skyfog

skyfog 查看完整档案

深圳编辑北京邮电大学  |  计算机科学与技术 编辑skynet  |  运维开发工程师 编辑填写个人主网站
编辑

运维开发 docker python openstack

个人动态

skyfog 赞了文章 · 2018-12-18

新手也能看懂,消息队列其实很简单

该文已加入开源项目:JavaGuide(一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识的文档类项目,Star 数接近 16k)。地址:https://github.com/Snailclimb...

本文内容思维导图:
消息队列总结

消息队列其实很简单

  “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。我也在我的多篇文章中提到了这个概念。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。

一 什么是消息队列

  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,我们后面会一一对比这些消息队列。

  另外,我们知道队列 Queue 是一种先进先出的数据结构,所以消费消息时也是按照顺序来消费的。比如生产者发送消息1,2,3...对于消费者就会按照1,2,3...的顺序来消费。但是偶尔也会出现消息被消费的顺序不对的情况,比如某个消息消费失败又或者一个 queue 多个consumer 也会导致消息被消费的顺序不对,我们一定要保证消息被消费的顺序正确。

  除了上面说的消息消费顺序的问题,使用消息队列,我们还要考虑如何保证消息不被重复消费?如何保证消息的可靠性传输(如何处理消息丢失的问题)?......等等问题。所以说使用消息队列也不是十全十美的,使用它也会让系统可用性降低、复杂度提高,另外需要我们保障一致性等问题。

二 为什么要用消息队列

  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。

(1) 通过异步处理提高系统性能(削峰、减少响应所需时间)

通过异步处理提高系统性能
  如上图,在不使用消息队列服务器的时候,用户的请求数据直接写入数据库,在高并发的情况下数据库压力剧增,使得响应速度变慢。但是在使用消息队列之后,用户的请求数据发送给消息队列之后立即 返回,再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据,异步写入数据库。由于消息队列服务器处理速度快于数据库(消息队列也比数据库有更好的伸缩性),因此响应速度得到大幅改善。

  通过以上分析我们可以得出消息队列具有很好的削峰作用的功能——即通过异步处理,将短时间高并发产生的事务消息存储在消息队列中,从而削平高峰期的并发事务。 举例:在电子商务一些秒杀、促销活动中,合理使用消息队列可以有效抵御促销活动刚开始大量订单涌入对系统的冲击。如下图所示:
合理使用消息队列可以有效抵御促销活动刚开始大量订单涌入对系统的冲击

  因为用户请求数据写入消息队列之后就立即返回给用户了,但是请求数据在后续的业务校验、写数据库等操作中可能失败。因此使用消息队列进行异步处理之后,需要适当修改业务流程进行配合,比如用户在提交订单之后,订单数据写入消息队列,不能立即返回用户订单提交成功,需要在消息队列的订单消费者进程真正处理完该订单之后,甚至出库后,再通过电子邮件或短信通知用户订单成功,以免交易纠纷。这就类似我们平时手机订火车票和电影票。

(2) 降低系统耦合性

  我们知道如果模块之间不存在直接调用,那么新增模块或者修改模块就对其他模块影响较小,这样系统的可扩展性无疑更好一些。

  我们最常见的事件驱动架构类似生产者消费者模式,在大型网站中通常用利用消息队列实现事件驱动结构。如下图所示:

利用消息队列实现事件驱动结构

  消息队列使利用发布-订阅模式工作,消息发送者(生产者)发布消息,一个或多个消息接受者(消费者)订阅消息。 从上图可以看到消息发送者(生产者)和消息接受者(消费者)之间没有直接耦合,消息发送者将消息发送至分布式消息队列即结束对消息的处理,消息接受者从分布式消息队列获取该消息后进行后续处理,并不需要知道该消息从何而来。对新增业务,只要对该类消息感兴趣,即可订阅该消息,对原有系统和业务没有任何影响,从而实现网站业务的可扩展性设计

