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关于MQ的几件小事(二)如何保证消息队列的高可用

1.RabbitMQ的高可用

RabbitMQ基于主从模式实现高可用。RabbitMQ有三种模式:单机模式,普通集群模式,镜像集群模式。 (1)单机模式: 单机模式就是demo级别的,生产中不会有人使用。 (2)普通集群模式 普通集群模式就是在多台机器上启动多个rabbitmq实例,每个机器启动一个。但是创建的queue只会放在一个rabbitmq实例上面,但是其他的实例都同步了这个queue的元数据。在你消费的时候,如果连接到了另一个实例,他会从拥有queue的那个实例获取消息然后再返回给你。

普通集群模式示意图.png
这种方式并没有做到所谓消息的高可用,就是个普通的集群,这样还会导致要么消费者每次随机连接一个实例然后拉取数据,这样的话在实例之间会产生网络传输,增加系统开销,要么固定连接那个queue所在的实例消费,这样会导致单实例的性能瓶颈。

而且如果那个方queue的实例宕机了,会导致接下来其他实例都无法拉取数据;如果没有开启消息的持久化会丢失消息;就算开启了消息的持久化,消息不一定会丢,但是也要等这个实例恢复了,才可以继续拉取数据。 所以这个并没有提供高可用,这种方案只是提高了吞吐量,也就是让集群中多个节点来服务某个queue的读写操作。 (3)镜像集群模式 这种模式,才是rabbitmq提供是真正的高可用模式,跟普通集群不一样的是,你创建的queue,无论元数据还是queue里面是消息数据都存在多个实例当中,然后每次写消息到queue的时候,都会自动把消息到多个queue里进行消息同步。

镜像集群模式示意图.png
这种模式的好处在于,任何一台机器宕机了,其他的机器还可以使用。
坏处在于: 1、性能消耗太大,所有机器都要进行消息的同步,导致网络压力和消耗很大。2、没有扩展性可言,如果有一个queue负载很重,就算加了机器,新增的机器还是包含了这个queue的所有数据,并没有办法扩展queue。
如何开启镜像集群模式: 在控制台新增一个镜像集群模式的策略,指定的时候可以要求数据同步到所有节点,也可以要求同步到指定节点,然后在创建queue的时候,应用这个策略,就会自动将数据同步到其他的节点上面去了。

2.kafka的高可用

(1)kafka的一个基本架构:多个broker组成,一个broker是一个节点;你创建一个topic,这个topic可以划分成多个partition,每个partition可以存在于不同的broker上面,每个partition存放一部分数据。这是天然的分布式消息队列。

实际上rabbitmq并不是分布式消息队列,他就是传统的消息队列,只不过提供了一些集群、HA的机制而已,因为无论如何配置,rabbitmq一个queue的数据就存放在一个节点里面,镜像集群下,也是每个节点都放这个queue的全部数据。

kafka在0.8以前是没有HA机制的,也就是说任何一个broker宕机了,那个broker上的partition就丢了,没法读也没法写,没有什么高可用可言。

kafka在0.8之后,提过了HA机制,也就是replica副本机制。每个partition的数据都会同步到其他机器上,形成自己的replica副本。然后所有的replica副本会选举一个leader出来,那么生产者消费者都和这个leader打交道,其他的replica就是follower。写的时候,leader会把数据同步到所有follower上面去,读的时候直接从leader上面读取即可。
为什么只能读写leader: 因为要是你可以随意去读写每个follower,那么就要关心数据一致性问题,系统复杂度太高,容易出问题。kafka会均匀度讲一个partition的所有数据replica分布在不同的机器上,这样就可以提高容错性。 这样就是高可用了,因为如果某个broker宕机了,没事儿,那个broker的partition在其他机器上有副本,如果这上面有某个partition的leader,那么此时会重新选举出一个现代leader出来,继续读写这个新的leader即可。

kafka高可用架构示意图.png
写消息: 写数据的时候,生产者就写leader,然后leader将数据落到磁盘上之后,接着其他follower自己主动从leader来pull数据。一旦所有follower同步好了数据,就会发送ack个leader,leader收到了所有的follower的ack之后,就会返回写成功的消息给消息生产者。(这只是一种模式,可以调整)。
读数据: 消费数据的时候,只会从leader进行消费。但是只有一个消息已经被所有follower都同步成功返回ack的时候,这个消息才会被消费者读到。

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