转载自本人博客：【转载翻译】消息队列 - ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、ZeroMQ

转载自：The System Design Cheat Sheet: Message Queues - ActiveMQ, RabbitMQ, Kafka, ZeroMQ

本文由 Aleksandr Gavrilenko 发布于2023年12月21日

1. 前言

消息队列是异步服务到服务通信的一种形式。它们对于增强系统的可扩展性、可靠性和可维护性非常重要。

主要功能包括：

1. 异步通信：允许系统的不同部分进行通信，而无需立即响应，从而更有效地使用资源。
2. 服务解耦：使服务能够独立运行，降低系统的复杂度，增强可维护性和可扩展性。
3. 负载均衡：将消息均匀分布在不同的服务或工作线程之间，有助于管理工作负载并提高系统性能。
4. 有序保留：某些消息队列可以确保消息按照发送顺序进行处理，这对于特定应用程序至关重要。
5. 可扩展性：通过添加更多使用者或资源来处理增加的消息流，从而促进应用程序的轻松扩展。
6. 速率限制：控制消息处理的速率，这对于管理资源和防止系统过载非常重要。
7. 扇出功能：消息队列通常包含扇出机制，该机制允许将单个消息同时传递给多个使用者或服务。
8. 数据持久性：提供将消息存储在磁盘或内存中的能力，直到它们被成功处理，确保在系统故障的情况下数据不会丢失。
9. **消息过滤和路由：**允许根据特定条件或内容路由或过滤消息，从而实现更有针对性和更高效的处理。

2. 组件

对于消息队列的内容，核心的概念是生产者（Producer）、消费者（Consumer）和消息（Message）。

1. 生产者（Producer） 是一个应用程序或服务，负责创建消息并将其发送到消息队列。它不需要知道谁将处理消息或何时处理消息。
2. **消费者（Consumer）**是从队列中检索和处理消息的应用程序或服务。它作用于生产者发送的数据。
3. **消息（Message）**是从生产者发送到消费者的数据包。它们的大小和格式可能有所不同，范围从简单的文本字符串到复杂的数据结构（如 JSON 或 XML）。
4. 消息代理（Message Broker） 是一个中间件工具，它通过接收来自发送方的消息并将其路由到适当的接收方，从而促进不同应用程序或服务之间的通信。它通常提供消息队列、路由、转换和传递保证等功能。

3. 消息传递模型

3.1 两种通用消息传递模型

总的来说，有两种类型的消息传递：点对点消息传递和发布-订阅消息传递。

3.1.1 点对点（Point-to-Point）

• 生产者发送的消息被放置在队列（Queue）中，并由单个使用者使用。
• 它确保每条消息仅由一个接收者处理一次。

3.1.2 发布-订阅（Publish-Subscribe）

• 消息将发布到特定主题（Topic），而不是队列，不仅给单个使用者使用。
• 多个消费者可以订阅一个主题，并接收广播到该主题的消息。

3.2 额外消息交换模式

但是，某些消息传递协议和支持它们的代理使用额外的交换（Exchange）组件进行路由。在这种情况下，消息将首先发布到代理中的交换模块。Exchange 充当路由代理，使用其路由规则将这些消息转发到相应的队列。

区分了以下交换模式：

3.2.1 直接交换（Direct exchange）

• 消息被路由到其绑定键与消息的路由键匹配的队列。

3.2.2 话题交换（Topic exchange）

• 主题交换将在路由键和绑定中指定的路由模式之间执行通配符匹配，以将消息发布到队列。

3.2.3 扇出交换（Fanout exchange）

• 发送到扇出交换的消息将被复制并转发到绑定到该交换的所有队列。

3.2.4 标头交换（Header exchange）

• 标头交换将使用消息标头属性进行路由。

3.2.5 死亡信件（Dead letter）

• 死亡信件队列收集由于各种原因（如处理错误、消息过期或传递问题）而无法成功处理的消息。

4. 协议

消息代理负责将消息从生产者传递到使用者。它们使用特定的协议来定义消息传递的规则和格式。

此域中最受欢迎的协议为以下几种：

4.1 AMQP

全称 Advanced Message Queuing Protocol（高级消息队列协议）

一种二进制协议，专为面向消息的中间件而设计，具有鲁棒性、安全性和互操作性。适用于复杂而可靠的企业消息传递系统。

• **使用案例：**企业应用程序、财务系统和业务流程
• **消息模型：**点对点、发布-订阅
• **安全性：**TLS/SSL、SASL、PLAIN
• **寻址：**使用具有路由功能的基于交换和队列的寻址
• **架构实现：**基于代理库