  消息接受者对消息进行过滤、处理、包装后,构造成一个新的消息类型,将消息继续发送出去,等待其他消息接受者订阅该消息。因此基于事件(消息对象)驱动的业务架构可以是一系列流程。

  另外为了避免消息队列服务器宕机造成消息丢失,会将成功发送到消息队列的消息存储在消息生产者服务器上,等消息真正被消费者服务器处理后才删除消息。在消息队列服务器宕机后,生产者服务器会选择分布式消息队列服务器集群中的其他服务器发布消息。

备注: 不要认为消息队列只能利用发布-订阅模式工作,只不过在解耦这个特定业务环境下是使用发布-订阅模式的。除了发布-订阅模式,还有点对点订阅模式(一个消息只有一个消费者),我们比较常用的是发布-订阅模式。 另外,这两种消息模型是 JMS 提供的,AMQP 协议还提供了 5 种消息模型。

三 使用消息队列带来的一些问题

  • 系统可用性降低: 系统可用性在某种程度上降低,为什么这样说呢?在加入MQ之前,你不用考虑消息丢失或者说MQ挂掉等等的情况,但是,引入MQ之后你就需要去考虑了!
  • 系统复杂性提高: 加入MQ之后,你需要保证消息没有被重复消费、处理消息丢失的情况、保证消息传递的顺序性等等问题!
  • 一致性问题: 我上面讲了消息队列可以实现异步,消息队列带来的异步确实可以提高系统响应速度。但是,万一消息的真正消费者并没有正确消费消息怎么办?这样就会导致数据不一致的情况了!

四 JMS VS AMQP

4.1 JMS

4.1.1 JMS 简介

  JMS(JAVA Message Service,java消息服务)是java的消息服务,JMS的客户端之间可以通过JMS服务进行异步的消息传输。JMS(JAVA Message Service,Java消息服务)API是一个消息服务的标准或者说是规范,允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低,消息服务更加可靠以及异步性。

ActiveMQ 就是基于 JMS 规范实现的。

4.1.2 JMS两种消息模型

①点到点(P2P)模型

点到点(P2P)模型
  使用队列(Queue)作为消息通信载体;满足生产者与消费者模式,一条消息只能被一个消费者使用,未被消费的消息在队列中保留直到被消费或超时。比如:我们生产者发送100条消息的话,两个消费者来消费一般情况下两个消费者会按照消息发送的顺序各自消费一半(也就是你一个我一个的消费。)

② 发布/订阅(Pub/Sub)模型

发布/订阅(Pub/Sub)模型
  发布订阅模型(Pub/Sub) 使用主题(Topic)作为消息通信载体,类似于广播模式;发布者发布一条消息,该消息通过主题传递给所有的订阅者,在一条消息广播之后才订阅的用户则是收不到该条消息的

4.1.3 JMS 五种不同的消息正文格式

  JMS定义了五种不同的消息正文格式,以及调用的消息类型,允许你发送并接收以一些不同形式的数据,提供现有消息格式的一些级别的兼容性。

  • StreamMessage -- Java原始值的数据流
  • MapMessage--一套名称-值对
  • TextMessage--一个字符串对象
  • ObjectMessage--一个序列化的 Java对象
  • BytesMessage--一个字节的数据流

4.2 AMQP

  ​ AMQP,即Advanced Message Queuing Protocol,一个提供统一消息服务的应用层标准 高级消息队列协议(二进制应用层协议),是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计,兼容 JMS。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息,并不受客户端/中间件同产品,不同的开发语言等条件的限制。

RabbitMQ 就是基于 AMQP 协议实现的。

4.3 JMS vs AMQP

对比方向JMSAMQP
定义Java API协议
跨语言
跨平台
支持消息类型提供两种消息模型:①Peer-2-Peer;②Pub/sub提供了五种消息模型:①direct exchange;②fanout exchange;③topic change;④headers exchange;⑤system exchange。本质来讲,后四种和JMS的pub/sub模型没有太大差别,仅是在路由机制上做了更详细的划分;
支持消息类型支持多种消息类型 ,我们在上面提到过byte[](二进制)

