有MQ接到系统B成功收到信息的确认之后,它才从传输队列中真正将该信息删除。
什么是 MQ MQ(message queue),从字面意思上看,本质是个队列,FIFO 先入先出,只不过队列中存放的内容是message 而已,还是一种跨进程的通信机制,用于上下游传递消息。 或者 A 提供一个 callback api,B 执行完之后调用 api 通知 A 服务。 这样 A 服务既不用循环调用 B 的查询 api,也不用提供 callback api。同样 B 服务也不用做这些操作。A 服务还能及时的得到异步处理成功的消息。 ? 3. 2.Kafka 大数据的杀手锏,谈到大数据领域内的消息传输,则绕不开 Kafka,这款为大数据而生的消息中间件,以其百万级 TPS 的吞吐量名声大噪,迅速成为大数据领域的宠儿,在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用 MQ 的选择 1.Kafka Kafka 主要特点是基于 Pull 的模式来处理消息消费,追求高吞吐量,一开始的目的就是用于日志收集和传输,适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。
更优的任务调度 现状分析 IOS消息通知功能,是MQ组件的一个典型应用场景。微信的后台具有多IDC分布的特点,不同IDC与苹果推送服务(APNs)之间的网络质量参差不齐,部分链路故障频发。 由于MQ 1.0 的任务只能本机消费,网络质量的下降将直接导致 Worker 消费能力的下降,进而产生积压,最终使消息服务质量受损。 为此,我们提出了跨机消费模式。 上图是群消息投递业务的简化流程示意。随着微信群消息体量的高速膨胀,其带来的成本压力越来越大,业务同学提出了批量并行化的优化方式。 相比常规的同步处理模型,它提供了一种轻量的逻辑异步化模型。一个冗长的逻辑可以切分为很多小的功能块进行串联和复用,每一级之间都有 MQ 去充当缓冲和调度。 该流控策略的通过收集任务执行的成功率信息,评估后端的有效输出,并通过反馈计算限制任务重试的速度。
beMQ 是腾讯在 2013 年自研的分布式消息中间件系统,专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输,经过近 7 年上万亿的海量数据沉淀,目前日均接入量超过 25 万亿条。 Tube MQ 集群的运行管控和配置管理操作,对外提供接口等;通过 Master 节点,Tube MQ 集群里的 Broker 配置设置、变更及查询实现了完整的自动化闭环管理,减轻了系统维护的复杂度; Tube MQ 采用的是消息随机读取模式, 同时为了降低消息时延又增加了内存缓存读写, 对于带 SSD 设备的机器, 增加消息滞后转 SSD 消费的处理,解决消费严重滞后时吞吐量下降以及 SSD 磁盘容量小 ,以及系统运维安全的考虑,Tube MQ 系统增加了 TLS 传输层加密管道,生产和消费服务的认证、授权,以及针对分布式访问控制的访问令牌管理,满足业务和系统运维在系统安全方面的需求; 资源利用率提升改进 ,减少 Zookeeper 的强依赖及瓶颈限制; 客户端改进 基于业务使用上的便利性以,我们简化了客户端逻辑,使其做到最小的功能集合,我们采用基于响应消息的接收质量统计算法来自动剔出坏的 Broker
TubeMQ是腾讯在2013年自研的分布式消息中间件系统,专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输,经过近7年上万亿的海量数据沉淀,目前日均接入量超过25万亿条。 较之于众多明星的开源MQ组件,TubeMQ在海量实践(稳定性+性能)和低成本方面有着比较好的核心优势。 消息读取机制的改进 Tube MQ采用的是消息随机读取模式,同时为了降低消息时延又增加了内存缓存读写,对于带SSD设备的机器,增加消息滞后转SSD消费的处理,解决消费严重滞后时吞吐量下降以及SSD磁盘容量小 系统安全管控 根据业务不同的数据服务需要,以及系统运维安全的考虑,Tube MQ系统增加了TLS传输层加密管道,生产和消费服务的认证、授权,以及针对分布式访问控制的访问令牌管理,满足业务和系统运维在系统安全方面的需求 客户端改进 基于业务使用上的便利性以,我们简化了客户端逻辑,使其做到最小的功能集合,我们采用基于响应消息的接收质量统计算法来自动剔出坏的Broker节点,基于首次使用时作连接尝试来避免大数据量发送时发送受阻
这时候,第一种方式是A每隔一段时间来查询一次,看B是否执行完,这是拉的方式;第二种方式是A提供一个回调地址,B执行完之后回调A,这是推的方式;第三种就是使用MQ,A使用MQ给B发消息,B处理完再回一个消息 因为JMS是Java消息服务,提供了消息传递的Java标准API。而RabbitMQ是Erlang写的,对Java的支持会弱一些。但是RabiitMQ实现了AMQP标准协议。 上面的两段如果我没有讲明白,也没有关系。只要知道更年轻的Kafka没有Exchange和Channel的概念是类似于采取了约定大于配置的方式提供的服务。 Exchange有四种类型:fanout、topic、direct和header。本质上就是有一堆MessageQueue,一个消息是要被复制几份,发到哪几个Binding的消息队列去。 消息从生产者发送到exchange之后也有ack机制来保证消息的可靠传输。 Kafka只有topic的概念。这是因为Kafka的设计上消息只用存一份,通过游标,发送后不立即删除消息。
《吃透 MQ 》的开篇 围绕 MQ 「一发一存一消费」的本质展开,讲解了 MQ 的通用知识,同时系统性地回答了:如何着手设计一个 MQ? 它不就提供了一个数据通道能力吗,怎么还和平台扯上关系了? 这是因为 Kafka 从 0.8 版本开始,就已经在提供一些和数据处理有关的组件了,比如: 1、Kafka Streams:一个轻量化的流计算库,性质类似于 Spark、Flink。 上篇文章中我提到过:要吃透一个MQ,建议从「消息模型」这种最核心的理论层面入手,而不是一上来就去看技术架构,更不要直接进入技术细节。 这时候,就有了 Kafka 最画龙点睛的一个解法:它将所有消息进行了持久化存储,由消费者自己各取所需,想取哪个消息,想什么时候取都行,只需要传递一个消息的 offset 即可。 ?
