消息队列模型(点对点和发布订阅)

背景知识

JMS一个在 Java标准化组织(JCP)内开发的标准(代号JSR 914)。2001年6月25日,Java消息服务发布JMS 1.0.2b,2002年3月18日Java消息服务发布 1.1.
Java消息服务(Java Message Service,JMS)应用程序接口是一个Java平台中关于面向消息中间件(MOM)的API,用于在两个应用程序之间,或分布式系统中发送消息,进行异步通信。
点对点与发布订阅最初是由JMS定义的。这两种模式主要区别或解决的问题就是发送到队列的消息能否重复消费(多订阅)

1.JMS中定义

JMS规范目前支持两种消息模型:点对点(point to point, queue)和发布/订阅(publish/subscribe,topic)。
点对点:
消息生产者生产消息发送到queue中,然后消息消费者从queue中取出并且消费消息。这里要注意:
消息被消费以后,queue中不再有存储,所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。
Queue支持存在多个消费者,但是对一个消息而言,只会有一个消费者可以消费。
发布/订阅
消息生产者(发布)将消息发布到topic中,同时有多个消息消费者(订阅)消费该消息。和点对点方式不同,发布到topic的消息会被所有订阅者消费。

2.二者分析与区别

2.1 点对点模式

image

生产者发送一条消息到queue,只有一个消费者能收到。

2.2 发布订阅模式

image

发布者发送到topic的消息,只有订阅了topic的订阅者才会收到消息。 ### 小结 queue实现了负载均衡,一个消息只能被一个消费者接受,当没有消费者可用时,这个消息会被保存直到有 一个可用的消费者,一个queue可以有很多消费者,他们之间实现了负载均衡, 所以Queue实现了一个可靠的负载均衡。 topic实现了发布和订阅,当你发布一个消息,所有订阅这个topic的服务都能得到这个消息,所以从1到N个订阅者都能得到一个消息的拷贝, 只有在消息代理收到消息时有一个有效订阅时的订阅者才能得到这个消息的拷贝。

疑问

发布订阅模式下,能否实现订阅者负载均衡消费呢?当发布者消息量很大时,显然单个订阅者的处理能力是不足的。实际上现实场景中是多个订阅者节点组成一个订阅组负载均衡消费topic消息即分组订阅,
这样订阅者很容易实现消费能力线性扩展。


image

3 流行消息队列的消息模型比较

传统企业型消息队列ActiveMQ遵循了JMS规范,实现了点对点和发布订阅模型,但其他流行的消息队列RabbitMQ、Kafka并没有遵循老态龙钟的JMS规范,是通过什么方式实现消费负载均衡、多订阅呢?

3.1 RabbitMQ

RabbitMQ实现了AQMP协议,AQMP协议定义了消息路由规则和方式。生产端通过路由规则发送消息到不同queue,消费端根据queue名称消费消息。此外RabbitMQ是向消费端推送消息,订阅关系和消费状态保存在服务端。


image

生产端发送一条消息通过路由投递到Queue,只有一个消费者能消费到。


image

当RabbitMQ需要支持多订阅时,发布者发送的消息通过路由同时写到多个Queue,不同订阅组消费此消息。
RabbitMQ既支持内存队列也支持持久化队列,消费端为推模型,消费状态和订阅关系由服务端负责维护,消息消费完后立即删除,不保留历史消息。所以支持多订阅时,消息会多个拷贝。

3.2 Kafka

image

Kafka只支持消息持久化,消费端为拉模型,消费状态和订阅关系由客户端负责维护,消息消费完后不会立即删除,会保留历史消息。因此支持多订阅时,消息只会存储一份就可以了。

同一个订阅组会消费topic所有消息,每条消息只会被同一个订阅组的一个消费节点消费,同一个订阅组内不同消费节点会消费不同消息

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,588评论 6 496
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,456评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,146评论 0 350
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,387评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,481评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,510评论 1 293
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,522评论 3 414
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,296评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,745评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,039评论 2 330
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,202评论 1 343
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,901评论 5 338
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,538评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,165评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,415评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,081评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,085评论 2 352