1.1 中间件介绍

1、什么是中间件

我国企业从20世纪80年代开始就逐渐进行信息化建设，由于方法和体系的不成熟，以及企业业务的市场需求的不断变化，一个企业可能同时运行着多个不同的业务系统，这些系统可能基于不同的操作系统、不同的数据库、异构的网络环境。现在的问题是，如何把这些信息系统结合成一个有机地协同工作的整体，真正实现企业跨平台、分布式应用。中间件便是解决之道，它用自己的复杂换取了企业应用的简单。

中间件（Middleware）是处于操作系统和应用程序之间的软件，也有人认为它应该属于操作系统中的一部分。人们在使用中间件时，往往是一组中间件集成在一起，构成一个平台（包括开发平台和运行平台），但在这组中间件中必须要有一个通信中间件，即中间件+平台+通信，这个定义也限定了只有用于分布式系统中才能称为中间件，同时还可以把它与支撑软件和使用软件区分开来

为什么需要使用消息中间件
具体地说，中间件屏蔽了底层操作系统的复杂性，使程序开发人员面对一个简单而统一的开发环境，减少程序设计的复杂性，将注意力集中在自己的业务上，不必再为程序在不同系统软件上的移植而重复工作，从而大大减少了技术上的负担，中间件带给应用系统的，不只是开发的简便、开发周期的缩短，也减少了系统的维护、运行和管理的工作量，还减少了计算机总体费用的投入。

中间件特点
为解决分布异构问题，人们提出了中间件（middleware)的概念。中间件时位于平台（硬件和操作系统）和应用之间的通用服务，如下图所示，这些服务具有标准的程序接口和协议。针对不同的操作系统和硬件平台，它们可以有符合接口的协议规范的多种实现。
也很难给中间件一个严格的定义，但中间件应具有如下的一些特点：

  1. 满足大量应用的需要
  2. 运行于多种硬件和 OS平台
  3. 支持分布计算，提供跨网络、硬件和 OS平台的透明性的应用或服务的交互
  4. 支持标准的协议
  5. 支持标准的接口

由于标准接口对于可移植性和标准协议对于互操作性的重要性，中间件已成为许多标准化工作的主要部分。对于应用软件开发，中间件远比操作系统和网络服务更为重要，中间件提供的程序接口定义了一个相对稳定的高层应用环境，不管底层的计算机硬件和系统软件怎样更新换代，只要将中间件升级更新，并保持中间件对外的接口定义不变，应用软件几乎不需任何修改，从而保护了企业在应用软件开发和维护中的重大投资。

简单说：中间件有个很大的特点，是脱离于具体设计目标，而具备提供普遍独立功能需求的模块。这使得中间件一定是可替换的。如果一个系统设计中，中间件是不可替代的，不是架构、框架设计有问题，那么就是这个中间件，在别处可能是个中间件，在这个系统内是引擎。

在项目中什么时候使用中间件技术
在项目的架构和重构中，使用任何技术和架构的改变我们都需要谨慎斟酌和思考，因为任何技术的融入和变化都可能人员，技术，和成本的增加，中间件的技术一般现在一些互联网公司或者项目中使用比较多，如果你仅仅还只是一个初创公司建议还是使用单体架构，最多加个缓存中间件即可，不要盲目追求新或者所谓的高性能，而追求的背后一定是业务的驱动和项目的驱动，因为一旦追求就意味着你的学习成本，公司的人员结构以及服务器成本，维护和运维的成本都会增加，所以需要谨慎选择和考虑。

但是作为一个开放人员，一定要有学习中间件技术的能力和思维，否则很容易当项目发展到一个阶段在去掌握估计或者在面试中提及，就会给自己带来不小的困扰，在当今这个时代这些技术也并不是什么新鲜的东西，如果去掌握和挖掘最关键的还是自己花时间和经历去探讨和研究。

2、中间件技术及架构的概述

image.png

单体架构
image.png

在企业开发当中，大部分的初期架构都采用的是单体架构的模式进行架构，而这种架构的典型的特点：就是把所有的业务和模块，源代码，静态资源文件等都放在一个工程中，如果其中的一个模块升级或者迭代发生一个很小的变动都会重新编译和重新部署项目。这种存在的问题是：

  1. 耦合度太高
  2. 不易维护
  3. 服务器的成本高
  4. 以及升级架构的复杂度也会增大

这样就有后续的分布式架构系统。如下
image.png
分布式系统：通俗一点，就是一个请求由服务器端的多个服务（服务或者系统）协同处理完成

和单体架构不同的是，单体架构是一个请求发起 jvm调度线程（确切的是 tomcat线程池）分配线程 Thread来处理请求直到释放，而分布式系统是：一个请求时由多个系统共同来协同完成，jvm和环境都可能是独立。如果生活中的比喻的话，单体架构就像建设一个小房子很快就能够搞定，如果你要建设一个鸟巢或者大型的建筑，你就必须是各个环节的协同和分布，这样目的也是项目发展到后期的时候要去部署和思考的问题。我们也不难看出来：分布式架构系统存在的特点和问题如下：

