分布式消息mq的两种订阅方式

分布式消息 MQ 的两种订阅方式如下：

一、点对点模式：

1、场景：

客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯，客户端 A 发布消息，客户端 B 接收消息。

2、点对点模式包含三个角色——消息队列，发送者，接收者：

发送者发送消息到消息队列中，接收者从消息队列中取出消息进行接收，消息接收后，消息队列中将不再存储该消息，其他接收者不可能再接收到这条消息。

3、特点：

（1）每个消息只有一个接收者。

（2）发送者和接收者之间没有依赖性，发送者发送消息后，消息直接存储在消息队列中，接收者是否在线并不影响发送。

（3）接收者成功接收消息之后，需要向消息队列应答成功，以便消息队列删除该条消息。

二、发布订阅模式：

1、场景：

客户端 A，客户端 B，客户端 N 等订阅同一主题，进行消息发布和接收。

2、点对点模式包含三个角色——角色主题（topic），发布者（publisher），订阅者（subscriber）：

发送者将消息发送到topic，系统将这些消息传递给多个订阅者。

3、特点：

（1）每个消息可以有多个订阅者。

（2）发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才可以接收发布者发布的消息。

（3）为了消费消息，订阅者需要提前订阅该角色主题，并保持在线运行。

分布式消息（服务）介绍：

分布式消息服务是一个用来处理分布式系统中的消息，分布式应用程序通过网络访问位于不同服务器上的消息队列，就像访问本地系统一样。

分布式消息服务是一个专为企业级应用开发的软件服务，具有高可用，高扩展，高性能，可根据需要灵活部署和伸缩的特点。分布式消息服务是一个托管的高性能消息队列服务，拥有高吞吐，高可用，高可靠，可根据需要灵活配置的队列服务，满足不同应用场景的需要。

分布式消息服务是一个高吞吐、高可用的消息中间件服务，使用消息队列通信，具有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展、高安全、可d性伸缩、便捷管理的特点。

百度百科-分布式

百度百科-分布式信息系统

有些应用程序需要非常高的吞吐量，而其他一些应用程序却正在发布批处理作业，这些作业可能会延迟一段时间。在设计系统时，目标应该是最大限度地将性能和可用性结合起来，这对您的特定应用程序是有意义的。错误的体系结构设计决策或客户端错误，可能会损坏中间件或影响吞吐量。

您的发布服务器可能会停止运行，或者由于内存使用过多而导致服务器崩溃。本系列文章重点关注rabbitmq的最佳实践。应做和不应做两种不同使用类别的最佳实践相混合;高可用性和高性能（高吞吐量）。我们将讨论队列大小、常见错误、延迟队列、预取值、连接和通道、HIPE和集群中的节点数。这些通常都是最佳实践规则，基于我们在使用rabbitmq时获得的经验。

队列中的许多消息会对RAM的使用造成很大的负担。为了释放RAM，rabbitmq将（页面输出）消息刷新到磁盘。此过程会降低排队速度。当有许多消息需要分页取出时，分页过程通常会花费时间并阻止队列处理消息。许多消息可能会对中间件的性能产生负面影响。

当有许多消息重启集群时，也是费时的，因为必须重建索引。重新启动后，在群集中的节点之间同步消息也需要时间。

在rabbitmq 36中添加了一个名为lazy queues的功能。懒惰队列是消息自动存储到磁盘上的队列。只有在需要时才将消息加载到内存中。对于懒惰的队列，消息直接进入磁盘，因此RAM的使用被最小化，但是吞吐时间将花费更长的时间。

我们已经看到，懒惰的队列以更好的可预测性的方式，创建了一个更稳定的集群。要让您的消息不出现警告，请刷新到磁盘。你不会突然被一个性能冲击问题所困扰。如果您一次发送大量消息（例如处理批处理作业），或者如果您认为您的消费者一直无法跟上发布者的速度，我们建议您启用延迟队列。

对于经常受到消息峰值冲击的应用程序，以及要求吞吐量比其他任何东西都重要的应用程序，可以推荐的另一做法是设置队列的最大长度。这样可以通过丢弃来自队列头部的消息来保持队列的简短性，从而使队列永远不会超过max-length设置。

队列在rabbitmq中是单线程的，一个队列可以处理大约50k条消息/秒。如果您有多个队列和消费者，您可以在多核系统上获得更好的吞吐量。如果在底层节点上拥有与核心一样多的队列，那么您将获得最佳吞吐量。

rabbitmq管理接口为集群中的每个队列收集和计算度量。如果您有数千个活动队列和使用者，这可能会减慢服务器的运行速度。如果队列太多，CPU和RAM的使用也可能受到负面影响。