总结:

  • AMQP 为消息定义了线路层(wire-level protocol)的协议,而JMS所定义的是API规范。在 Java 体系中,多个client均可以通过JMS进行交互,不需要应用修改代码,但是其对跨平台的支持较差。而AMQP天然具有跨平台、跨语言特性。
  • JMS 支持TextMessage、MapMessage 等复杂的消息类型;而 AMQP 仅支持 byte[] 消息类型(复杂的类型可序列化后发送)。
  • 由于Exchange 提供的路由算法,AMQP可以提供多样化的路由方式来传递消息到消息队列,而 JMS 仅支持 队列 和 主题/订阅 方式两种。

五 常见的消息队列对比

对比方向概要
吞吐量万级的 ActiveMQ 和 RabbitMQ 的吞吐量(ActiveMQ 的性能最差)要比 十万级甚至是百万级的 RocketMQ 和 Kafka 低一个数量级。
可用性都可以实现高可用。ActiveMQ 和 RabbitMQ 都是基于主从架构实现高可用性。RocketMQ 基于分布式架构。 kafka 也是分布式的,一个数据多个副本,少数机器宕机,不会丢失数据,不会导致不可用
时效性RabbitMQ 基于erlang开发,所以并发能力很强,性能极其好,延时很低,达到微秒级。其他三个都是 ms 级。
功能支持除了 Kafka,其他三个功能都较为完备。 Kafka 功能较为简单,主要支持简单的MQ功能,在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用,是事实上的标准
消息丢失ActiveMQ 和 RabbitMQ 丢失的可能性非常低, RocketMQ 和 Kafka 理论上不会丢失。

总结:

  • ActiveMQ 的社区算是比较成熟,但是较目前来说,ActiveMQ 的性能比较差,而且版本迭代很慢,不推荐使用。
  • RabbitMQ 在吞吐量方面虽然稍逊于 Kafka 和 RocketMQ ,但是由于它基于 erlang 开发,所以并发能力很强,性能极其好,延时很低,达到微秒级。但是也因为 RabbitMQ 基于 erlang 开发,所以国内很少有公司有实力做erlang源码级别的研究和定制。如果业务场景对并发量要求不是太高(十万级、百万级),那这四种消息队列中,RabbitMQ 一定是你的首选。如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景,用 Kafka 是业内标准的,绝对没问题,社区活跃度很高,绝对不会黄,何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。
  • RocketMQ 阿里出品,Java 系开源项目,源代码我们可以直接阅读,然后可以定制自己公司的MQ,并且 RocketMQ 有阿里巴巴的实际业务场景的实战考验。RocketMQ 社区活跃度相对较为一般,不过也还可以,文档相对来说简单一些,然后接口这块不是按照标准 JMS 规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码。还有就是阿里出台的技术,你得做好这个技术万一被抛弃,社区黄掉的风险,那如果你们公司有技术实力我觉得用RocketMQ 挺好的
  • kafka 的特点其实很明显,就是仅仅提供较少的核心功能,但是提供超高的吞吐量,ms 级的延迟,极高的可用性以及可靠性,而且分布式可以任意扩展。同时 kafka 最好是支撑较少的 topic 数量即可,保证其超高吞吐量。kafka 唯一的一点劣势是有可能消息重复消费,那么对数据准确性会造成极其轻微的影响,在大数据领域中以及日志采集中,这点轻微影响可以忽略这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集。

参考:《Java工程师面试突击第1季-中华石杉老师》

ThoughtWorks准入职Java工程师。专注Java知识分享!开源 Java 学习指南——JavaGuide(15k+ Star)的作者。公众号多篇文章被各大技术社区转载。公众号后台回复关键字“1”可以领取一份我精选的Java资源哦!

