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03 消息模型:主题和队列有什么区别?

你好,我是李玥。这节课我们来学习消息队列中像队列、主题、分区等基础概念。这些基础的概念,就像我们学习一门编程语言中的基础语法一样,你只有搞清楚它们,才能进行后续的学习。

如果你研究过超过一种消息队列产品,你可能已经发现,每种消息队列都有自己的一套消息模型,像队列(Queue)、主题(Topic)或是分区(Partition)这些名词概念,在每个消息队列模型中都会涉及一些,含义还不太一样。

为什么出现这种情况呢?因为没有标准。曾经,也是有一些国际组织尝试制定过消息相关的标准,比如早期的JMS和AMQP。但让人无奈的是,标准的进化跟不上消息队列的演进速度,这些标准实际上已经被废弃了。

那么,到底什么是队列?什么是主题?主题和队列又有什么区别呢?想要彻底理解这些,我们需要从消息队列的演进说起。

主题和队列有什么区别?

在互联网的架构师圈儿中间,流传着这样一句不知道出处的名言,我非常认同和喜欢:好的架构不是设计出来的,而是演进出来的。 现代的消息队列呈现出的模式,一样是经过之前的十几年逐步演进而来的。

最初的消息队列,就是一个严格意义上的队列。在计算机领域,“队列(Queue)”是一种数据结构,有完整而严格的定义。在维基百科中,队列的定义是这样的:

队列是先进先出(FIFO, First-In-First-Out)的线性表(Linear List)。在具体应用中通常用链表或者数组来实现。队列只允许在后端(称为rear)进行插入操作,在前端(称为front)进行删除操作。

这个定义里面包含几个关键点,第一个是先进先出,这里面隐含着的一个要求是,在消息入队出队过程中,需要保证这些消息严格有序,按照什么顺序写进队列,必须按照同样的顺序从队列中读出来。不过,队列是没有“读”这个操作的,“读”就是出队,也就是从队列中“删除”这条消息。

早期的消息队列,就是按照“队列”的数据结构来设计的。我们一起看下这个图,生产者(Producer)发消息就是入队操作,消费者(Consumer)收消息就是出队也就是删除操作,服务端存放消息的容器自然就称为“队列”。

这就是最初的一种消息模型:队列模型。

如果有多个生产者往同一个队列里面发送消息,这个队列中可以消费到的消息,就是这些生产者生产的所有消息的合集。消息的顺序就是这些生产者发送消息的自然顺序。如果有多个消费者接收同一个队列的消息,这些消费者之间实际上是竞争的关系,每个消费者只能收到队列中的一部分消息,也就是说任何一条消息只能被其中的一个消费者收到。

如果需要将一份消息数据分发给多个消费者,要求每个消费者都能收到全量的消息,例如,对于一份订单数据,风控系统、分析系统、支付系统等都需要接收消息。这个时候,单个队列就满足不了需求,一个可行的解决方式是,为每个消费者创建一个单独的队列,让生产者发送多份。

显然这是个比较蠢的做法,同样的一份消息数据被复制到多个队列中会浪费资源,更重要的是,生产者必须知道有多少个消费者。为每个消费者单独发送一份消息,这实际上违背了消息队列“解耦”这个设计初衷。

为了解决这个问题,演化出了另外一种消息模型:“发布-订阅模型(Publish-Subscribe Pattern)”。

在发布-订阅模型中,消息的发送方称为发布者(Publisher),消息的接收方称为订阅者(Subscriber),服务端存放消息的容器称为主题(Topic)。发布者将消息发送到主题中,订阅者在接收消息之前需要先“订阅主题”。“订阅”在这里既是一个动作,同时还可以认为是主题在消费时的一个逻辑副本,每份订阅中,订阅者都可以接收到主题的所有消息。

在消息领域的历史上很长的一段时间,队列模式和发布-订阅模式是并存的,有些消息队列同时支持这两种消息模型,比如ActiveMQ。我们仔细对比一下这两种模型,生产者就是发布者,消费者就是订阅者,队列就是主题,并没有本质的区别。它们最大的区别其实就是,一份消息数据能不能被消费多次的问题。

实际上,在这种发布-订阅模型中,如果只有一个订阅者,那它和队列模型就基本是一样的了。也就是说,发布-订阅模型在功能层面上是可以兼容队列模型的。

现代的消息队列产品使用的消息模型大多是这种发布-订阅模型,当然也有例外。

RabbitMQ的消息模型

这个例外就是RabbitMQ,它是少数依然坚持使用队列模型的产品之一。那它是怎么解决多个消费者的问题呢?你还记得我在上节课中讲到RabbitMQ的一个特色Exchange模块吗?在RabbitMQ中,Exchange位于生产者和队列之间,生产者并不关心将消息发送给哪个队列,而是将消息发送给Exchange,由Exchange上配置的策略来决定将消息投递到哪些队列中。

