高并发架构系列:如何从0到1设计一个MQ消息队列

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而采用发布订阅模型时,消息都这样多 被多个消费者消费。

2)存储

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JMS: 只允许基于JAVA实现的消息平台的之间进行通信

目标是让不同语言,不同系统的应用互相通信,并提供1个 简单统一的模型和编程接口。 目前主流的ActiveMQ和RabbitMQ都支持AMQP协议。

AMQP: AMQP允一点种技术同时进行协议通信

为了实现广播功能,亲们还要要维护消费关系,通常消息队列本身不维护消费订阅关系,都这样多 利用zookeeper等成熟图片 图片 是什么是什么 的句子期图片 图片 期的句子是什么的句子的句子图片 图片 的系统维护消费关系,在消费关系趋于稳定变化时挂接通知。

AMQP是本身协议,更准确的说是本身binary wire-level protocol(链接协议)。这是其和JMS的本质差别,AMQP不从API层进行限定,这样多 这样多 直接定义网络交换的数据格式。

1)通信协议

3)分布式文件系统

1.Producer(消息生产者):发送消息到Broker。

2)本地文件系统

**3.Kafka的通信协议

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Kafka的Producer、Broker和Consumer之间采用的是一套自行设计的基于TCP层的协议。Kafka的这套协议完就有为了Kafka自身的业务需求而定制的。

JMS(Java MessageService)实际上是指JMS API。JMS是由Sun公司早期提出的消息标准,旨在为java应用提供统一的消息操作,包括创建消息、发送消息、接收消息等。

3.Consumer(消息消费者):从消息队列接收消息,consumer回复消费确认。

5)DB

DB则是最简单的实现可靠存储的方案,很适合用在可靠性要求很高,最终一致性的场景(类似交易消息),对于不还要60 %保证数据完正性的场景,要求性能和消息堆积的场景,hbase也是1个 很好的选泽。

今天,亲们就同时来探讨设计1个 消息队列身后的技术。

JMS提供了本身消息模型:

3)其实简单理解这样多 这样多 1个 消息转发器,把一次RPC做成两次RPC,发送者把消息投递到broker,broker再将消息转发一手到接收端。

主这样多 这样多 设计1个 整体的消息被消费的数据流。

现在亲们的消息队列初步具备了转储消息的能力。

1)消息的传输

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对于分布式系统,存储的选泽有以下几种

市面上的消息队列定义了一堆让我晕头转向的名词,如JMS 规范中的Topic/Queue,Kafka上面的Topic/Partition/ConsumerGroup,RabbitMQ上面的Exchange等等。

总结起来这样多 这样多 两次RPC加一次转储,机会要做消费确认,则是三次RPC。

AMQP就有1个 具体的消息队列实现,而 是1个 标准化的消息上面件协议。

理论上,从下行速率 单位来看,文件系统>分布式KV(持久化)>分布式文件系统>数据库,而可靠性却截然相反。

在发布订阅模型中,生产者和消费者完正独立,不还要感知对方的趋于稳定。

主要功能这样多 这样多 :把消息从发送端传送到接收端,这里会涉及到消息的存储、消息通讯机制等。

JMS通常含高如下一点角色:

不仅知其然还要知其这样多 这样多 然,这才是1个 优秀的工程师还要具备的底部形态。

抛开问题看本质,无外乎是单播与广播的区别。

3)消费关系维护

这里会涉及到:消息生产Producer、Broker(消息服务端)、消息消费者Consumer。

2)存储选泽

传统的通信协议标准有XMPP和AMQP协议等,现在更多的消息队列从性能的淬硬层 出发使用另一方设计实现的通信协议。

消息Message:既是信息的载体,消息发送者还要知道如何构造消息,消息接收者还要知道如何解析消息,它们还要按照本身统一的格式描述消息,这俩 统一的格式称之为消息协议。

1)消息的转储:在更最少的时间点投递,机会通过一系列手段辅助消息最终能送达消费机。

就还要涉及到如下1个 方面的设计:

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AMQP是 Advanced Message Queuing Protocol,即高级消息队列协议。

2.AMQP

1)内存

还是要从支持的业务场景出发作出最合理的选泽,机会亲们的消息队列是用来支持支付/交易等对可靠性要求非常高,但对性能和量的要求这样 这样 高,或者这样 时间精力专门做文件存储系统的研究,DB是最好的选泽。

对于不还要60 %保证数据完正性的场景,要求性能和消息堆积的场景,hbase也是1个 很好的选泽,典型的比如 kafka的消息落地都这样多 使用hadoop。

3)消费

所谓单播,这样多 这样多 点到点;而广播,是一点对多点。

2)以及publish-subscribe(发布订阅)模型。

从下行速率 单位上内存显然是最快的,对于允许消息丢失,消息堆积能力要求不高的场景(类似日志),内存会是比较好的选泽。

除了上述的消息队列基本功能以外,消息队列在一点特殊的场景还还要支持事务,消息重试等功能。

当采用点对点模型时,消息将发送到1个 队列,该队列的消息这样 被1个 消费者消费。

1)点对点

2.Broker(服务端):Broker这俩 概念主要来自于Apache的ActiveMQ,特指消息队列的服务端。

以上这样多 这样多 如何设计1个 消息队列MQ的介绍,机会篇幅关系,后续再详解消息队列还要支持的高级底部形态。

1.JMS

下面1个 重要的事情这样多 这样多 解析发送接收关系,进行正确的消息投递了。

为了实现上述消息队列的基础功能:

消息队列作为系统解耦,流量控制的利器,成为分布式系统核心组件之一。

机会你对消息队列身后的实现原理关注这样多 ,其实了解消息队列身后的实现非常重要。

2)规范本身范式和通用的模式,以满足解耦、最终一致性、错峰等需求。

1.消息的顺序

2.投递可靠性保证

3.消息持久化

4.支持不同消息模型

5.多实例集群功能

6.事务底部形态等

4)nosql