我的公众号

查看原文

赞 24 收藏 17 评论 0

skyfog 收藏了文章 · 2018-12-18

新手也能看懂,消息队列其实很简单

该文已加入开源项目:JavaGuide(一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识的文档类项目,Star 数接近 16k)。地址:https://github.com/Snailclimb...

本文内容思维导图:
消息队列总结

消息队列其实很简单

  “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。我也在我的多篇文章中提到了这个概念。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。

一 什么是消息队列

  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,我们后面会一一对比这些消息队列。

  另外,我们知道队列 Queue 是一种先进先出的数据结构,所以消费消息时也是按照顺序来消费的。比如生产者发送消息1,2,3...对于消费者就会按照1,2,3...的顺序来消费。但是偶尔也会出现消息被消费的顺序不对的情况,比如某个消息消费失败又或者一个 queue 多个consumer 也会导致消息被消费的顺序不对,我们一定要保证消息被消费的顺序正确。

  除了上面说的消息消费顺序的问题,使用消息队列,我们还要考虑如何保证消息不被重复消费?如何保证消息的可靠性传输(如何处理消息丢失的问题)?......等等问题。所以说使用消息队列也不是十全十美的,使用它也会让系统可用性降低、复杂度提高,另外需要我们保障一致性等问题。

二 为什么要用消息队列

  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。

(1) 通过异步处理提高系统性能(削峰、减少响应所需时间)

通过异步处理提高系统性能
  如上图,在不使用消息队列服务器的时候,用户的请求数据直接写入数据库,在高并发的情况下数据库压力剧增,使得响应速度变慢。但是在使用消息队列之后,用户的请求数据发送给消息队列之后立即 返回,再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据,异步写入数据库。由于消息队列服务器处理速度快于数据库(消息队列也比数据库有更好的伸缩性),因此响应速度得到大幅改善。

  通过以上分析我们可以得出消息队列具有很好的削峰作用的功能——即通过异步处理,将短时间高并发产生的事务消息存储在消息队列中,从而削平高峰期的并发事务。 举例:在电子商务一些秒杀、促销活动中,合理使用消息队列可以有效抵御促销活动刚开始大量订单涌入对系统的冲击。如下图所示:
合理使用消息队列可以有效抵御促销活动刚开始大量订单涌入对系统的冲击

  因为用户请求数据写入消息队列之后就立即返回给用户了,但是请求数据在后续的业务校验、写数据库等操作中可能失败。因此使用消息队列进行异步处理之后,需要适当修改业务流程进行配合,比如用户在提交订单之后,订单数据写入消息队列,不能立即返回用户订单提交成功,需要在消息队列的订单消费者进程真正处理完该订单之后,甚至出库后,再通过电子邮件或短信通知用户订单成功,以免交易纠纷。这就类似我们平时手机订火车票和电影票。

(2) 降低系统耦合性

  我们知道如果模块之间不存在直接调用,那么新增模块或者修改模块就对其他模块影响较小,这样系统的可扩展性无疑更好一些。

  我们最常见的事件驱动架构类似生产者消费者模式,在大型网站中通常用利用消息队列实现事件驱动结构。如下图所示:

利用消息队列实现事件驱动结构

  消息队列使利用发布-订阅模式工作,消息发送者(生产者)发布消息,一个或多个消息接受者(消费者)订阅消息。 从上图可以看到消息发送者(生产者)和消息接受者(消费者)之间没有直接耦合,消息发送者将消息发送至分布式消息队列即结束对消息的处理,消息接受者从分布式消息队列获取该消息后进行后续处理,并不需要知道该消息从何而来。对新增业务,只要对该类消息感兴趣,即可订阅该消息,对原有系统和业务没有任何影响,从而实现网站业务的可扩展性设计

  消息接受者对消息进行过滤、处理、包装后,构造成一个新的消息类型,将消息继续发送出去,等待其他消息接受者订阅该消息。因此基于事件(消息对象)驱动的业务架构可以是一系列流程。