同一份消息如果需要被多个消费者来消费,需要配置Exchange将消息发送到多个队列,每个队列中都存放一份完整的消息数据,可以为一个消费者提供消费服务。这也可以变相地实现新发布-订阅模型中,“一份消息数据可以被多个订阅者来多次消费”这样的功能。具体的配置你可以参考RabbitMQ官方教程,其中一个章节专门是讲如何实现发布订阅的。

RocketMQ的消息模型

讲完了RabbitMQ的消息模型,我们再来看看RocketMQ。RocketMQ使用的消息模型是标准的发布-订阅模型,在RocketMQ的术语表中,生产者、消费者和主题与我在上面讲的发布-订阅模型中的概念是完全一样的。

但是,在RocketMQ也有队列(Queue)这个概念,并且队列在RocketMQ中是一个非常重要的概念,那队列在RocketMQ中的作用是什么呢?这就要从消息队列的消费机制说起。

几乎所有的消息队列产品都使用一种非常朴素的“请求-确认”机制,确保消息不会在传递过程中由于网络或服务器故障丢失。具体的做法也非常简单。在生产端,生产者先将消息发送给服务端,也就是Broker,服务端在收到消息并将消息写入主题或者队列中后,会给生产者发送确认的响应。

如果生产者没有收到服务端的确认或者收到失败的响应,则会重新发送消息;在消费端,消费者在收到消息并完成自己的消费业务逻辑(比如,将数据保存到数据库中)后,也会给服务端发送消费成功的确认,服务端只有收到消费确认后,才认为一条消息被成功消费,否则它会给消费者重新发送这条消息,直到收到对应的消费成功确认。

这个确认机制很好地保证了消息传递过程中的可靠性,但是,引入这个机制在消费端带来了一个不小的问题。什么问题呢?为了确保消息的有序性,在某一条消息被成功消费之前,下一条消息是不能被消费的,否则就会出现消息空洞,违背了有序性这个原则。

也就是说,每个主题在任意时刻,至多只能有一个消费者实例在进行消费,那就没法通过水平扩展消费者的数量来提升消费端总体的消费性能。为了解决这个问题,RocketMQ在主题下面增加了队列的概念。

每个主题包含多个队列,通过多个队列来实现多实例并行生产和消费。需要注意的是,RocketMQ只在队列上保证消息的有序性,主题层面是无法保证消息的严格顺序的。

RocketMQ中,订阅者的概念是通过消费组(Consumer Group)来体现的。每个消费组都消费主题中一份完整的消息,不同消费组之间消费进度彼此不受影响,也就是说,一条消息被Consumer Group1消费过,也会再给Consumer Group2消费。

消费组中包含多个消费者,同一个组内的消费者是竞争消费的关系,每个消费者负责消费组内的一部分消息。如果一条消息被消费者Consumer1消费了,那同组的其他消费者就不会再收到这条消息。

在Topic的消费过程中,由于消息需要被不同的组进行多次消费,所以消费完的消息并不会立即被删除,这就需要RocketMQ为每个消费组在每个队列上维护一个消费位置(Consumer Offset),这个位置之前的消息都被消费过,之后的消息都没有被消费过,每成功消费一条消息,消费位置就加一。这个消费位置是非常重要的概念,我们在使用消息队列的时候,丢消息的原因大多是由于消费位置处理不当导致的。

RocketMQ的消息模型中,比较关键的概念就是这些了。为了便于你理解,我画了下面这张图:

你可以对照这张图再把我刚刚讲的这些概念继续消化一下,加深理解。

Kafka的消息模型

我们再来看看另一种常见的消息队列Kafka,Kafka的消息模型和RocketMQ是完全一样的,我刚刚讲的所有RocketMQ中对应的概念,和生产消费过程中的确认机制,都完全适用于Kafka。唯一的区别是,在Kafka中,队列这个概念的名称不一样,Kafka中对应的名称是“分区(Partition)”,含义和功能是没有任何区别的。

小结

我们来总结一下本节课学习的内容。首先我们讲了队列和主题的区别,这两个概念的背后实际上对应着两种不同的消息模型:队列模型和发布-订阅模型。然后你需要理解,这两种消息模型其实并没有本质上的区别,都可以通过一些扩展或者变化来互相替代。

常用的消息队列中,RabbitMQ采用的是队列模型,但是它一样可以实现发布-订阅的功能。RocketMQ和Kafka采用的是发布-订阅模型,并且二者的消息模型是基本一致的。