4.2 MQTT

全称 Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输

一种轻量级的发布-订阅网络协议，针对高延迟或不可靠的网络进行了优化，非常适合 IoT 方案。

• **使用案例：**物联网设备、家庭自动化、移动消息应用程序
• **消息传递模型：**发布-订阅
• **安全：**TLS/SSL、SASL、普通
• **寻址：**它使用基于主题的寻址，其中消息将发布到主题
• **架构实现：**基于代理库

4.3 JMS

全称 Java Message Service，Java 消息服务

基于 Java 的消息传递标准为 Java 应用程序中的点对点和发布-订阅消息传递模式提供了接口。

• **使用案例：**企业 Java 应用程序，集成多个基于 Java 的系统
• **消息模型：**点对点、发布-订阅
• **安全：**依赖于底层 Java EE 安全模型
• **寻址：**使用 JNDI 查找队列和主题
• **架构实现：**它通常在企业服务总线或应用程序服务器之上实现。

4.4 STOMP

全称 Simple Text Oriented Messaging Protocol，面向简单文本的消息传递协议

一种简单的基于文本的协议，易于实现，适用于不需要优先考虑高级消息传递功能的方案。

• **使用案例：**快速开发环境和简单的消息传递应用程序
• **消息模型：**点对点、发布-订阅
• **安全：**平原;依赖于底层传输协议进行加密
• **寻址：**基于帧，带有目标、内容类型等的标题。
• **架构实现：**基于代理库

4.5 Kafka

全称 Kafka Protocol，Kafka协议

与 Apache Kafka 相关联，Apache Kafka 是一个能够处理高吞吐量数据流的分布式流式处理平台。

• **使用案例：**实时分析、数据管道、流处理应用程序
• **消息传递模型：**发布-订阅
• **安全：**SSL/TLS、SASL
• **寻址：**基于主题，具有可伸缩性分区功能。
• **架构实现：**具有代理和协调的分布式系统架构。

4.6 ZMTP

全称 ZeroMQ Message Transport Protocol，ZeroMQ 消息传输协议

ZeroMQ 的底层协议是一个高性能异步消息传递库，用于构建可扩展的分布式应用程序。

• **使用案例：**高吞吐量、低延迟应用程序、微服务架构。
• **消息模型：**请求-回复、发布-订阅、流水线、独占对等。
• **安全：**PLAIN、CurveZMQ 和 ZAP
• **寻址：**使用套接字灵活寻址
• **架构实现：**基于库，支持无代理设计或各种代理配置

5. 代理库

	ActiveMQ	RabbitMQ	Kafka	ZeroMQ
编写语言	JAVA	Erlang	Scala	C++
跨平台	是的	是的	是的	是的
开源	是的	是的	是的	是的
多种语言	是的	是的	是的	是的
支持协议	AMQP、AUTO、MQTT、OpenWire、REST、RSS 和 Atom、Stomp、WSIF、WS 通知、XMPP、WebSocket	AMQP、STOMP、MQTT、HTTP	基于 TCP 的二进制文件	TCP、UDP、inproc、PGM、IPC、TIPC、NORM、SOCKS5
服务质量	至少一次 最多一次	至少一次 最多一次	至少一次，最多一次，恰好一次一次	至少一次 最多一次
消息模式	队列、Pub-Sub	队列、Pub-Sub、RPC	发布-订阅	Request-Reply、Pub-Sub、Push-Pull、Dealer and Router、Pair、Exclusive Pair等
持性久	磁盘、数据库	内存、磁盘	磁盘	-

5.1 ActiveMQ

Apache ActiveMQ 是由 Apache 设计的开源、多协议、基于 Java 的消息代理。它以其稳健性和灵活性而闻名，支持各种消息传递协议和客户端，使其成为集成不同系统的多功能选择。

架构特点：

• 多协议支持：ActiveMQ支持多种消息传递协议，包括AMQP、MQTT、OpenWire、STOMP、JMS等，对不同客户端需求的适应性强。
• JMS Provider：作为 JMS Provider，ActiveMQ 遵循 JMS API，该 API 允许 Java 应用程序的松耦合、异步通信和可靠性。
• 基于代理的架构：ActiveMQ 使用代理架构，其中中央代理处理消息路由、传递和队列。
• 可插拔持久化和存储：提供消息持久化选项，包括数据库存储（持久化）和文件系统存储，支持高性能和高持久化场景。
• 集群和负载均衡：支持集群和负载均衡，实现高可用性和可扩展性。
• 客户端确认：提供不同的消息确认选项，增强消息可靠性。