  另外为了避免消息队列服务器宕机造成消息丢失,会将成功发送到消息队列的消息存储在消息生产者服务器上,等消息真正被消费者服务器处理后才删除消息。在消息队列服务器宕机后,生产者服务器会选择分布式消息队列服务器集群中的其他服务器发布消息。

备注: 不要认为消息队列只能利用发布-订阅模式工作,只不过在解耦这个特定业务环境下是使用发布-订阅模式的。除了发布-订阅模式,还有点对点订阅模式(一个消息只有一个消费者),我们比较常用的是发布-订阅模式。 另外,这两种消息模型是 JMS 提供的,AMQP 协议还提供了 5 种消息模型。

三 使用消息队列带来的一些问题

  • 系统可用性降低: 系统可用性在某种程度上降低,为什么这样说呢?在加入MQ之前,你不用考虑消息丢失或者说MQ挂掉等等的情况,但是,引入MQ之后你就需要去考虑了!
  • 系统复杂性提高: 加入MQ之后,你需要保证消息没有被重复消费、处理消息丢失的情况、保证消息传递的顺序性等等问题!
  • 一致性问题: 我上面讲了消息队列可以实现异步,消息队列带来的异步确实可以提高系统响应速度。但是,万一消息的真正消费者并没有正确消费消息怎么办?这样就会导致数据不一致的情况了!

四 JMS VS AMQP

4.1 JMS

4.1.1 JMS 简介

  JMS(JAVA Message Service,java消息服务)是java的消息服务,JMS的客户端之间可以通过JMS服务进行异步的消息传输。JMS(JAVA Message Service,Java消息服务)API是一个消息服务的标准或者说是规范,允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低,消息服务更加可靠以及异步性。

ActiveMQ 就是基于 JMS 规范实现的。

4.1.2 JMS两种消息模型

①点到点(P2P)模型

点到点(P2P)模型
  使用队列(Queue)作为消息通信载体;满足生产者与消费者模式,一条消息只能被一个消费者使用,未被消费的消息在队列中保留直到被消费或超时。比如:我们生产者发送100条消息的话,两个消费者来消费一般情况下两个消费者会按照消息发送的顺序各自消费一半(也就是你一个我一个的消费。)

② 发布/订阅(Pub/Sub)模型

发布/订阅(Pub/Sub)模型
  发布订阅模型(Pub/Sub) 使用主题(Topic)作为消息通信载体,类似于广播模式;发布者发布一条消息,该消息通过主题传递给所有的订阅者,在一条消息广播之后才订阅的用户则是收不到该条消息的

4.1.3 JMS 五种不同的消息正文格式

  JMS定义了五种不同的消息正文格式,以及调用的消息类型,允许你发送并接收以一些不同形式的数据,提供现有消息格式的一些级别的兼容性。

  • StreamMessage -- Java原始值的数据流
  • MapMessage--一套名称-值对
  • TextMessage--一个字符串对象
  • ObjectMessage--一个序列化的 Java对象
  • BytesMessage--一个字节的数据流

4.2 AMQP

  ​ AMQP,即Advanced Message Queuing Protocol,一个提供统一消息服务的应用层标准 高级消息队列协议(二进制应用层协议),是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计,兼容 JMS。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息,并不受客户端/中间件同产品,不同的开发语言等条件的限制。

RabbitMQ 就是基于 AMQP 协议实现的。

4.3 JMS vs AMQP

对比方向JMSAMQP
定义Java API协议
跨语言
跨平台
支持消息类型提供两种消息模型:①Peer-2-Peer;②Pub/sub提供了五种消息模型:①direct exchange;②fanout exchange;③topic change;④headers exchange;⑤system exchange。本质来讲,后四种和JMS的pub/sub模型没有太大差别,仅是在路由机制上做了更详细的划分;
支持消息类型支持多种消息类型 ,我们在上面提到过byte[](二进制)