最后提醒你一点,我这节课讲的消息模型和相关的概念是业务层面的模型,深刻理解业务模型有助于你用最佳的姿势去使用消息队列。

但业务模型不等于就是实现层面的模型。比如说MySQL和Hbase同样是支持SQL的数据库,它们的业务模型中,存放数据的单元都是“表”,但是在实现层面,没有哪个数据库是以二维表的方式去存储数据的,MySQL使用B+树来存储数据,而HBase使用的是KV的结构来存储。同样,像Kafka和RocketMQ的业务模型基本是一样的,并不是说他们的实现就是一样的,实际上这两个消息队列的实现是完全不同的。

思考题

最后给大家留一个思考题。刚刚我在介绍RocketMQ的消息模型时讲过,在消费的时候,为了保证消息的不丢失和严格顺序,每个队列只能串行消费,无法做到并发,否则会出现消费空洞的问题。那如果放宽一下限制,不要求严格顺序,能否做到单个队列的并行消费呢?如果可以,该如何实现?欢迎在留言区与我分享讨论。

感谢阅读,如果你觉得这篇文章对你有一些启发,也欢迎把它分享给你的朋友。

精选留言(15)
  • 发条橙子 。 👍(134) 💬(31)

    老师, 初学者有一些疑问的地方 ,希望老师可以帮忙解答 😁 Rocket mq的模型图有些没有看懂 , 模拟下场景;比如生产者是商品中心发送商品状态的更新(主题)消息(比如下架),那商品中心有多台机器就对应多个producer 。消费者组有两个,分别是导购中心 和 活动中心。 疑问一 :图中主题的队列是有多少个消费者组就有多少个队列么,是根据我们配置的消费者组数,mq自动增加主题队列个数么 疑问二 :看到图中每个producer的消息都往所有的队列中添加一条消息,每个消费者组消费自己的队列,但没有看懂这个队列是如何支持 “当水平扩展消费者机器” 可以加快消息的处理 。 每个消费组应该都是按照队列等前一条处理完了,才能去处理下一条(ps:这样来看 ,rb mq也是这个样子,如何通过水平扩展机器来加快消息的处理) 疑问三 : 图中队列的消费位置有点没看懂,我看是全剧唯一的,这是为什么,每个队列不能都是从0到1么

    2019-07-27

  • linqw 👍(139) 💬(11)

    RocketMQ业务模型的理解,老师有空帮忙看下哦 1、主题(topic)中有多个队列(队列数量可以水平进行扩容),生产者将其消息发送给主题中的某个队列(根据一定的路由规则,比如取模之类的),主题不保证消息的有序,只有队列中的消息才是有序的。 2、从主题中的所有队列中取出消息给所有消费组进行消费,消息只能被消费组中的一个线程进行消费,有点类似线程池的形式,工作线程消费来自不同队列的消息,感觉这也是RocketMq,低时延的原因,不同队列中的消息可以同时被消费,并且消费组的线程也可以并发的消费不同的消息。 3、由于主题中的一个队列都会被多个消费组进行消费,为此需要为每个消费组的消费的不同队列为此一个下标(每个消费组可以一直消费队列中的消息,无需等待其他消费组的确认),主题中的队列消息是有序的,为此需要等到所有消费组对此条消息进行确认,才能从队列中移除,感觉每个消费组的队列下标,可以一个队列维护一个CurrentHashMap来为此每个消费组的下标,这样的话可以防止锁的竞争。 课后习题:尝试回答下课后习题,感觉队列可以维护一个全局的下标,消费队列时,使用CAS进行下标的获取,由于不保证消息消费的有序,这样的话可以并发的消费消息,由于有全局下标,不会出现获取队列的空洞消息。

    2019-07-30

  • Geek_de6f9a 👍(79) 💬(15)

    老师你好,想请问一下消费的顺序问题。 对于有的消息,需要保证顺序性,比如交易状态和im消息。像im消息还要保证唯一性。 Q1: rocketmq,一个消费组在一个主题下的多个队列并发消费就无法保证消息的顺序性。这种该如何处理? Q2: 客户端和mq要保持一种重试的机制,如果在网络延迟出现问题的时候,前面的消息一直未收到ack响应,若不做任何处理,后面的就会阻塞,还是重试之后放弃,若是不能发生丢失的信息该如何处理。 Q3: 如何保证消息的唯一性,在重试的过程中,第一条消息已经发送,未收到ack,则进行第二次重试。此时网络故障恢复,则客户端会收到两条消息,客户端如何保证消息的唯一性。

    2019-07-28

  • a、 👍(62) 💬(6)

    今天的思考题,我觉得应该是,把消息队列的先进先出,改成数组的随机访问,用offset来控制消息组具体要消费哪条消息,mq不主动删除消息,消息有过期时间,如果到了过期时间,只能确认不能重新该消费,只保留最大可设置天数的消息。超过该天数则删除,还要维护客户端确认信息,如果有客户端没确认,需要有重发机制。不知道这个想法对不对?

