五分钟学后端技术：如何学习Java工程师必知必会的消息队列，

五分钟学后端技术：如何学习Java工程师必知必会的消息队列，

原创声明

本文作者：黄小斜

转载请务必在文章开头注明出处和作者。

什么是消息队列

“RabbitMQ？”“Kafka？”“RocketMQ？”...在日常学习与开发过程中，我们常常听到消息队列这个关键词，可能你是熟练使用消息队列的老手，又或者你是不懂消息队列的新手，不论你了不了解消息队列，本文都将带你搞懂消息队列的一些基本理论。如果你是老手，你可能从本文学到你之前不曾注意的一些关于消息队列的重要概念，如果你是新手，相信本文将是你打开消息队列大门的一板砖。

根据百度百科的说法，“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器。消息队列管理器在将消息从它的源中继到它的目标时充当中间人。队列的主要目的是提供路由并保证消息的传递；如果发送消息时接收者不可用，消息队列会保留消息，直到可以成功地传递它。`

为什么要使用消息队列

我觉得使用消息队列主要有两点好处：

1.通过异步处理提高系统性能（削峰、减少响应所需时间）;

2.降低系统耦合性。如果在面试的时候你被面试官问到这个问题的话，一般情况是你在你的简历上涉及到消息队列这方面的内容，这个时候推荐你结合你自己的项目来回答。

《大型网站技术架构》第四章和第七章均有提到消息队列对应用性能及扩展性的提升。

在我平时的日常工作中，用到消息队列的场景可不少，比如，我有一个定时任务需要在A应用每天7点开始调度，那么定时任务系统如何告诉这个A应用呢，一种办法是直接调用A应用的RPC服务，但是，定时任务系统不可能去记录那么多应用的RPC服务，所以如果换成消息，就大大降低了复杂度。

还有一种常见使用消息队列的场景，那就是把一些不需要及时处理的RPC调用改成消息，比如最典型的电商下单，一定是实时性要求很高的，但是，有一些消息会在用户下单后进行异步的发送，比如用户对商品的评价，用户的退款请求，这些请求不需要被实时地进行处理，完全可以异步化处理，这个时候使用消息队列就是再好不过的选择了，消息队列会帮你存储这些待处理的消息，并且等应用负载较低的时候再分发给应用处理，或者是等待应用主动向消息队列获取消息。

常用的消息队列

我们可以把消息队列比作是一个存放消息的容器，当我们需要使用消息的时候可以取出消息供自己使用。消息队列是分布式系统中重要的组件，使用消息队列主要是为了通过异步处理提高系统性能和削峰、降低系统耦合性。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，Kafka，RocketMQ。

当然，在我们公司内部用的大多都是自研的消息队列产品，一方面是因为需要适配金融级分布式场景，另一方面自研的中间件有专门的的团队维护，出了什么问题才能及时处理和修复。

下面我们就一起来看看这些开源的消息队列是怎么设计的，各有什么优缺点呢。

RabbitMQ

RabbitMQ 2007年发布，是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。

主要特性：

优点：

缺点：

ActiveMQ

ActiveMQ是由Apache出品，ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现。它非常快速，支持多种语言的客户端和协议，而且可以非常容易的嵌入到企业的应用环境中，并有许多高级功能。

主要特性：

优点：

缺点：

RocketMQ

RocketMQ出自 阿里公司的开源产品，用 Java 语言实现，在设计时参考了 Kafka，并做出了自己的一些改进，消息可靠性上比 Kafka 更好。RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog分发等场景。

主要特性：

优点：

访问时，直接从内存读取。

缺点：

支持的客户端语言不多，目前是java及c++，其中c++不成熟；

RocketMQ社区关注度及成熟度也不及前两者；

没有web管理界面，提供了一个CLI(命令行界面)管理工具带来查询、管理和诊断各种问题；

没有在 mq 核心中去实现JMS等接口；

Kafka

Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统。它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log)，，之后成为Apache项目的一部分。Kafka系统快速、可扩展并且可持久化。它的分区特性，可复制和可容错都是其不错的特性。

主要特性：

优点：

缺点：

消息队列的pull和push

这么多的消息队列，有一个区别很重要，那就是模式，到底是pull好还是push好，下面就让我们来一探究竟吧

Push

Push即服务端主动发送数据给客户端。在服务端收到消息之后立即推送给客户端。

Push模型最大的好处就是实时性。因为服务端可以做到只要有消息就立即推送，所以消息的消费没有“额外”的延迟。

但是Push模式在消息中间件的场景中会面临以下一些问题：

• 在Broker端需要维护Consumer的状态，不利于Broker去支持大量的Consumer的场景
• Consumer的消费速度是不一致的，由Broker进行推送难以处理不同的Consumer的状况
• Broker难以处理Consumer无法消费消息的情况（Broker无法确定Consumer的故障是短暂的还是永久的）
• 大量的推送消息会加重Consumer的负载或者冲垮Consumer

