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使用消息队列的主要目的主要记住这几个关键词:解耦、异步、削峰填谷。
解耦: 在一个复杂的系统中#xff0c;不同的模块或服务之间可能需要相互依赖#xff0c;如果直接使用函数调用或者 API 调用的方式#xff0c;会造成模块之间的耦合…为什么要使用消息队列
使用消息队列的主要目的主要记住这几个关键词:解耦、异步、削峰填谷。
解耦: 在一个复杂的系统中不同的模块或服务之间可能需要相互依赖如果直接使用函数调用或者 API 调用的方式会造成模块之间的耦合当其中一个模块发生改变时需要同时修改调用方和被调用方的代码。而使用消息队列作为中间件不同的模块可以将消息发送到消息队列中不需要知道具体的接收方是谁接收方可以独立地消费消息实现了模块之间的解耦。
异步: 有些操作比较耗时例如发送邮件、生成报表等如果使用同步的方式处理会阻塞主线程或者进程导致系统的性能下降。而使用消息队列可以将这些操作封装成消息放入消息队列中异步地处理这些操作不影响主流程的执行提高了系统的性能和响应速度。
削峰填谷:削峰填谷是一种在高并发场景下平衡系统压力的技术通常用于平衡系统在高峰期和低谷期的资源利用率提高系统的吞吐量和响应速度。在削峰填谷的过程中通常使用消息队列作为缓冲区将请求放入消息队列中然后在系统负载低的时候进行处理。这种方式可以将系统的峰值压力分散到较长的时间段内减少瞬时压力对系统的影响从而提高系统的稳定性和可靠性。
另外消息队列还有以下优点:
1**.可靠性高**消息队列通常具有高可靠性可以实现消息的持久化存储、消息的备份和故障恢复等功能保证消息不会丢失。
2.**扩展性好**通过增加消息队列实例或者添加消费者实例可以实现消息队列的水平扩展提高系统的处理能力。
**3.灵活性高**消息队列通常支持多种消息传递模式如点对点模式和发布/订阅模式可以根据不同的业务场景选择不同的模式。
扩展知识
消息队列实现
市面上有很多成熟的消息队列中间件可以供我们使用其中比较常用的有kafka、activeMQ、RabbitMQ和RocketMQ等。
Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ和RocketMQ都有哪些区别
典型回答
Kafka、ActiveMO、RabbitMQ和RocketMQ都是常见的消息中间件它们都提供了高性能、高可用、可扩展的消息传递机制但它们之间也有以下一些区别:
1.消息传递模型Kafka主要支持发布-订阅模型ActiveMQ、RabbitMQ和RocketMQ则同时支持点对点和发布-订阅两种模型。
2.性能和吞吐量Kafka在数据处理和数据分发方面表现出色可以处理每秒数百万条消息而ActiveMQ、RabbitMQ和RocketMQ的吞吐量相对较低。
3.消息分区和负载均衡Kafka将消息划分为多个分区并分布在多个服务器上实现负载均衡和高可用性。ActiveMQ、RabbitMQ和RocketMQ也支持消息分区和负载均衡但实现方式不同例如RabbitMQ使用了一种叫做Sharding的机制。
4.开发和部署复杂度:Kafka相对比较简单易于使用和部署但在实现一些高级功能时需要进行一些复杂的配置。ActiveMQ、RabbitMQ和RocketMQ则提供了更多的功能和选项也更加灵活但相应地会增加开发和部署的复杂度。
5.社区和生态:Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ和RocketMQ都拥有庞大的社区和完善的生态系统但Kafka和RocketMQ目前的发展势头比较迅猛社区活跃度也相对较高。
6.功能支持: 总的来说这些消息中间件都有自己的优缺点选择哪一种取决于具体的业务需求和系统架构。
扩展知识
如何选型
在选择消息队列技术时需要根据实际业务需求和系统特点来选择以下是一些参考因素:
1.性能和吞吐量:如果需要处理海量数据需要高性能和高吞吐量那么Kafka是一个不错的选择