使用场景：

• 企业集成：非常适合在企业内集成不同的系统，主要是在使用基于 Java 或多个协议的情况下。
• 异步通信：在必须解耦系统组件的情况下很有用，例如在微服务体系结构中。
• 分布式计算（Distributed Computing）：促进分布式系统中的消息通信，保证数据的一致性和可靠性。
• 物联网通信：可用于物联网设置，尤其是在首选 MQTT 的情况下。

优点：

• 协议支持的多功能性：ActiveMQ 的主要优势之一是它支持多种协议，在各种环境中提供灵活性。
• 可靠性和耐久性：提供可靠的消息传递和持久的存储。
• 集群和高可用性：支持集群以实现负载均衡和高可用性。
• **JMS 支持：**对 JMS API 的全面支持使其成为基于 Java 的系统的有力候选者。

缺点：

• 性能：虽然 ActiveMQ 很强大，但可能无法与一些较新的消息代理的性能匹配，尤其是在吞吐量要求极高的场景中。
• 复杂配置：可能难以配置和管理，尤其是在集群设置中。
• 资源使用：可能需要大量资源，尤其是在重负载下，以获得最佳性能。
• 管理和监控： 虽然它提供了管理工具，但它们可能不如一些较新的经纪人全面和用户友好。

5.2 RabbitMQ

RabbitMQ 是一个开源的消息代理软件，被称为面向消息的中间件。它是用 Erlang 编写的，基于 Open Telecom Platform 框架构建，用于集群和故障转移。RabbitMQ 广泛用于处理异步处理，通过各种消息传递协议（主要是 AMQP（高级消息队列协议））实现分布式系统之间的通信。

架构特点：

• 支持多种消息传递协议：虽然 RabbitMQ 主要以 AMQP 而闻名，但它也通过插件支持 MQTT、STOMP 和其他协议。
• 生产者-消费者模型：它遵循标准的生产者-消费者模式，其中生产者发送消息，消费者接收消息，RabbitMQ 充当代理。
• Exchange-Queue 绑定：RabbitMQ 中的消息被发布到交换，然后根据路由键和模式路由到绑定队列。
• 持久消息传递和瞬态消息传递：支持持久消息（在磁盘上持久保存）和瞬态消息（内存中）消息。
• 集群和高可用性：RabbitMQ 可以集群以实现高可用性和可扩展性，在多个节点之间分配队列。
• **灵活的路由：**为不同的路由逻辑提供多种交换类型（如直接、主题、扇出和标头）。
• 可插拔认证和授权：支持可插拔认证模块，包括 LDAP。

使用场景：

• 异步处理：非常适合解耦 Web 应用程序中的繁重处理任务，确保响应式用户界面。
• 服务间通信：在微服务架构中用于服务之间的通信。
• 任务队列：非常适合处理后台任务，如发送电子邮件或处理图像。
• 分布式系统：促进分布式系统中的消息通信，保持一致性和可靠性。

优点：

• 可靠性：RabbitMQ 以其可靠性和确保消息传递的能力而闻名。
• 灵活的路由能力：其路由能力比许多消息代理的路由能力更先进。
• 可扩展性和高可用性：支持可扩展的集群，这对于大规模应用程序至关重要。
• 广泛的协议支持：支持多种消息传递协议的能力提高了适应性。
• 管理界面：带有用户友好的管理界面，可简化监视和管理消息流。

缺点：

• 学习曲线：对于初学者来说，了解 RabbitMQ 的路由和设置可能很复杂。
• 内存使用：它可能占用大量内存，尤其是在重负载下，需要适当的监控和调整。
• Erlang 依赖性：基于 Erlang 构建，它引入了一个额外的技术堆栈，团队可能需要熟悉这些技术堆栈。
• 高负载下的性能：虽然通常性能较高，但在极高负载或复杂的路由方案中，可能需要进行性能调整。

5.3 Kafka

Apache Kafka是由 LinkedIn 开发的开源流处理软件平台，后来捐赠给了 Apache 软件基金会。它旨在处理大量数据并实现实时数据处理。Kafka 是一种分布式、分区和复制的提交日志服务。