Pull模式可以很好的应对以上的这些场景。

Pull

Pull模式由Consumer主动从Broker获取消息。

这样带来了一些好处：

• Broker不再需要维护Consumer的状态（每一次pull都包含了其实偏移量等必要的信息）
• 状态维护在Consumer，所以Consumer可以很容易的根据自身的负载等状态来决定从Broker获取消息的频率

Pull模式还有一个好处是可以聚合消息。
因为Broker无法预测写一条消息产生的时间，所以在收到消息之后只能立即推送给Consumer，所以无法对消息聚合后再推送给Consumer。 而Pull模式由Consumer主动来获取消息，每一次Pull时都尽可能多的获取已近在Broker上的消息。

但是，和Push模式正好相反，Pull就面临了实时性的问题。

因为由Consumer主动来Pull消息，所以实时性和Pull的周期相关，这里就产生了“额外”延迟。如果为了降低延迟来提升Pull的执行频率，可能在没有消息的时候产生大量的Pull请求（消息中间件是完全解耦的，Broker和Consumer无法预测下一条消息在什么时候产生）；如果频率低了，那延迟自然就大了。

另外，Pull模式状态维护在Consumer，所以多个Consumer之间需要相互协调，这里就需要引入ZK或者自己实现NameServer之类的服务来完成Consumer之间的协调。

有没有一种方式，能结合Push和Pull的优势，同时变各自的缺陷呢？答案是肯定的。

Long-Polling

使用long-polling模式，Consumer主动发起请求到Broker，正常情况下Broker响应消息给Consumer；在没有消息或者其他一些特殊场景下，可以将请求阻塞在服务端延迟返回。

long-polling不是一种Push模式，而是Pull的一个变种。

那么：

• 在Broker一直有可读消息的情况下，long-polling就等价于执行间隔为0的pull模式（每次收到Pull结果就发起下一次Pull请求）。
• 在Broker没有可读消息的情况下，请求阻塞在了Broker，在产生下一条消息或者请求“超时之前”响应请求给Consumer。

以上两点避免了多余的Pull请求，同时也解决Pull请求的执行频率导致的“额外”的延迟。

注意上面有一个概念：“超时之前”。每一个请求都有超时时间，Pull请求也是。“超时之前”的含义是在Consumer的“Pull”请求超时之前。

基于long-polling的模型，Broker需要保证在请求超时之前返回一个结果给Consumer，无论这个结果是读取到了消息或者没有可读消息。

因为Consumer和Broker之间的时间是有偏差的，且请求从Consumer发送到Broker也是需要时间的，所以如果一个请求的超时时间是5秒，而这个请求在Broker端阻塞了5秒才返回，那么Consumer在收到Broker响应之前就会判定请求超时。所以Broker需要保证在Consumer判定请求超时之前返回一个结果。

通常的做法时在Broker端可以阻塞请求的时间总是小于long-polling请求的超时时间。比如long-polling请求的超时时间为30秒，那么Broker在收到请求后最迟在25s之后一定会返回一个结果。中间5s的差值来应对Broker和Consumer的始终存在偏差和网络存在延迟的情况。 （可见Long-Polling模式的前提是Broker和Consumer之间的时间偏差没有“很大”）

Long-Polling还存在什么问题吗，还能改进吗？

Dynamic Push/Pull

“在Broker一直有可读消息的情况下，long-polling就等价于执行间隔为0的pull模式（每次收到Pull结果就发起下一次Pull请求）。”

这是上面long-polling在服务端一直有可消费消息的处理情况。在这个情况下，一条消息如果在long-polling请求返回时到达服务端，那么它被Consumer消费到的延迟是：

假设Broker和Consumer之间的一次网络开销时间为R毫秒，
那么这条消息需要经历3R才能到达Consumer

第一个R：消息已经到达Broker，但是long-polling请求已经读完数据准备返回Consumer，从Broker到Consumer消耗了R
第二个R：Consumer收到了Broker的响应，发起下一次long-polling，这个请求到达Broker需要一个R
的时间
第三个R：Broker收到请求读取了这条数据，那么返回到Consumer需要一个R的时间

所以总共需要3R（不考虑读取的开销，只考虑网络开销）

另外，在这种情况下Broker和Consumer之间一直在进行请求和响应（long-polling变成了间隔为0的pull）。

考虑这样一种方式，它有long-polling的优势，同时能减少在有消息可读的情况下由Broker主动push消息给Consumer，减少不必要的请求。

参考文章

http://www.luyixian.cn/news_show_261068.aspx

https://blog.51cto.com/caczjz/2141194?source=dra

https://www.jianshu.com/p/251b76643d47

https://www.jianshu.com/p/36a7775b04ec