2.可靠性如果需要保证消息传递的可靠性包括数据不丢失和消息不重复投递那么RocketMQ和RabbitMQ都提供了较好的可靠性保证。
3.消息传递模型:如果需要支持发布-订阅和点对点模型那么RocketMQ和RabbitMQ是一个不错的选择。如果只需要发布-订阅模型Kafka则是一个更好的选择
4.消息持久化:如果需要更快地持久化消息并且支持高效的消息查询那么Kafka是一个不错的选择。如果需要更加传统的消息持久化方式那么RocketMO和RabbitMO可以满足需求
5.开发和部署复杂度:Kafka比较简单易于使用和部署但在实现一些高级功能时需要进行一些复杂的配置RocketMQ和RabbitMQ提供了更多的功能和选项也更加灵活但相应地会增加开发和部署的复杂度。
6.社区和生态:Kafka、RocketMQ和RabbitMQ都拥有庞大的社区和完善的生态系统但Kafka和RocketMO目前的发展势头比较迅猛社区活跃度也相对较高。
7.实现语言方面kafka是基于scala和java开发的rocketmg、activemg等都是基于iava语言的rabbitmg是基于erlang的。
8.功能性上面列举过一些功能我们在选型的时候需要看哪个可以满足我们的需求,
需要根据具体情况来选择最适合的消息队列技术。如果有多个因素需要考虑可以进行性能测试和功能评估来辅助选择。
Kafka 为什么这么快
kafka是一个成熟的消息队列一直以性能高著称它之所以能够实现高吞吐量和低延迟主要是由于以下几个方面的优化我试着从发送端存储端以及消费端分别介绍一下。
消息发送
1.批量发送Kafka 通过将多个消息打包成一个批次减少了网络传输和磁盘写入的次数从而提高了消息的吞吐量和传输效率。
2.异步发送:生产者可以异步发送消息不必等待每个消息的确认这大大提高了消息发送的效率。
3.消息压缩:支持对消息进行压缩减少网络传输的数据量。
4.并行发送:通过将数据分布在不同的分区(Partitions)中生产者可以并行发送消息从而提高了吞吐量。
消息存储
1.零拷贝技术:Kafka 使用零拷贝技术来避免了数据的拷贝操作降低了内存和 CPU 的使用率提高了系统的性能。 2.磁盘顺序写入:Kafka把消息存储在磁盘上且以顺序的方式写入数据。顺序写入比随机写入速度快很多因为它减少了磁头寻道时间。避免了随机读写带来的性能损耗提高了磁盘的使用效率。
3.页缓存:Kafka 将其数据存储在磁盘中但在访问数据时它会先将数据加载到操作系统的页缓存中并在页缓存中保留一份副本从而实现快速的数据访问。
4.稀疏索引:Kafka 存储消息是通过分段的日志文件每个分段都有自己的索引文件。这些索引文件中的条目不是对分段中的每条消息都建立索引而是每隔一定数量的消息建立一个索引点这就构成了稀疏索引。稀疏索引减少了索引大小使得加载到内存中的索引更小提高了查找特定消息的效率
5.分区和副本:Kafka 采用分区和副本的机制可以将数据分散到多个节点上进行处理从而实现了分布式的高可用性和负载均衡。
消息消费
1.消费者群组通过消费者群组可以实现消息的负载均衡和容错处理
2.并行消费不同的消费者可以独立地消费不同的分区实现消费的并行处理。
3.批量拉取Kafka支持批量拉取消息可以一次性拉取多个消息进行消费。减少网络消耗提升性能 Kafka的架构是怎么样的
典型回答
Kafka 的整体架构比较简单是显式分布式架构主要由 Producer(生产者)、broker(Kafka集群)和consumer(消费者)组成 生产者(Producer):生产者负责将消息发布到Kafka集群中的一个或多个主题(Topic)每个Topic包含一个或多个分区(Partition)。
主题:Topic。主题是承载消息的逻辑容器在实际使用中多用来区分具体的业务。
分区Partition。一个有序不变的消息序列。每个主题下可以有多个分区。
消费者(Consumer)消费者负责从Kafka集群中的一个或多个主题消费消息并将消费的偏移量(Offset)提交回Kafka以保证消息的顺序性和一致性。
偏移量:Offset。表示分区中每条消息的位置信息是一个单调递增且不变的值。