总结:

  • AMQP 为消息定义了线路层(wire-level protocol)的协议,而JMS所定义的是API规范。在 Java 体系中,多个client均可以通过JMS进行交互,不需要应用修改代码,但是其对跨平台的支持较差。而AMQP天然具有跨平台、跨语言特性。
  • JMS 支持TextMessage、MapMessage 等复杂的消息类型;而 AMQP 仅支持 byte[] 消息类型(复杂的类型可序列化后发送)。
  • 由于Exchange 提供的路由算法,AMQP可以提供多样化的路由方式来传递消息到消息队列,而 JMS 仅支持 队列 和 主题/订阅 方式两种。

五 常见的消息队列对比

对比方向概要
吞吐量万级的 ActiveMQ 和 RabbitMQ 的吞吐量(ActiveMQ 的性能最差)要比 十万级甚至是百万级的 RocketMQ 和 Kafka 低一个数量级。
可用性都可以实现高可用。ActiveMQ 和 RabbitMQ 都是基于主从架构实现高可用性。RocketMQ 基于分布式架构。 kafka 也是分布式的,一个数据多个副本,少数机器宕机,不会丢失数据,不会导致不可用
时效性RabbitMQ 基于erlang开发,所以并发能力很强,性能极其好,延时很低,达到微秒级。其他三个都是 ms 级。
功能支持除了 Kafka,其他三个功能都较为完备。 Kafka 功能较为简单,主要支持简单的MQ功能,在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用,是事实上的标准
消息丢失ActiveMQ 和 RabbitMQ 丢失的可能性非常低, RocketMQ 和 Kafka 理论上不会丢失。

总结:

  • ActiveMQ 的社区算是比较成熟,但是较目前来说,ActiveMQ 的性能比较差,而且版本迭代很慢,不推荐使用。
  • RabbitMQ 在吞吐量方面虽然稍逊于 Kafka 和 RocketMQ ,但是由于它基于 erlang 开发,所以并发能力很强,性能极其好,延时很低,达到微秒级。但是也因为 RabbitMQ 基于 erlang 开发,所以国内很少有公司有实力做erlang源码级别的研究和定制。如果业务场景对并发量要求不是太高(十万级、百万级),那这四种消息队列中,RabbitMQ 一定是你的首选。如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景,用 Kafka 是业内标准的,绝对没问题,社区活跃度很高,绝对不会黄,何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。
  • RocketMQ 阿里出品,Java 系开源项目,源代码我们可以直接阅读,然后可以定制自己公司的MQ,并且 RocketMQ 有阿里巴巴的实际业务场景的实战考验。RocketMQ 社区活跃度相对较为一般,不过也还可以,文档相对来说简单一些,然后接口这块不是按照标准 JMS 规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码。还有就是阿里出台的技术,你得做好这个技术万一被抛弃,社区黄掉的风险,那如果你们公司有技术实力我觉得用RocketMQ 挺好的
  • kafka 的特点其实很明显,就是仅仅提供较少的核心功能,但是提供超高的吞吐量,ms 级的延迟,极高的可用性以及可靠性,而且分布式可以任意扩展。同时 kafka 最好是支撑较少的 topic 数量即可,保证其超高吞吐量。kafka 唯一的一点劣势是有可能消息重复消费,那么对数据准确性会造成极其轻微的影响,在大数据领域中以及日志采集中,这点轻微影响可以忽略这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集。

参考:《Java工程师面试突击第1季-中华石杉老师》

ThoughtWorks准入职Java工程师。专注Java知识分享!开源 Java 学习指南——JavaGuide(15k+ Star)的作者。公众号多篇文章被各大技术社区转载。公众号后台回复关键字“1”可以领取一份我精选的Java资源哦!