队列性能受限于一个CPU核心。因此，如果将队列拆分到不同的核心，您将获得更好的性能；如果您拥有rabbitmq集群，您也可以将他们拆分到不同的节点。

rabbitmq队列绑定到最初声明它们的节点。即使您创建了一个rabbitmq中间件集群，所有路由到特定队列的消息都将转到该队列所在的节点。您可以在节点之间平均地手动拆分队列，但缺点是您需要记住队列的位置。

如果您有多个节点或具有多个核心的单节点集群，我们建议使用两个插件来帮助您:

当您想要在生产者和消费者之间共享队列时，为队列命名是很重要的，但是如果您使用临时队列，则不重要。相反，您应该让服务器使用一个随机的队列名称，而不是你自己命名一个——或者修改rabbitmq策略。

客户机连接可能会失败，并可能留下未使用的资源（队列），留下许多队列可能会影响性能。自动删除队列有三种方法:

在 Erlang VM 的内部队列每个队列均使用用了一个优先级别，他们耗费了一些资源。在大多数情况下，不超过5个优先级就足够了。

一个常见的问题是如何处理发送到rabbitmq的消息的palyload（消息大小）。当然，您不应该在消息中发送非常大的文件信息，但是每秒的消息数是一个比它本身的消息大小更大的瓶颈。发送多个小消息可能是一个坏的选择。一个更好的办法是将它们捆绑成一个更大的消息，让消费者将其拆分。但是，如果捆绑多条消息，则需要记住这可能会影响处理时间。如果其中一条捆绑消息失败，是否需要重新处理所有这些消息？如何设置这个取决于带宽和体系结构。

每个连接使用大约100kb的RAM（如果使用TLS，甚至更多）。数千个连接可能是rabbitmq服务器的沉重负担。在最坏的情况下，服务器可能由于内存不足而崩溃。AMQP协议有一种称为“多路复用”的机制，它“复用”单个TCP连接。它建议每个进程只创建一个TCP连接，并在这个唯一一个连接的基础上为不同的线程使用多个通道。连接也应该是长连接的。AMQP连接的握手过程非常复杂，至少需要7个TCP数据包（如果使用了TLS，则需要更多）。

相反，如果需要，可以更频繁地打开和关闭通道。如果可能的话，甚至通道也应该是长寿命的，例如，在每个发布信息线程中复用相同的通道。每次发布信息时不用打开频道。最佳实践是复用连接，使用各通道在一个连接的基础上实现多路复用。理想情况下，每个进程只能有一个连接，然后在应用程序中为每个线程使用一个通道，而每个channel 复用同一个连接即可。

您还应该确保不在线程之间共享通道，因为大多数客户机不保证通道是线程安全的（因为这样会对性能产生严重的负面影响）。

确保不要在线程之间共享通道，因为大多数客户机不会使通道线程安全（因为这样会对性能产生严重的负面影响）。

为发布者和消费者区分连接以获得高吞吐量。当发布服务器向服务器发送太多要处理的消息时，rabbitmq可以对TCP连接施加反向压力。如果消费者使用相同的TCP连接，服务器可能不会从客户机接收消息确认。因此，消费性能也会受到影响。而随着消费速度的降低，服务器将不堪重负。

具有大量连接和通道的另一个影响为rabbitmq管理接口的性能。对于每个连接和通道性能，指标必须收集、分析和显示度量。

在连接失败的情况下，传输中的消息可能会丢失，并且可能需要重新传输此类消息。Acknowledgements 让服务器和客户机知道何时重新传输消息。客户机可以在收到消息时对其进行确认，也可以在客户机完全处理完消息后对其进行确认。Acknowledgement 具有性能影响，因此为了实现最快的吞吐量，应该禁用手动确认。

接收重要消息的消费应用程序在完成需要对其进行的任何 *** 作之前不应确认消息，这样未处理的消息（工作进程崩溃、异常等）就不会丢失。

发布确认，是相同的事情，但用于发布。服务器收到来自发布服务器的消息时会进行确认。发布确认也会影响性能。但是，应该记住，如果发布者至少需要处理一次消息，就需要这样做。

所有未确认的消息必须驻留在服务器上的RAM中。如果您有太多未确认的消息，您将耗尽内存。限制未确认消息的一个有效方法是客户端预取的消息数做出相关设置。在预取部分了解有关预取的更多信息。

