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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