我的公众号

查看原文

skyfog 赞了文章 · 2018-12-17

一次生产 CPU 100% 排查优化实践

前言

到了年底果然都不太平,最近又收到了运维报警:表示有些服务器负载非常高,让我们定位问题。

还真是想什么来什么,前些天还故意把某些服务器的负载提高(没错,老板让我写个 BUG!),不过还好是不同的环境互相没有影响。

定位问题

拿到问题后首先去服务器上看了看,发现运行的只有我们的 Java 应用。于是先用 ps 命令拿到了应用的 PID

接着使用 top -Hp pid 将这个进程的线程显示出来。输入大写的 P 可以将线程按照 CPU 使用比例排序,于是得到以下结果。

果然某些线程的 CPU 使用率非常高。

为了方便定位问题我立马使用 jstack pid > pid.log 将线程栈 dump 到日志文件中。

我在上面 100% 的线程中随机选了一个 pid=194283 转换为 16 进制(2f6eb)后在线程快照中查询:

因为线程快照中线程 ID 都是16进制存放。

发现这是 Disruptor 的一个堆栈,前段时间正好解决过一个由于 Disruptor 队列引起的一次 [OOM]():强如 Disruptor 也发生内存溢出?

没想到又来一出。

为了更加直观的查看线程的状态信息,我将快照信息上传到专门分析的平台上。

http://fastthread.io/

其中有一项菜单展示了所有消耗 CPU 的线程,我仔细看了下发现几乎都是和上面的堆栈一样。

也就是说都是 Disruptor 队列的堆栈,同时都在执行 java.lang.Thread.yield 函数。

众所周知 yield 函数会让当前线程让出 CPU 资源,再让其他线程来竞争。

根据刚才的线程快照发现处于 RUNNABLE 状态并且都在执行 yield 函数的线程大概有 30几个。

因此初步判断为大量线程执行 yield 函数之后互相竞争导致 CPU 使用率增高,而通过对堆栈发现是和使用 Disruptor 有关。

解决问题

而后我查看了代码,发现是根据每一个业务场景在内部都会使用 2 个 Disruptor 队列来解耦。

假设现在有 7 个业务类型,那就等于是创建 2*7=14Disruptor 队列,同时每个队列有一个消费者,也就是总共有 14 个消费者(生产环境更多)。

同时发现配置的消费等待策略为 YieldingWaitStrategy 这种等待策略确实会执行 yield 来让出 CPU。

代码如下:

初步看来和这个等待策略有很大的关系。

本地模拟

为了验证,我在本地创建了 15 个 Disruptor 队列同时结合监控观察 CPU 的使用情况。


创建了 15 个 Disruptor 队列,同时每个队列都用线程池来往 Disruptor队列 里面发送 100W 条数据。

消费程序仅仅只是打印一下。

跑了一段时间发现 CPU 使用率确实很高。


同时 dump 线程发现和生产的现象也是一致的:消费线程都处于 RUNNABLE 状态,同时都在执行 yield

通过查询 Disruptor 官方文档发现:

YieldingWaitStrategy 是一种充分压榨 CPU 的策略,使用自旋 + yield的方式来提高性能。
当消费线程(Event Handler threads)的数量小于 CPU 核心数时推荐使用该策略。

同时查阅到其他的等待策略 BlockingWaitStrategy (也是默认的策略),它使用的是锁的机制,对 CPU 的使用率不高。

于是在和之前同样的条件下将等待策略换为 BlockingWaitStrategy



和刚才的 CPU 对比会发现到后面使用率的会有明显的降低;同时 dump 线程后会发现大部分线程都处于 waiting 状态。

优化解决

看样子将等待策略换为 BlockingWaitStrategy 可以减缓 CPU 的使用,

但留意到官方对 YieldingWaitStrategy 的描述里谈道:
当消费线程(Event Handler threads)的数量小于 CPU 核心数时推荐使用该策略。