Kafka集群Kafka集群是由多个Kafka节点(Broker)组成的分布式系统。每个节点都可以存储一个或多个主题(topic)的分区(partition)副本以提供高可用性和容错能力。
如下图中包含了 Broker1、Broker2和 Broker3组成了一个集群。用来提升高可用性。 **在集群中每个分区(partition)都可以有多个副本。这些副本中包含了一个Leader(也可以叫做LeaderPartition 或者 Leader Replication)和多个Follower(也可以叫做Follower Partition 或者 FollowerReplication)****只有Leader 才能处理生产者和消费者的请求而Follower 只是Leader 的备份用于提供数据的冗余备份和容错能力。**如果 Leader 发生故障Kafka 集群会自动将 Follower 提升为新的 Leader从而实现高可用性和容错能力。
ZooKeeperZooKeeper是Kafka集群中使用的分布式协调服务用于维护Kafka集群的状态和元数据信息例如主题和分区的分配信息、消费者组和消费者偏移量等。
Kafka如何保证消息不丢失
典型回答
Kafka作为一个消息中间件他需要结合消息生产者和消费者一起才能工作一次消息发送包含以下是三个过程
1)Producer 端发送消息给 Kafka Broker
2)Kafka Broker 将消息进行同步并持久化数据.
3)Consumer端从Kafka Broker 将消息拉取并进行消费,
Kafka只对已提交的消息做最大限度的持久化保证不丢失但是没办法保证100%。
但是Kafka还是提供了很多机制来保证消息不丢失的。要想知道Kafka如何保证消息不丢失需要从生产者、消费者以及kafka集群三个方面来分析。
1、生产者当我们采用异步发送的时候可以设置一个回调函数如果发送失败会进行重试。并且使用acks机制比如acks-1就必须保证消息写入了所有的同步副本才写入成功否则就会重试。
2、Broker集群①具有消息的持久化机制当消息被写入消息队列后会被持久化到磁盘。②有同步副本每个分区都有多个副本副本可以分布在不同的节点上。当一个节点宕机时其他节点上的副本仍然可以提供服务保证消息不丢失。
3、消费者①消费者记录每个分区消息消费的偏移量每次都会记录下来为了保证消息不丢失建议使用手动提交偏移量的方式避免拉取了消息以后业务逻辑没处理完提交偏移量后但是消费者挂了的问题。②Kafka消费者还可以组成消费者组每个消费者组可以同时消费多个分区。当一个消费者组中的消费者宕机或者不可用时其他消费者仍然可以消费该组的分区保证消息不丢失
Producer 消息的生产者端最怕的就是消息发送给Kafka集群的过程中失败所以我们需要有机制来确保消息能够发送成功但是因为存在网络问题所以基本没有什么办法可以保证一次消息一定能成功。
所以就需要有一个确认机制来告诉生产者这个消息是否有发送成功如果没成功需要重新发送直到成功。
我们通常使用Kafka发送消息的时候通常使用的 producer.send(msg)其实是一种异步发送发送消息的时候方法会立即返回但是并不代表消息一定能发送成功。(producer.send(msg).get() 是同步等待返回的。)
那么为了保证消息不丢失通常会建议**使用 producer.send(msgcallback)方法**这个方法支持传入一个callback我们可以在消息发送时进行重试。
同时我们也可以通过给producer设置一些参数来提升发送成功率:
Broker
Kafka的集群有一些机制来保证消息的不丢失比如复制机制、持久化存储机制以及ISR机制。
·持久化存储:Kafka使用持久化存储来存储消息。这意味着消息在写入Kafka时将被写入磁盘这种方式可以防止消息因为节点宕机而丢失。
·ISR复制机制:Kafka使用ISR机制来确保消息不会丢失Kafka使用复制机制来保证数据的可靠性。每个分区都有多个副本副本可以分布在不同的节点上。当一个节点宕机时其他节点上的副本仍然可以提供服务保证消息不丢失。