如果您不能承受丢失任何消息的代价，请确保您的队列声明为“持久”，并且您的消息以传递模式“持久”发送。

为了避免在中间件中丢失消息，需要为中间件重新启动、中间件硬件故障或中间件崩溃时做好准备。为了确保消息和中间件定义在重新启动后仍然存在，我们需要确保它们在磁盘上。在中间件重新启动期间，不持久的消息、交换和队列将会被丢失。

持久性消息更重，因为它们必须写入磁盘。请记住，即使您发送的是临时消息，懒惰的队列也会对性能产生相同的影响。对于高性能-请使用瞬态消息。

您可以通过amqps连接到rabbitmq，这是用tls包装的amqp协议。由于所有流量都必须加密和解密，因此TLS会影响性能。为了获得最大的性能，我们建议使用vpc对等，那么流量是私有的，并且是独立的，不涉及AMQP客户机/服务器。

在cloudamqp中，我们将rabbitmq服务器配置为只接受快速但安全的加密密码并确定其优先级。

预取值用于指定多少条消息将同时被发送给消费者。它被用来从你的消费者那里得到尽可能多的东西(饱和工作)。

From RabbitMQcom: “The goal is to keep the consumers saturated with work, but to minimise the client's buffer size so that more messages stay in Rabbit's queue and are thus available for new consumers or to just be sent out to consumers as they become free”
来自rabbitmqcom：“我们的目标是让消费者饱和工作，但要最大限度地减小客户机的缓冲区大小，因此更多的消息被留在Rabbit的队列中，从而对新的消费者可用，或者发送给那些变得空闲的消者。”

rabbitmq的默认预取设置为客户端提供了一个不受限制的缓冲区，这意味着rabbitmq在默认情况下会将尽可能多的消息发送给任何看起来准备接受它们的客户机。发送的消息由rabbitmq客户端库（在使用者中）缓存，直到对其进行处理。预取限制了在确认消息之前客户端可以接收的消息数。所有预取的消息都将从队列中删除，并且对其他使用者不可见。
A too small prefetch count may hurt performance since RabbitMQ is most of the time waiting to get permission to send more messages The image below is illustrating long idling time In the example, we have a QoS prefetch setting of 1 This means that RabbitMQ won't send out the next message until after the round trip completes (deliver, process, acknowledge) Round time in this picture is in total 125ms with a processing time of only 5ms
预取数太小可能会影响性能，因为rabbitmq大多数时间都在等待获得发送更多消息的许可。下图显示的是长时间的空转时间。在本例中，QoS预取设置为1。这意味着rabbitmq在往返完成（传递、处理、确认）之前不会发送下一条消息。中的整个周期时间总共为125ms，处理时间仅为5ms。

另一方面，大量的预取数可以接收队列中的大量消息并将其传递给同一个消费者，但是其他使用者却处于空闲状态。

如果您有一个或几个消费者快速处理消息，我们建议您一次预取多个消息。尽量让你的客户端繁忙。如果您一直有大约相同的处理时间，并且网络行为保持不变-您只需在客户机上为每个消息计算总的往返时间/处理时间，即可获得估计的预取值。

如果您有许多消费者，并且处理时间很短，我们建议预取值设置的应该比单个或少数使用者要低一些。太低的值会让消费者空转很多，因为他们需要等待消息到达。过高的值可能会使一个消费者忙碌，而其他消费者则处于空闲状态。

如果您有许多使用者和/或处理时间较长，我们建议您将预取计数设置为1，以便消息在所有消费者中均匀分布。

请注意，如果客户端自动确认消息，则预取值将不起作用。

一个典型的错误是有一个无限的预取，其中一个客户机接收所有的消息，耗尽内存并崩溃，然后所有的消息都被重新传递。

有关rabbitmq预取的信息，请参阅推荐的rabbitmq文档。

HIPE将以增加启动时间为代价增加服务器吞吐量。启用HIPE时，将在启动时编译rabbitmq。根据我们的基准测试，吞吐量增加了20-80%。HIPE的缺点是启动时间也增加了很多，大约1-3分钟。在rabbitmq的文档中，hipe仍然被标记为实验性的。

如果您需要高可用性，请不要启用HIPE。

当您用一个节点创建一个cloudamqp实例时，您将得到一个具有高性能的单个节点。一个节点将为您提供 最高的性能 ，因为消息不需要在多个节点之间进行镜像。

当您使用两个节点创建一个CloudAMQP实例时，与单个节点的相比，您将获得一半的性能。节点位于不同的可用性区域，队列在可用性区域之间自动镜像。两个节点将为您提供 高可用性 ，因为一个节点可能崩溃或被标记为受损，但另一个节点仍将启动并运行，准备接收消息。

