IPC编程之消息队列

本地的进程间通信（IPC）有很多种方式，但可以总结为下面3类：
　　1.消息传递（管道、FIFO、消息队列）
　　2.同步（互斥量、条件变量、读写锁、文件和写记录锁、信号量）
　　3.共享内存（匿名的和具名的）

一、消息队列

1.消息队列
　　消息队列提供了一种从一个进程向另一个进程发送一个数据块的方法。每个数据块都被认为含有一个类型，接收进程可以独立地接收含有不同类型的数据结构。我们可以通过发送消息来避免命名管道的同步和阻塞问题。但是消息队列与命名管道一样，每个数据块都有一个最大长度的限制。
　　Linux用宏MSGMAX和MSGMNB来限制一条消息的最大长度和一个队列的最大长度。

2.在Linux中使用消息队列
　　Linux提供了一系列消息队列的函数接口来让我们方便地使用它来实现进程间的通信

3.使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ。

二、消息队列应用场景

以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。

2.1异步处理

场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种 1.串行的方式；2.并行方式

（1）串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端

（2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间

假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。

因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）

小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。如何解决这个问题呢？

引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：

按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了两倍。

2.2应用解耦

场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图

传统模式的缺点：

• 假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败

• 订单系统与库存系统耦合

如何解决以上问题呢？引入应用消息队列后的方案，如下图：

• 订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功

• 库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作

• 假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦

2.3流量削锋

流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛

应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。

• 可以控制活动的人数

• 可以缓解短时间内高流量压垮应用

• 用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面

• 秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理

2.4日志处理

日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解决大量日志传输的问题。架构简化如下

• 日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列

• Kafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发

• 日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据

以下是新浪kafka日志处理应用案例：

(1)Kafka：接收用户日志的消息队列

(2)Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch

(3)Elasticsearch：实时日志分析服务的核心技术，一个schemaless，实时的数据存储服务，通过index组织数据，兼具强大的搜索和统计功能

(4)Kibana：基于Elasticsearch的数据可视化组件，超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因

2.5消息通讯

消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等

点对点通讯：

客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。

聊天室通讯：

客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。

以上实际是消息队列的两种消息模式，点对点或发布订阅模式。模型为示意图，供参考。

三、消息中间件示例

3.1电商系统

消息队列采用高可用，可持久化的消息中间件。比如Active MQ，Rabbit MQ，Rocket Mq。

（1）应用将主干逻辑处理完成后，写入消息队列。消息发送是否成功可以开启消息的确认模式。（消息队列返回消息接收成功状态后，应用再返回，这样保障消息的完整性）

（2）扩展流程（发短信，配送处理）订阅队列消息。采用推或拉的方式获取消息并处理。

（3）消息将应用解耦的同时，带来了数据一致性问题，可以采用最终一致性方式解决。比如主数据写入数据库，扩展应用根据消息队列，并结合数据库方式实现基于消息队列的后续处理。

3.2日志收集系统

分为Zookeeper注册中心，日志收集客户端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分组成。

• Zookeeper注册中心，提出负载均衡和地址查找服务

• 日志收集客户端，用于采集应用系统的日志，并将数据推送到kafka队列

• Kafka集群：接收，路由，存储，转发等消息处理

Storm集群：与OtherApp处于同一级别，采用拉的方式消费队列中的数据