而现有的使用场景很明显消费线程数已经大大的超过了核心 CPU 数了,因为我的使用方式是一个 Disruptor 队列一个消费者,所以我将队列调整为只有 1 个再试试(策略依然是 YieldingWaitStrategy)。

跑了一分钟,发现 CPU 的使用率一直都比较平稳而且不高。

总结

所以排查到此可以有一个结论了,想要根本解决这个问题需要将我们现有的业务拆分;现在是一个应用里同时处理了 N 个业务,每个业务都会使用好几个 Disruptor 队列。

由于是在一台服务器上运行,所以 CPU 资源都是共享的,这就会导致 CPU 的使用率居高不下。

所以我们的调整方式如下:

  • 为了快速缓解这个问题,先将等待策略换为 BlockingWaitStrategy,可以有效降低 CPU 的使用率(业务上也还能接受)。
  • 第二步就需要将应用拆分(上文模拟的一个 Disruptor 队列),一个应用处理一种业务类型;然后分别单独部署,这样也可以互相隔离互不影响。

当然还有其他的一些优化,因为这也是一个老系统了,这次 dump 线程居然发现创建了 800+ 的线程。

创建线程池的方式也是核心线程数、最大线程数是一样的,导致一些空闲的线程也得不到回收;这样会有很多无意义的资源消耗。

所以也会结合业务将创建线程池的方式调整一下,将线程数降下来,尽量的物尽其用。

本文的演示代码已上传至 GitHub:

https://github.com/crossoverJie/JCSprout

你的点赞与分享是对我最大的支持

查看原文

赞 21 收藏 14 评论 3

skyfog 关注了标签 · 2018-12-11

golang

Go语言是谷歌2009发布的第二款开源编程语言。Go语言专门针对多处理器系统应用程序的编程进行了优化,使用Go编译的程序可以媲美C或C++代码的速度,而且更加安全、支持并行进程。
Go语言是谷歌推出的一种全新的编程语言,可以在不损失应用程序性能的情况下降低代码的复杂性。谷歌首席软件工程师罗布派克(Rob Pike)说:我们之所以开发Go,是因为过去10多年间软件开发的难度令人沮丧。Go是谷歌2009发布的第二款编程语言。

七牛云存储CEO许式伟出版《Go语言编程
go语言翻译项目 http://code.google.com/p/gola...
《go编程导读》 http://code.google.com/p/ac-m...
golang的官方文档 http://golang.org/doc/docs.html
golang windows上安装 http://code.google.com/p/gomi...

关注 26110

skyfog 关注了标签 · 2018-12-11

正则表达式

正则表达式(英语:Regular Expression、regex或regexp,缩写为RE),也译为正规表示法、常规表示法,在计算机科学中,是指一个用来描述或者匹配一系列符合某个句法规则的字符串的单个字符串。在很多文本编辑器或其他工具里,正则表达式通常被用来检索和/或替换那些符合某个模式的文本内容。许多程序设计语言都支持利用正则表达式进行字符串操作。例如,在Perl中就内建了一个功能强大的正则表达式引擎。正则表达式这个概念最初是由Unix中的工具软件(例如sed和grep)普及开的。正则表达式通常缩写成“regex”,单数有regexp、regex,复数有regexps、regexes、regexen。

关注 3391

skyfog 关注了标签 · 2018-12-11

关注 65925

skyfog 关注了标签 · 2018-12-11

关注 972

skyfog 关注了标签 · 2018-12-11

云计算

云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关,也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

关注 2361

skyfog 关注了标签 · 2018-12-11

关注 1943

skyfog 关注了标签 · 2018-12-11

深度学习

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络

关注 954

认证与成就

  • 获得 4 次点赞
  • 获得 3 枚徽章 获得 0 枚金徽章, 获得 0 枚银徽章, 获得 3 枚铜徽章

擅长技能
编辑

开源项目 & 著作
编辑

(゚∀゚ )
暂时没有

注册于 2017-01-19
个人主页被 201 人浏览