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03 java redis發布訂閱模式使用場景(大學生必看最熱門的Java開源項目)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-07-19 14:02:46【】4人已围观
简介ber“,”ParallelPipeline”三種基本模型和擴展模型。ZeroMQ高性能設計要點:1、無鎖的隊列模型對于跨線程間的交互(用戶端和session)之間的數據交換通道pipe,采用無鎖的隊
ZeroMQ高性能設計要點:
1、無鎖的隊列模型
對于跨線程間的交互(用戶端和session)之間的數據交換通道pipe,采用無鎖的隊列算法CAS;在pipe兩端注冊有異步事件,在讀或者寫消息到pipe的時,會自動觸發讀寫事件。
2、批量處理的算法
對于傳統的消息處理,每個消息在發送和接收的時候,都需要系統的調用,這樣對于大量的消息,系統的開銷比較大,zeroMQ對于批量的消息,進行了適應性的優化,可以批量的接收和發送消息。
3、多核下的線程綁定,無須CPU切換
區別于傳統的多線程并發模式,信號量或者臨界區, zeroMQ充分利用多核的優勢,每個核綁定運行一個工作者線程,避免多線程之間的CPU切換開銷。
5.4 Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統,它可以處理消費者規模的網站中的所有動作流數據。 這種動作(網頁瀏覽,搜索和其他用戶的行動)是在現代網絡上的許多社會功能的一個關鍵因素。 這些數據通常是由于吞吐量的要求而通過處理日志和日志聚合來解決。 對于像Hadoop的一樣的日志數據和離線分析系統,但又要求實時處理的限制,這是一個可行的解決方案。Kafka的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統一線上和離線的消息處理,也是為了通過集群機來提供實時的消費。
Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統,有如下特性:
通過O(1)的磁盤數據結構提供消息的持久化,這種結構對于即使數以TB的消息存儲也能夠保持長時間的穩定性能。(文件追加的方式寫入數據,過期的數據定期刪除)
高吞吐量:即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒數百萬的消息。
支持通過Kafka服務器和消費機集群來分區消息。
支持Hadoop并行數據加載。
Kafka相關概念
Broker
Kafka集群包含一個或多個服務器,這種服務器被稱為broker[5]
Topic
每條發布到Kafka集群的消息都有一個類別,這個類別被稱為Topic。(物理上不同Topic的消息分開存儲,邏輯上一個Topic的消息雖然保存于一個或多個broker上但用戶只需指定消息的Topic即可生產或消費數據而不必關心數據存于何處)
Partition
Parition是物理上的概念,每個Topic包含一個或多個Partition.
Procer
負責發布消息到Kafka broker
Consumer
消息消費者,向Kafka broker讀取消息的客戶端。
Consumer Group
每個Consumer屬于一個特定的Consumer Group(可為每個Consumer指定group name,若不指定group name則屬于默認的group)。
一般應用在大數據日志處理或對實時性(少量延遲),可靠性(少量丟數據)要求稍低的場景使用。
網易傳媒技術團隊:消息中間件實現延遲隊列的應用與實踐
1、有效期:限時活動、拼團。。。
2、超時處理:取消超時未支付訂單、超時自動確認收貨。。。
4、重試:網絡異常重試、打車派單、依賴條件未滿足重試。。。
5、定時任務:智能設備定時啟動。。。
1、RabbitMQ
1)簡介:基于AMQP協議,使用Erlang編寫,實現了一個Broker框架
a、Broker:接收和分發消息的代理服務器
b、Virtual Host:虛擬主機之間相互隔離,可理解為一個虛擬主機對應一個消息服務
c、Exchange:交換機,消息發送到指定虛擬機的交換機上
d、Binding:交換機與隊列綁定,并通過路由策略和routingKey將消息投遞到一個或多個隊列中
e、Queue:存放消息的隊列,FIFO,可持久化
f、Channel:信道,消費者通過信道消費消息,一個TCP連接上可同時創建成百上千個信道,作為消息隔離
2)延遲隊列實現:RabbitMQ的延遲隊列基于消息的存活時間TTL(Time To Live)和死信交換機DLE(Dead Letter Exchanges)實現
a、TTL:RabbitMQ支持對隊列和消息各自設置存活時間,取二者中較小的值,即隊列無消費者連接或消息在隊列中一直未被消費的過期時間
b、DLE:過期的消息通過綁定的死信交換機,路由到指定的死信隊列,消費者實際上消費的是死信隊列上的消息
3)缺點:
