消息队列的设计方案_消息队列系统毕业设计-程序员宅基地

技术标签: java  消息队列  

 构建消息队列的整体思路

设计消息队列的整体思路是先创建一个整体的数据流,例如producer发送给broker,broker发送给consumer,consumer回复消费确认,broker删除/备份消息等。 利用RPC将数据流串起来。然后考虑RPC的高可用性,尽量做到无状态,方便水平扩展。 之后考虑如何承载消息堆积,然后在合适的时机投递消息,而处理堆积的最佳方式,就是存储,存储的选型需要综合考虑性能/可靠性和开发维护成本等诸多因素。 为了实现广播功能,我们必须要维护消费关系,可以利用zookeeper/config server等保存消费关系。 

当然也并非每个消息队列的设计都是有broker的,broker(消息队列的服务端)的作用是对消息进行转存,以便在更合适的时间进行投递。

消息队列的基本功能的实现

1.RPC通信协议

其实消息队列用接地府一点的话来讲,就是将生产者producer产生发送给consumer消费者的一次RPC,先行发送到了消息队列中做暂存,再由消息队列在一个合适的时间发送给消费者进行消费,这样,一次RPC便被转为了两次的RPC,所以我们必须使用/自己实现一个RPC框架,自己实现RPC框架如果并非是对性能的极致追求,属实是没有必要的(而且个人实现的效果估计很难达到已有的成熟实现的水平),而已经有的RPC框架可以使用:Dubbo或者Thrift等成熟的实现。

2.对消息的存储(存储子系统的选择)

为了满足我们错峰/流控/最终可达等一系列需求,把消息存储下来,然后选择时机投递就是我们broker的意义。而这个存储又可以分为持久化和非持久化两种方式,持久化能更大程度地保证消息的可靠性(不易失)并且一般情况下可用存储空间都比较大(外存显然会比内存的存储容量大)。但是很多消息对于投递性能的要求大于可靠性的要求,且数量极大(如日志)。此时我们也可用非持久化的方式,将其缓存在内存,然后进行投递。

如果我们选择持久化的方案,从速度方面来抉择,文件系统>分布式KV(持久化)>分布式文件系统>数据库,但是可靠性却恰好相反。例如Kafka使用磁盘文件的持久化方式,没有提供不持久化的选择。采用数据文件+索引文件的方式处理,这块的设计比较复杂,我找个机会写篇博客,当然我们也可以选择 分布式KV(如MongoDB,HBase)等,或者持久化的Redis进行存储。

3.消费关系的保存(广播、单播关系)

在我们的消息队列现在已经初步具有了消息的转发能力(RPC)和存储能力(持久化/非持久化)的现在,我们需要更进一步的完善我们的消息队列,我们就得对发送与接收关系进行解析,这样才能实现正确的消息投递。例如Kafka定义的Topic主题、Partition分区、ConsumerGroup消费者组,消费者组对主题进行订阅,其中的消费者对各个(可能一个消费者对应多个分区)分区进行消费。这就是消息通知到一个业务集群,而一个业务集群内可以有很多台机器,一个消息只要一台机器消费就可以了。

一般比较通用的设计是支持组间广播,不同的组注册不同的订阅。组内的不同机

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