RocketMQ、Kafka 和 Pulsar 都是当今业界应用十分广泛的开源消息队列(MQ)组件,笔者在工作中遇到关于 MQ 选型相关的内容,了解到关于“事务消息”这个概念在不同的 MQ 组件里有不同内涵 故借此文,试着浅析一番这三种消息队列(MQ)的事务消息有何异同,目的是形成关于消息队列事务消息的全景视图,给有类似业务需求的同学提供一些参考和借鉴。 3、Clickhouse的实践之路(58技术)在数据量日益增长的当下,传统数据库的查询性能已满足不了我们的业务需求。 而Clickhouse在OLAP领域的快速崛起引起了我们的注意,于是我们引入Clickhouse并不断优化系统性能,提供高可用集群环境。 /BigData-Notes[3] 不保证内容内容质量,获取自己觉得有价值的内容就可以了。
、吞吐量大和支持本地和XA事务等特性,适用于大吞吐量、顺序消息、广播和日志数据传输等场景,在淘宝和支付宝有着广泛的应用,现已开源。 到server都是重新实现; 提供事务支持,包括本地事务和XA分布式事务; 支持HA复制,包括异步复制和同步复制,保证消息的可靠性; 支持异步发送消息; 消费消息失败,支持本地恢复; 多种offset存储支持 因此meta相比于kafka的提升是巨大的。meta在淘宝和支付宝都得到了广泛应用,现在每天支付宝每天经由meta路由的消息达到120亿,淘宝也有每天也有上亿的消息量。 Meta适合的应用: 日志传输,高吞吐量的日志传输本来就是kafka的强项; 消息广播功能,如广播缓存配置失效; 数据的顺序同步功能,如mysql binlog复制; 分布式环境下(broker,producer ,consumer都为集群)的消息路由,对顺序和可靠性有极高要求的场景; 作为一般MQ来使用的其他功能。
假设一次交互平均时延1ms,把这1ms分解: 发送端准备数据、序列化消息、构造请求等逻辑时间,即发送端在发送网络请求前的耗时 发送消息和返回响应在网络传输中耗时 Broker处理消息的时延 若单线程发送 若消费速度一直比生产速度慢,系统就会异常: MQ存储被填满无法提供服务 消息丢失 所以设计系统,要保证消费端消费性能>生产端发送性能。 有的MQ提供“死信队列”功能,会自动把这种反复消费都失败的消息丢到死信队列,避免一条消息卡主队列。 2、查看日志是否有大量的消费错误 3、打印堆栈信息,查看消费线程卡点信息 1.无法提升消费业务效率(仅受消费业务自身逻辑影响),但可提高MQ中堆积消息消费的整体吞吐量(批推比单推mq耗时较短)。 2.数据增量同步,监控信息采集。(非核心业务的稳定大数据流操作)。 3.批处理意味数据积累和大数据传输,这会让单次消费的最长时延变长。
当有秒杀业务时,一下有大量请求涌入时,很可能造成系统瘫痪,此时可以用消息队列缓冲一下 4.日志处理 将消息队列用在日志处理中,比如Kafka可以用来解决大量日志传输的问题 5.消息通讯 消息队列一般都内置了高效的通信机制 由于商业壁垒,商业MQ供应商想要解决应用互通的问题,而不是去创建标准来实现不同MQ产品间的互通,或者允许应用程序更改MQ平台 3.劫制天下 为了打破这个壁垒,同时为了能够让消息在各个消息队列平台间互融互通 JMS 试图通过提供公共 Java API 的方式,隐藏单独 MQ 产品供应 商提供的实际接口,从而跨越了壁垒,以及解决了互通问题。 还有就是阿里出台的技术,你得应对这个技术万一被抛弃,社区黄掉的风险,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 为会话提供物理传输介质 Message 消息,服务器和应用程序之间传送的数据,由Properties和Body组成。
这些问题与用户的业务没有直接关系,但又必须解决,耗费了大量有限的时间和精力。 于是,有人提出将应用软件所要面临的共性问题进行提炼、抽象,在操作系统之上再形成一个可复用的部分,供成千上万的应用软件重复使用。这一技术思想最终形成为了中间件产品。 提供了强大、 安全、 稳定的消息传递主干,可帮助搭建企业服务总线(ESB)的基础传输层。 4. 实现 MQI(Message Queue Interface) 接口,实现异步通信。 消息 - 数据的传输载体,与应用系统交互的数据均被包装成消息。 消息自身带有足够的信息供应用程序实现这种关联。 报文消息 Datagram message:数据报消息是不需要回复的消息,报文消息只是一次单向的信息传送。