存在问题：

  1. 学习成本高，技术栈过多
  2. 运维成本和服务器成本增高
  3. 人员的成本也会增高
  4. 项目的负载度也会上升
  5. 面临的错误和容错性也会成倍增加
  6. 占用的服务器端口和通讯的选择的成本高
  7. 安全性的考虑和因素逼迫可能选择 RMI/MQ相关的服务器端通讯

好处：

  1. 服务系统的独立，占用的服务器资源减少和占用的硬件成本减少确切的说是：可以合理的分配服务资源，不造成服务器资源的浪费
  2. 系统的独立维护和部署，耦合度降低，可插拔性
  3. 系统的架构和技术栈的选择可以变的灵活（而不是单纯地选择 java）
  4. 弹性的部署，不会造成平台因部署造成的瘫痪和停服的状态

    3、基于消息中间件的分布式系统的架构


image.png
从上图中可以看出来，消息中间件的是

  1. 利用可靠的消息传递机制进行系统和系统直接的通讯
  2. 通过提供消息传递和消息的派对机制，它可以在分布式系统环境下扩展进程间的通讯

消息中间件应用的场景

  1. 跨系统数据传递
  2. 高并发的流量削峰
  3. 数据的并发和异步处理
  4. 大数据分析与传递
  5. 分布式事务

比如你有一个数据要进行迁移或者请求并发过多的时候，比如你有10 W 的并发请求下订单，我们可以在这些订单入库之前，我们可以把订单请求堆积到消息队列中，让它稳健可靠的入库和执行

1.2 消息队列介绍

1.2.1 MQ 的相关概念

1、什么是MQ

MQ(message queue)，从字面意思上看，本质是个队列，FIFO 先入先出，只不过队列中存放的内容是 message 而已，还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。在互联网架构中，MQ 是一种非常常 见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了 MQ 之后，消息发送上游只需要依赖 MQ，不 用依赖其他服务。

2、为什么要用MQ


  • 流量消峰

举个例子，如果订单系统最多能处理一万次订单，这个处理能力应付正常时段的下单时绰绰有余，正常时段我们下单一秒后就能返回结果。但是在高峰期，如果有两万次下单操作系统是处理不了的，只能限制订单超过一万后不允许用户下单。使用消息队列做缓冲，我们可以取消这个限制，把一秒内下的订单分散成一段时间来处理，这时有些用户可能在下单十几秒后才能收到下单成功的操作，但是比不能下单的体验要好。

  • 应用解耦

以电商应用为例，应用中有订单系统、库存系统、物流系统、支付系统。用户创建订单后，如果耦合 调用库存系统、物流系统、支付系统，任何一个子系统出了故障，都会造成下单操作异常。当转变成基于 消息队列的方式后，系统间调用的问题会减少很多，比如物流系统因为发生故障，需要几分钟来修复。在 这几分钟的时间里，物流系统要处理的内存被缓存在消息队列中，用户的下单操作可以正常完成。当物流 系统恢复后，继续处理订单信息即可，中单用户感受不到物流系统的故障，提升系统的可用性。
image.png

  • 异步处理

有些服务间调用是异步的，例如 A 调用 B，B 需要花费很长时间执行，但是 A 需要知道 B 什么时候可以执行完。
以前一般有两种方式，A 过一段时间去调用 B 的查询 api 查询。或者 A 提供一个 callback api， B 执行完之后调用 api 通知 A 服务。这两种方式都不是很优雅。
使用消息总线，可以很方便解决这个问题， A 调用 B 服务后，只需要监听 B 处理完成的消息，当 B 处理完成后，会发送一条消息给 MQ，MQ 会将此消息转发给 A 服务。这样 A 服务既不用循环调用 B 的查询 api，也不用提供 callback api。同样B 服务也不用 做这些操作。A 服务还能及时的得到异步处理成功的消息。
image.png

3、MQ 的分类

ActiveMQ
优点：单机吞吐量万级，时效性 ms 级，可用性高，基于主从架构实现高可用性，消息可靠性较 低的概率丢失数据
缺点：官方社区现在对 ActiveMQ 5.x 维护越来越少，高吞吐量场景较少使用。

Kafka
大数据的杀手锏，谈到大数据领域内的消息传输，则绕不开 Kafka，这款为大数据而生的消息中间件， 以其百万级 TPS 的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输、存储的过程中发挥 着举足轻重的作用。目前已经被 LinkedIn，Uber, Twitter, Netflix 等大公司所采纳。

优点：性能卓越，单机写入 TPS 约在百万条/秒，最大的优点，就是吞吐量高。时效性 ms 级可用性非 常高，kafka 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,消费者采 用 Pull 方式获取消息, 消息有序, 通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次;有优秀的第三方Kafka Web 管理界面 Kafka-Manager；在日志领域比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用；功能支持： 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

缺点：Kafka 单机超过 64 个队列/分区，Load 会发生明显的飙高现象，队列越多，load 越高，发送消 息响应时间变长，使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间，消费失败不支持重试；支持消息顺序， 但是一台代理宕机后，就会产生消息乱序，社区更新较慢；