架构特点：

• 生产者-消费者模型：Kafka 以生产者-消费者模型运行。生产者向 Kafka 主题发布消息，消费者订阅这些主题以阅读消息。
• 主题和分区：Kafka 中的数据分为多个主题。每个主题都可以拆分为多个分区，从而允许并行数据处理。分区还使 Kafka 能够水平扩展。
• 分布式系统：Kafka 在一台或多台服务器上作为集群运行，Kafka 集群将记录流存储在称为主题的类别中。
• 复制：Kafka 跨多个节点（代理）复制数据，以确保容错性。如果一个节点发生故障，可以从其他节点检索数据。
• Zookeeper 协调：Kafka 使用 ZooKeeper 进行集群管理和协调，保证集群间的一致性。
• 提交日志存储：Kafka 将所有数据存储为一系列记录（或提交日志），提供持久的消息存储。

使用场景：

• 实时数据处理：非常适合实时分析和监控系统，在这些系统中，快速数据处理至关重要。
• 事件溯源：适用于记录应用程序中的事件序列。
• 日志聚合：有效用于收集和处理来自多个服务的日志。
• 流处理：可用于复杂的流处理任务，如聚合数据流或实时过滤。
• 与大数据技术集成：通常与大数据工具一起使用，进行数据处理和分析。

优点：

• 高吞吐量：可以处理大量数据和许多并发事务。
• 可扩展性：易于水平和垂直扩展。
• 持久性和可靠性：提供持久的消息存储。
• 容错性：由于数据复制，容错性高。
• 灵活性：可用于广泛的用例，从消息传递系统到活动跟踪和日志聚合。

缺点：

• 复杂性：设置和管理可能很复杂，尤其是对于大型集群。
• 资源密集型：可能是资源密集型的，需要大量的内存和 CPU。
• **对 ZooKeeper 的依赖性：**依赖 ZooKeeper 进行协调，添加额外的组件进行管理。
• 延迟：虽然速度很快，但可能不适合需要极低延迟的用例。

5.4 ZeroMQ

ZeroMQ（ØMQ、0MQ 或 ZMQ）是用于分布式或并发应用程序的高性能异步消息库。它不是一个消息代理，而是一个库，它将套接字通信抽象为面向消息的中间件，从而更容易以可扩展的方式实现复杂的通信模式。ZeroMQ是用C++开发的，可以通过绑定在各种编程语言中使用。

架构特点：

• 基于套接字的通信：ZeroMQ 使用套接字来抽象出低级网络编程的复杂性。这些套接字可用于发布-订阅、请求-回复和扇出等模式。
• 无代理设计：与传统的消息代理不同，ZeroMQ 是无代理的，允许端点之间直接通信，而无需中央消息代理。
• **可扩展的多线程：**提供了一种通过基于套接字的通信管理多个线程的方法，从而促进了可扩展的 I/O 绑定操作。
• 异步 I/O：支持非阻塞、异步 I/O 操作，这对于构建响应迅速的高性能应用程序至关重要。
• **与语言无关：**为多种编程语言提供绑定，使其可以从不同的技术堆栈进行访问。

使用场景：

• 微服务：非常适合微服务架构中的服务间通信。
• 高性能计算：用于性能至关重要的并行处理系统。
• 分布式系统：适合需要复杂的分布式消息传递模式的场景，而不需要代理的开销。
• 实时通信：在需要低延迟、实时数据交换的系统中有效。

优点:

• 高性能：ZeroMQ专为高吞吐量和低延迟而设计，适用于性能关键型应用。
• 消息传递模式的灵活性：支持多种消息传递模式，为不同的通信场景提供灵活性。
• 降低复杂性：无代理架构简化了部署，降低了系统复杂性。
• 可扩展性：通过对多个连接的有效处理，方便了应用程序的扩展。
• 轻量级：与传统消息传递代理相比，资源密集程度更低。

缺点:

• 没有内置持久性或消息持久性：缺乏内置的消息持久性或持久性支持，必须在外部处理。
• 需要显式管理连接：开发人员需要管理连接，重试和错误处理，这可能会增加应用程序逻辑的复杂性。
• 学习曲线：理解和有效使用ZeroMQ的模式可能需要一个陡峭的学习曲线。
• 缺乏中央代理：虽然这可能是一个优势，但它也意味着需要对消息传递系统进行更集中的管理、监控和控制。