MQ 概念 1.消息(Message) 消息是MQ中最小的概念,本质上就是一段数据,它能被一个或者多个应用程序所理解,是应用程序之间传递的信息载体。 5.监听器(listener) MQ产品的特性 可靠性传输 这个特点可以说是消息中间件的立足之本,对于应用来说,只要成功把数据提交给消息中间件,那么关于数据可靠传输的问题就由消息中间件来负责。 不重复传输 不重复传播也就是断点续传的功能,特别适合网络不稳定的环境,节约网络资源。 异步性传输 异步性传输是指,接受信息双方不必同时在线,具有脱机能力和安全性。 MQ适用场景介绍 MQ消息队列是应运松偶合的概念而产生的,主要以队列和发布订阅为消息传输机制,以异步的方式将消息可靠的传输到消费端的一种基础产品。 它被广泛的应用与跨平台、跨系统的分布式系统之间,为它们提供高效可靠的异步传输机制。
如何保证消息队列的高可用? 如何保证消息不被重复消费?如何保证消息消费时的幂等性? 如何保证消息的可靠性传输,要是消息丢失了怎么办? 如何保证消息的顺序性? 如何解决消息队列的延时以及过期失效问题? 系统复杂性提高:技术要求提高,需要考虑消息重复消费、消息丢失、消息传递的顺序性等问题。 仅仅提供较少的核心功能,但是提供超高的吞吐量,ms级别的延迟,极高的可用性以及可靠性,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,保证其超高的吞吐量。 每个实例都同步queue元数据,在消费的时候,随机连接的实例会从queue所在实例上拉取数据过来,此时会在RabbitMQ中存在大量的数据传输。 如果MQ收到了消息,那么可以提交事务。但是事务机制是同步的,会导致吞吐量会下来。
数据的生命周期一般包含“生成、传输、消费”三个阶段。在有些场景下,我们需要将数据的变化快速地反馈到在线服务中,因此出现了实时数据流的概念。如何衡量数据流是否“可靠”,不同的业务之间关注的指标差别很大。 复杂的实时数据流系统可以认为是这三个模块的多次组 合。一般来说,我们会使用 Message Queue 作为数据的传输模块,因此在下文中使用MQ来代替传输模块。 第一种情况,在消息生成的时候,生产者一般都会先落地到本地磁盘,再由一个单独的程序从磁盘读取数据并发送到 MQ。这样有几个好处: 当生产者发生宕机的时候,并不影响数据的继续发送。 避 免因为网络抖动或者 MQ 性能出现问题时,影响生产者的对外服务质量。一般来说,数据是生产者在对外提供服务的过程中产生的。 如果由生产者直接将数据写入 MQ,为了保证数据和对外响应结果的一致性,不能使用异步写的方式,需要同步写。因此在出现网络抖动或者 MQ 写延迟过长的时候,会导致生产者无法对外提供服务。
MQ消息队列的技术应用 1.解耦 解耦是消息队列要解决的最本质问题。 2.最终一致性 最终一致性指的是两个系统的状态保持一致,要么都成功,要么都失败。 1.ActiveMQ 优点 单机吞吐量:万级 topic数量都吞吐量的影响: 时效性:ms级 可用性:高,基于主从架构实现高可用性 消息可靠性:有较低的概率丢失数据 功能支持:MQ领域的功能极其完备 2.Kafka 号称大数据的杀手锏,谈到大数据领域内的消息传输,则绕不开Kafka,这款为大数据而生的消息中间件,以其百万级TPS的吞吐量名声大噪,迅速成为大数据领域的宠儿,在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用 RabbitMQ优点: 由于erlang语言的特性,mq 性能较好,高并发; 吞吐量到万级,MQ功能比较完备 健壮、稳定、易用、跨平台、支持多种语言、文档齐全; 开源提供的管理界面非常棒,用起来很好用 没有在 mq 核心中去实现JMS等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码 消息队列选择建议 1.Kafka Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费,追求高吞吐量,一开始的目的就是用于日志收集和传输
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