    2019-07-27

  • 陈泽坛 👍(51) 💬(3)

    可以这样理解吗?请老师解答: 主要是rocketmq的部分。 生产者允许多生产者同时生产消息,每条消息只会被主题中的某条队列接收,消费组内的消费者竞相消费所有队列,消费者会根据消费组在队列上的数来记录已消费位置,做到的就是队列上的有序,但是有可能整个topic下,是无序的。有可能图中的4要先被消费,但是另一队列中的3还没被消费。 所以如果需要有序,就需要发送到同一条队列中去了。

    2019-07-30

  • flyamonkey 👍(36) 💬(4)

    不要求严格顺序的话,应该是可以做到单个队列并行的,但这种情况下消息的消费可能就是个出队操作,而非等待消费端的ack后再出队了,这样势必会造成消息的丢失,所以需要有一定的补偿机制,如消息的重传和持久化等。个人见解,不知道是不是准确,还请老师指点~

    2019-07-27

  • 君莫笑 👍(23) 💬(9)

    老师,我有几个问题,就是rocket MQ模型图上,1、某一个消费组中的各个消费者可以消费某一个主题中的多个队列吗;2、如果可以,消费者拉取消息的时候是完全随机消费某一个队列还是可以指定策略呢?3、如果可以,那是不是主题下的每个队列都要对应给每一个消费者(注意不是消费组)维护一个offset来记录当前消费者消费位置呢?(或者是每个消费者对应每个队列维护呢),求解答

    2019-07-31

  • 渔夫 👍(17) 💬(7)

    老师讲得真好!我有几个问题想问下老师: 1. rocket mq 和 kafka 同样处理能力的情况下,哪个开销比较小,相差多吗? 2. 如果要保障消息有序,生产者通过负载hash固化发送到某一个队列,此时一个消费组中多个消费者就没什么意义了吧,因为只能从一个队列取数据 3. 多个消费组的消费速度不一样,队列又是所有消费组共享的,这似乎有些不妥,实践中什么比较好的解法,请老师教我

    2019-07-30

  • Geek_6ank0y 👍(15) 💬(2)

    老师您好,消费空洞是指消息消费失败之后无法再次消费吗

    2020-02-05

  • ly 👍(13) 💬(4)

    老师您好,关于rocketmq的那张图有几个疑问: consumergourp中的某个consumer是和某个具体的queue一一关联绑定的么?还是说某consumer每次都随机从某queue消费,另外如果是一一关联的话,那某个consumer挂了,那关联的那个queue的消息该由哪个consumer来接替消费呢? 另外product发给topic的消息是否是被topic随机分配到某个queue中的?还是说product必须指定发到哪个queue中?

    2019-07-27

  • Bug? Feature! 👍(13) 💬(1)

    没啥问题,就是想点个赞,老师的声音很nice!

    2019-07-27

  • Geek_87338d 👍(12) 💬(5)

    有三个问题没太想清楚,希望老师解答一下。 1. rocket mq的模型,是不是每有一个新的consumer,都需要对mq进行配置新增一个queue?(我预设了一个前提是1queue有且只有1consumer来消费,1consumer只消费1queue不知道对不对)这样下游机器重启或者加机器,运维要累死。但没想明白它是怎么解决新增或者减少consumer的问题的? 2. rocket mq的那个流程图,不能保证消息在全局顺序处理(比如处理0号消息的consumer1可能比处理1号消息的consumer2要慢,对于整个系统,1号消息被先处理),那么保证单个queue顺序处理的意义或者场景是什么呢?好像是为了消息的ack机制? 3. 每个消息都确认(tcp是发送方一直发,接收方只确认最后的sequence,这样快得多)效率很低,那是怎么做到打满网卡的?靠大量的queue并发吗?

    2019-07-28

  • ForEverLearning 👍(10) 💬(2)

    老师好,有一个问题请教下。 以Kafka为例,目前MQ里已经积压了大量消息,且为了提升消费能力对消费端进行了水平扩展。 那么对于已经积压的那些消息,Kafka会重新把它们分配到新的队列上去吗?

    2019-09-09

  • loCust 👍(9) 💬(2)

    RocketMQ中一个消费组有多个消费者,一个消费组消费topoic中的一个quene,要在队列上保证消息的有序性,消费组中一个消费者在消费消息的过程中,其余的消费者都是空闲的,是这样吗老师?

    2019-09-03

  • 渔村蓝 👍(8) 💬(2)

    Rocket mq那张图是不是有问题,consumer是不直接对topic的,group才直接对topic,求解答,谢谢。

    2019-07-27