在服务端也有一些参数配置可以调节来避免消息丢失: Consumer
作为Kafka的消费者端只需要确保投递过来的消息能正常消费并且不会胡乱的提交偏移量就行了。
Kafka消费者会跟踪每个分区的偏移量消费者每次消费消息时都会将偏移量向后移动。当消费者宕机或者不可用时Kafka会将该消费者所消费的分区的偏移量保存下来下次该消费者重新启动时可以从上一次的偏移量开始消费消息。
另外Kafka消费者还可以组成消费者组每个消费者组可以同时消费多个分区。当一个消费者组中的消费者宕机或者不可用时其他消费者仍然可以消费该组的分区保证消息不丢失
为了保证消息不丢失建议使用手动提交偏移量的方式避免拉取了消息以后业务逻辑没处理完提交偏移量后但是消费者挂了的问题: Kafka怎么保证消费只消费一次的?防止重复消费
典型回答
Kafka消息只消费一次这个需要从多方面回答既包含Kafka自身的机制也需要考虑客户端自己的重复处理。
可以从以下几个方面回答:
首先在Kafka中每个消费者都必须加入至少一个消费者组。同一个消费者组内的消费者可以共享消费者的负载。因此如果一个消息被消费组中的任何一个消费者消费了那么其他消费者就不会再收到这个消息了。
另外消费者可以通过手动提交消费位移来控制消息的消费情况。通过手动提交位移消费者可以跟踪自己已经消费的消息确保不会重复消费同一消息。
还有就是客户端自己可以做一些幂等机制防止消息的重复消费。
另外可以借助Kafka的Exactly-once消费语义其实就是引入了事务消费者使用事务来保证消息的消费和位移提交是原子的而生产者可以使用事务来保证消息的生产和位移提交是原子的。Exactly-once消费语义则解决了重复问题但需要更复杂的设置和配置。
回答
1、首先kafka使用消费者组的机制可以确保如果一个消息被消费组中的任何一个消费者消费了那么其他消费者就不会再收到这个消息了。
2、使用kafka的消息语义Exactly-once它是使用了事务来保证消息的消费和位移提交是原子的不会说消费了消息但是位移提交失败并且生产者使用事务来保证消息的生产和位移提交是原子的不会重复发送消息。
3、客户端做一些幂等机制使得消息即使重复消费了最后的结果也是一样的。 扩展知识
Kafka的三种消息传递语义
在Kafka中有三种常见的消息传递语义At-least-once、At-most-once和Exactly-once。其中At-least-once和Exactly-once是最常用的。
At-least-once消费语义
At-least-once消费语义意味着消费者至少消费一次消息但可能会重复消费同一消息。在At-least-once语义中当消费者从Kafka服务器读取消息时消息的偏移量会被记录下来。一旦消息被成功处理消费者会将位移提交回Kafka服务器。如果消费消息成功但是提交位移失败这意味着该消息将在下一次重试时再次被消费。
At-least-once语义通常用于实时数据处理或消费者不能容忍数据丢失的场景例如金融交易或电信信令。 Exactly-once消费语义
Exactly-once消费语义意味着每个消息仅被消费一次且不会被重复消费。在Exactly-once语义中Kafka保证消息只被处理一次同时保持消息的顺序性。为了实现Exactly-once语义Kafka引入了一个新的概念事务。
事务是一系列的读写操作这些操作要么全部成功要么全部失败。在Kafka中生产者和消费者都可以使用事务以保证消息的Exactly-once语义。具体来说消费者可以使用事务来保证消息的消费和位移提交是原子的而生产者可以使用事务来保证消息的生产和位移提交是原子的。
在Kafka 0.11版本之前实现Exactly-once语义需要一些特殊的配置和设置。但是在Kafka 0.11版本之后Kafka提供了原生的Exactly-once支持使得实现Exactly-once变得更加简单和可靠。
总之At-least-once消费语义保证了数据的可靠性但可能会导致数据重复。而Exactly-once消费语义则解决了重复问题但需要更复杂的设置和配置。选择哪种消费语义取决于业务需求和数据可靠性要求。