当您使用三个节点创建一个CloudAMQP实例时，与单个节点的相同计划大小相比，您将获得1/4的性能。节点位于不同的可用性区域，队列在可用性区域之间自动镜像。您也可以暂停少数组件-与允许每个节点响应相比，通过关闭少数组件，您减少了重复传递。暂停少数组件是三节点集群中的一种分区处理策略，它可以防止由于网络拆分而导致数据不一致。

我们在cloudamqp集群中注意到的一个常见错误是，用户创建了一个新的vhost，但忘记为新的vhost启用一个ha策略。如果没有HA策略，则不会在节点之间同步消息。

直接交换是最快速。如果有许多bindings ，rabbitmq必须计算将消息发送到何处。

有些插件可能非常好用，但它们可能会消耗大量的CPU或RAM。因此，不建议将它们用于生产服务器。确保禁用不使用的插件。您可以通过CloudAmqp中的控制面板启用许多不同的插件。

将rabbitmq管理统计速率模式设置为detailed会严重影响性能，不应在生产中使用。

确保您使用的是最新推荐的客户端库版本

保持最新稳定版本的rabbitmq和erlang。在为客户发布新的主要版本之前，我们通常会在很大程度上对其进行测试。请注意，在为新集群选择版本的下拉列表中，我们始终使用最推荐的版本作为所选选项（默认）。

Dead lettering和TTL是rabbitmq中的两个流行功能，应该谨慎使用。TTL和Dead lettering可以产生您没有预料到的性能影响。

使用x-dead-letter-exchange属性声明的队列将向指定的dead-letter-exchange 发送被拒绝、非确认或过期（带有ttl）的消息。如果您指定了x-dead-letter-routing-key，则消息的路由键将在dead lettered时更改。

通过使用x-message-ttl属性声明队列，如果消息在指定的时间内未被使用，则将从队列中丢弃消息。

RabbitMQ是2007年发布，是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，简称MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法，由Erlang（专门针对于大数据高并发的语言）语言开发，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一，具有可靠性、灵活的路由、消息集群简单、队列高可用、多种协议的支持、管理界面、跟踪机制以及插件机制。

1消息 就是数据，增删改查的数据。例如在员工管理系统中增删改查的数据

2队列 指的是一端进数据一端出数据，例如C#中(Queue数据结构）

1消息队列指：一端进消息，一端出消息

2RabbitMQ就是实现了消息队列概念的一个组件，以面向对象的思想去理解，消息队列就是类，而RabbitMQ就是实例，当然不仅仅只有RabbitMQ,例如ActiveMQ，RocketMQ，Kafka，包括Redis也可以实现消息队列。

1在常见的单体架构中，主要流程是用户UI *** 作发起>RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器，用来通过普通协议在完全不同的应用之间共享数据，或者简单地将作业队列以便让分布式服务器进行处理

它现实了AMQP协议，并且遵循Mozilla Public License开源协议，它支持多种语言，可以方便的和spring集成

消息队列使用消息将应用程序连接起来，这些消息通过像RabbitMQ这样的消息代理服务器在应用程序之间路由

AMQP:advanced Message Queuing Protocol(高级消息队列协议)
2004年开发
从一开始就设计成为开发标准，以解决众多的消息队列需求和拓扑结构问题
凭借开放，任何人都可以执行这一标准，针对标准编码的任何人都可以和任意AMQP供应商提供的MQ服务器进行交互

兔子是行动非常迅速的动物而且繁殖起来也非常疯狂

（注：内容整理自《RabbitMQ实战》）

是生产者先将消息投递一个叫队列的容器中，然后再从这个容器中取出消息，最后再转发给消费者。

消息队列是 Microsoft 的消息处理技术，它在任何安装 Microsoft Windows 的计算机组合中，为任何应用程序提供消息处理和消息队列功能，无论这些计算机是否在同一个网络上或者是否同时联机。

消息队列网络是能够相互间来回发送消息的任何一组计算机。网络中的不同计算机在确保消息顺利处理的过程中扮演不同的角色。它们中有些提供路由信息以确定如何发送消息，有些保存整个网络的重要信息，而有些只是发送和接收消息。

消息队列的类型介绍：

消息队列目前主要有两种类型：POSIX消息队列以及系统V消息队列，系统V消息队列目前被大量使用。每个消息队列都有一个队列头，用结构struct msg_queue来描述。队列头中包含了该消息队列的大量信息。包括消息队列键值、用户ID、组ID、消息队列中消息数目等等。

