微服务间通讯有同步和异步两种方式:
????????同步通讯:就像打电话,需要实时响应。
????????异步通讯:就像发邮件,不需要马上回复。
两种方式各有优劣,打电话可以立即得到响应,但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件,但是往往响应会有延迟。
我们之前学习的Feign调用就属于同步方式,虽然调用可以实时得到结果,但存在下面的问题:
同步调用的优点:
时效性较强,可以立即得到结果
同步调用的问题:
耦合度高
性能和吞吐能力下降
有额外的资源消耗
有级联失败问题
异步调用则可以避免上述问题:
????????我们以购买商品为例,用户支付后需要调用订单服务完成订单状态修改,调用物流服务,从仓库分配响应的库存并准备发货。
????????在事件模式中,支付服务是事件发布者(publisher),在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件(event),事件中带上订单id。
????????订单服务和物流服务是事件订阅者(Consumer),订阅支付成功的事件,监听到事件后完成自己业务即可。
????????为了解除事件发布者与订阅者之间的耦合,两者并不是直接通信,而是有一个中间人(Broker)。发布者发布事件到Broker,不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件,不关心谁发来的消息。
Broker 是一个像数据总线一样的东西,所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上,这个总线就像协议一样,让服务间的通讯变得标准和可控。
好处:
吞吐量提升:无需等待订阅者处理完成,响应更快速
故障隔离:服务没有直接调用,不存在级联失败问题
调用间没有阻塞,不会造成无效的资源占用
耦合度极低,每个服务都可以灵活插拔,可替换
流量削峰:不管发布事件的流量波动多大,都由Broker接收,订阅者可以按照自己的速度去处理事件
缺点:
架构复杂了,业务没有明显的流程线,不好管理
需要依赖于Broker的可靠、安全、性能
好在现在开源软件或云平台上 Broker 的软件是非常成熟的,比较常见的一种就是我们今天要学习的MQ技术。
????????MQ,中文是消息队列(MessageQueue),字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。
比较常见的MQ实现:
ActiveMQ
RabbitMQ
RocketMQ
Kafka
几种常见MQ的对比:(后三种更适合java开发)
RabbitMQ | ActiveMQ | RocketMQ | Kafka | |
公司/社区 | Rabbit | Apache | 阿里 | Apache |
开发语言 | Erlang | java | Java | Scala&Java |
协议支持 | AMQP,XMPP,SMTP,STOMP | OpenWire,STOMP,REST,XMPP,AMQP | 自定义协议 | 自定义协议 |
可用性 | 高 | 一般 | 高 | 高 |
单机吞吐量 | 一般 | 差 | 高 | 非常高 |
消息延迟 | 微秒级 | 毫秒级 | 毫秒级 | 毫秒以内 |
消息可靠性 | 高 | 一般 | 高 | 一般 |
追求可用性:Kafka、 RocketMQ 、RabbitMQ
追求可靠性:RabbitMQ、RocketMQ
追求吞吐能力:RocketMQ、Kafka
追求消息低延迟:RabbitMQ、Kafka
安装RabbitMQ:
①下载镜像
????????方式一:在线拉取
docker pull rabbitmq:3.8-management
? ? ? ? 方式二:从本地加载
? ? ? ? mq.tar百度网盘地址:
????????链接:https://pan.baidu.com/s/1nm2zhyBNH1o6O7oDunHKKw?pwd=krz7?
????????提取码:krz7?
????????--来自百度网盘超级会员V6的分享
????????准备好mq.tar,上传到虚拟机中后,使用命令加载镜像即可:
docker load -i mq.tar
②安装MQ
?执行下面的命令来运行MQ容器:
docker run \
-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
-v mq-plugins:/plugins \
--name mq \
--hostname mq \
-p 15672:15672 \
-p 5672:5672 \
-d \
rabbitmq:3.8-management
MQ的基本结构:
RabbitMQ中的一些角色:
publisher:生产者
consumer:消费者
exchange个:交换机,负责消息路由
queue:队列,存储消息
virtualHost:虚拟主机,隔离不同租户的exchange、queue、消息的隔离