a、配置麻煩,額外增加一個死信交換機和一個死信隊列的配置
b、脆弱性,配置錯誤或者生產者消費者連接的隊列錯誤都有可能造成延遲失效
2、RocketMQ
1)簡介:來源于阿里,目前為Apache頂級開源項目,使用Java編寫,基于長輪詢的拉取方式,支持事務消息,并解決了順序消息和海量堆積的問題
a、Broker:存放Topic并根據讀取Procer的提交日志,將邏輯上的一個Topic分多個Queue存儲,每個Queue上存儲消息在提交日志上的位置
b、Name Server:無狀態的節點,維護Topic與Broker的對應關系以及Broker的主從關系
2)延遲隊列實現:RocketMQ發送延時消息時先把消息按照延遲時間段發送到指定的隊列中(rocketmq把每種延遲時間段的消息都存放到同一個隊列中),然后通過一個定時器進行輪訓這些隊列,查看消息是否到期,如果到期就把這個消息發送到指定topic的隊列中
3)缺點:延遲時間粒度受限制(1s/5s/10s/30s/1m/2m/3m/4m/5m/6m/7m/8m/9m/10m/20m/30m/1h/2h)
3、Kafka
1)簡介:來源于Linkedin,目前為Apache頂級開源項目,使用Scala和Java編寫,基于zookeeper協調的分布式、流處理的日志系統,升級版為Jafka
2)延遲隊列實現:Kafka支持延時生產、延時拉取、延時刪除等,其基于時間輪和JDK的DelayQueue實現
a、時間輪(TimingWheel):是一個存儲定時任務的環形隊列,底層采用數組實現,數組中的每個元素可以存放一個定時任務列表
b、定時任務列表(TimerTaskList):是一個環形的雙向鏈表,鏈表中的每一項表示的都是定時任務項
c、定時任務項(TimerTaskEntry):封裝了真正的定時任務TimerTask
d、層級時間輪:當任務的到期時間超過了當前時間輪所表示的時間范圍時,就會嘗試添加到上層時間輪中,類似于鐘表就是一個三級時間輪
e、JDK DelayQueue:存儲TimerTaskList,并根據其expiration來推進時間輪的時間,每推進一次除執行相應任務列表外,層級時間輪也會進行相應調整
3)缺點:
a、延遲精度取決于時間格設置
b、延遲任務除由超時觸發還可能被外部事件觸發而執行
4、ActiveMQ
1)簡介:基于JMS協議,Java編寫的Apache頂級開源項目,支持點對點和發布訂閱兩種模式。
a、點對點(point-to-point):消息發送到指定的隊列,每條消息只有一個消費者能夠消費,基于拉模型
b、發布訂閱(publish/subscribe):消息發送到主題Topic上,每條消息會被訂閱該Topic的所有消費者各自消費,基于推模型
2)延遲隊列實現:需要延遲的消息會先存儲在JobStore中,通過異步線程任務JobScheler將到達投遞時間的消息投遞到相應隊列上
a、Broker Filter:Broker中定義了一系列BrokerFilter的子類構成攔截器鏈,按順序對消息進行相應處理
b、ScheleBroker:當消息中指定了延遲相關屬性,并且jobId為空時,會生成調度任務存儲到JobStore中,此時消息不會進入到隊列
c、JobStore:基于BTree存儲,key為任務執行的時間戳,value為該時間戳下需要執行的任務列表
d、JobScheler:取JobStore中最小的key執行(調度時間最早的),執行時間<=當前時間,將該任務列表依次投遞到所屬的隊列,對于需要重復投遞和投遞失敗的會再次存入JobStore中。
注: 此處JobScheler的執行時間間隔可動態變化,默認0.5s,有新任務時會立即執行(Object->notifyAll())并設置時間間隔為0.1s,沒有新任務后,下次執行時間為最近任務的調度執行時間。
3)缺點:投遞到隊列失敗,將消息重新存入JobStore,消息調度執行時間=系統當前時間+延遲時間,會導致消息被真實投遞的時間可能為設置的延遲時間的整數倍
5、Redis
1)簡介:基于Key-Value的NoSQL數據庫,由于其極高的性能常被當作緩存來使用,其數據結構支持:字符串、哈希、列表、集合、有序集合
2)延遲隊列實現:Redis的延遲隊列基于有序集合,s買粉絲re為執行時間戳,value為任務實體或任務實體引用
3)缺點:
a、實現復雜,本身不支持
b、完全基于內存,延遲時間長浪費內存資源
6、消息隊列對比
1、公開課延遲隊列技術選型
1)業務場景:關閉超時未支付訂單、限時優惠活動、拼團
2)性能要求:訂單、活動、拼團 數據量可控,上述MQ均能滿足要求
3)可靠性:使用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作為延遲隊列更普遍
4)可用性:ActiveMQ、RocketMQ自身支持延遲隊列功能,且目前公開課業務中使用的中間件為ActiveMQ和Kafka
5)延遲時間靈活:活動的開始和結束時間比較靈活,而RocketMQ時間粒度
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