消息队列就是一个消息的链表，可以把消息看作一个记录，具有特定的格式以及特定的优先级。对消息队列有写权限的进程可以向消息队列中按照一定的规则添加新消息；对消息队列有读权限的进程则可以从消息队列中读走消息。消息队列是随内核持续的。

第一种解释:IBM MQ
介绍:
消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过写和检索出入列队的针对应用程序的数据（消息）来通信，而无需专用连接来链接它们。消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。
IBM WebSphere MQ 产品支持应用程序通过不同组件如处理器、子系统、 *** 作系统以及通信协议的网络彼此进行通信。例如，IBM WebSphere MQ 支持 35 种以上的不同 *** 作系统。
IBM WebSphere MQ 支持两种不同的应用程序编程接口：Java 消息服务（JMS）和消息队列接口（MQI）。在 IBM WebSphere MQ 服务器上，JMS 绑定方式被映射到 MQI。如图 3 所示，应用程序直接与其本地队列管理器通过使用 MQI 进行对话，MQI 是一组要求队列管理器提供服务的调用。MQI 的引人之处是它只提供 13 次调用。这意味着对于应用程序编程员它是一种非常易于使用的接口，因为大部分艰苦工作都将透明完成的。
图形 2 IBM WebSphere MQ 编程
图 2 显示了 IBM WebSphere MQ 编程的原理。第一步是让应用程序与队列管理器连接。它通过 MQConnect 调用来进行此连接。下一步使用 MQOpen 调用为输出打开一个队列。然后应用程序使用 MQPut 调用将其数据放到队列上。要接收数据，应用程序调用 MQOpen 调用打开输入队列。应用程序使用 MQGet 调用从队列上接收数据。
图中还显示了消息通道代理（MCA）、通道出口和对象权限管理器（OAM）。MCA 是 IBM WebSphere MQ 程序，它使用现有传输服务诸如 TCP/IP 与 SNA 将消息从本地传输队列移到目标队列管理器。这些传输服务即通道。通道出口是用户写入库，可以在通道运作期间，从已定义位置号之一进入这些库。OAM 是命令和对象管理的缺省授权服务（针对 *** 作系统）。这三个组件对 IBM WebSphere MQ 的现有安全性解决方案非常重要。
第二种解释:
德商（MQ）
德商（Moral Intelligence Quotient，缩写成MQ），是指一个人的德性水平或道德人格品质。德商的内容包括体贴、尊重、容忍、宽恕、诚实、负责、平和、忠心、礼貌、幽默等各种美德。我们常说的“德智体”中是把德放在首位的；科尔斯说，品格胜于知识。可见，德是最重要的。一个有高德商的人，一定会受到信任和尊敬，自然会有更多成功的机会。
古人云：“得道多助，失道寡助”、“道之以德，德者得也”，就是告诉我们要以道德来规范自己的行为，不断修炼自己，才能获得人生的成功。古今中外，一切真正的成功者，在道德上大都达到了很高的水平。
现实中的大量事实说明，很多人的失败，不是能力的失败，而是做人的失败、道德的失败。

kafka是个日志处理缓冲组件，在大数据信息处理中使用。和传统的消息队列相比较简化了队列结构和功能，以流形式处理存储（持久化）消息（主要是日志）。日志数据量巨大，处理组件一般会处理不过来，所以作为缓冲层的kafka，支持巨大吞吐量。为了防止信息丢失，其消息被调用后不直接丢弃，要多存储一段时间，等过期时间过了才丢弃。这是mq和redis不能具备的。主要特点如下:巨型存储量: 支持TB甚至PB级别数据。高吞吐，高IO：一般配置的服务器能实现单机每秒100K以上消息的传输。消息分区，分布式消费：能保消息顺序传输。 支持离线数据处理和实时数据处理。Scale out：支持在线水平扩展，以支持更大数据处理量

redis只是提供一个高性能的、原子 *** 作内存键值对，具有高速访问能力，可用做消息队列的存储，但是不具备消息队列的任何功能和逻辑，要作为消息队列来实现的话，功能和逻辑要通过上层应用自己实现。

我们以RabbitMQ为例介绍。它是用Erlang语言开发的开源的消息队列，支持多种协议，包括AMQP，XMPP, SMTP, STOMP。适合于企业级的开发。
MQ支持Broker构架，消息发送给客户端时需要在中心队列排队。对路由，负载均衡或者数据持久化都有很好的支持。

还有ActiveMq，ZeroMq等。功能基本上大同小异。并发吞吐TPS比较，ZeroMq 最好，RabbitMq 次之， ActiveMq 最差。

原文：

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