RocketMQ
RocketMQ 出自阿里巴巴的开源产品，用 Java 语言实现，在设计时参考了 Kafka，并做出了自己的一 些改进。被阿里巴巴广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog 分发等场 景。
优点：单机吞吐量十万级,可用性非常高，分布式架构，消息可以做到 0 丢失,MQ 功能较为完善，还是分 布式的，扩展性好,支持 10 亿级别的消息堆积，不会因为堆积导致性能下降,源码是 java 我们可以自己阅 读源码，定制自己公司的 MQ
缺点：支持的客户端语言不多，目前是 java 及 c++，其中 c++不成熟；社区活跃度一般,没有在MQ 核心中去实现 JMS 等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码

RabbitMQ
2007 年发布，是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。
优点：由于 erlang 语言的高并发特性，性能较好；吞吐量到万级，MQ 功能比较完备,健壮、稳定、易 用、跨平台、支持多种语言 如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP 等，支持 AJAX 文档齐全；开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用,社区活跃度高；更新频率相当高
官网更新：https://www.rabbitmq.com/news.html(opens new window)
缺点：商业版需要收费,学习成本较高

4、MQ 的选择


  • Kafka

Kafka 主要特点是基于Pull 的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集 和传输，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。大型公司建议可以选用，如果有日志采集功能， 肯定是首选 kafka 了。
尚硅谷官网 kafka 视频教程：http://www.gulixueyuan.com/course/330/tasks

  • RocketMQ

天生为金融互联网领域而生，对于可靠性要求很高的场景，尤其是电商里面的订单扣款，以及业务削 峰，在大量交易涌入时，后端可能无法及时处理的情况。RoketMQ 在稳定性上可能更值得信赖，这些业务 场景在阿里双 11 已经经历了多次考验，如果你的业务有上述并发场景，建议可以选择 RocketMQ。

  • RabbitMQ

结合 erlang 语言本身的并发优势，性能好时效性微秒级，社区活跃度也比较高，管理界面用起来十分 方便，如果你的数据量没有那么大，中小型公司优先选择功能比较完备的 RabbitMQ。

1.2.2 RabbitMQ

1、RabbitMQ 的概念

RabbitMQ 是一个消息中间件：它接受并转发消息。

你可以把它当做一个快递站点，当你要发送一个包裹时，你把你的包裹放到快递站，快递员最终会把你的快递送到收件人那里，按照这种逻辑 RabbitMQ 是 一个快递站，一个快递员帮你传递快件。

RabbitMQ 与快递站的主要区别在于，它不处理快件而是接收， 存储和转发消息数据。
image.png
官网：https://www.rabbitmq.com/#features(opens new window)

2、四大核心概念

  • 生产者

产生数据发送消息的程序是生产者

  • 交换机

交换机是 RabbitMQ 非常重要的一个部件，一方面它接收来自生产者的消息，另一方面它将消息 推送到队列中。交换机必须确切知道如何处理它接收到的消息，是将这些消息推送到特定队列还是推 送到多个队列，亦或者是把消息丢弃，这个得有交换机类型决定

  • 队列

队列是 RabbitMQ 内部使用的一种数据结构，尽管消息流经 RabbitMQ 和应用程序，但它们只能存 储在队列中。队列仅受主机的内存和磁盘限制的约束，本质上是一个大的消息缓冲区。许多生产者可 以将消息发送到一个队列，许多消费者可以尝试从一个队列接收数据。这就是我们使用队列的方式

  • 消费者

消费与接收具有相似的含义。消费者大多时候是一个等待接收消息的程序。请注意生产者，消费 者和消息中间件很多时候并不在同一机器上。同一个应用程序既可以是生产者又是可以是消费者。

3、各个名词介绍

image.png

  • Broker

接收和分发消息的应用，RabbitMQ Server 就是 Message Broker

  • Virtual host

出于多租户和安全因素设计的，把 AMQP 的基本组件划分到一个虚拟的分组中，类似 于网络中的 namespace 概念。当多个不同的用户使用同一个 RabbitMQ server 提供的服务时，可以划分出 多个 vhost，每个用户在自己的 vhost 创建 exchange／queue 等

  • Connection

publisher／consumer 和 broker 之间的 TCP 连接

  • Channel

如果每一次访问 RabbitMQ 都建立一个 Connection，在消息量大的时候建立 TCP Connection 的开销将是巨大的，效率也较低。Channel 是在 connection 内部建立的逻辑连接，如果应用程 序支持多线程，通常每个 thread 创建单独的 channel 进行通讯，AMQP method 包含了 channel id 帮助客 户端和 message broker 识别 channel，所以 channel 之间是完全隔离的。Channel 作为轻量级的 Connection 极大减少了操作系统建立 TCP connection 的开销

  • Exchange

message到达 broker 的第一站，根据分发规则，匹配查询表中的 routing key，分发 消息到 queue 中去。常用的类型有：direct (point-to-point), topic (publish-subscribe) and fanout (multicast)

  • Queue

消息最终被送到这里等待 consumer 取走

  • Binding

exchange 和 queue 之间的虚拟连接，binding 中可以包含 routing key，Binding 信息被保 存到 exchange 中的查询表中，用于 message 的分发依据