消息队列入门 —— 以 Kafka 为例（一）

概述

当我们的应用逐步变得庞大，各层应用之间调用关系越来越复杂，对系统的可用性以及可扩展性要求也越来越高。消息队列作为分布式系统架构中的一个关键中间件，提供了“消息传递”和“消息排队模型”，可以应用在系统解耦、异步处理、流量削峰等多个场景，有着举足轻重的地位。

流行消息队列目前有 Kafka、RocketMQ、RabbitMQ 等，其功能特性有些不同，但核心的基础能力是重叠的，因此今天所讲的虽然是以 Kafka 为基础，但也可以类比到其他的消息队列中。

什么是消息队列

类比

消息队列可以理解为一个邮局。

邮局每天都需要处理庞大数量的邮件，对接邮局的有“寄信人”，也有“收信人”，邮局负责将寄信人寄出的信件送到收信人手中。

这其实就是消息队列的工作机制。

生产者（Producer）发出消息到某个主题（Topic），每个主题有 n 个分区（Partition），消息落到某个分区之后，由这个分区的邮递员发送到接收该分区消息的“收信人”手中——也就是消费者（Consumer）手中。

这里的诸多概念可能难以理解，但我们可以先不求甚解，将整个过程想象为邮局的工作流程即可。

场景理解

接下来我们聊一聊常见的消息队列场景。

削峰

消息队列削峰，实际上是利用消息队列来缓冲和平衡流量或请求，从而防止系统因为瞬时高流量而过载。

这个过程可以通过一个购物中心的比喻来理解：

• 高峰时段（流量峰值）：想象一下，在节假日或特殊促销活动期间，购物中心会遇到大量顾客涌入，这就像系统在特定时刻遭遇高流量或高请求。
• 入口控制（消息队列的引入）：为了防止购物中心过于拥挤，导致服务质量下降或安全问题，管理者可能会在入口处设置控制，比如让顾客分批进入。这就像引入消息队列来控制请求的流入。
• 等候区域（消息队列的缓冲作用）：顾客到达后并不是直接进入购物中心，而是先在等候区域（类似于消息队列）等待。这个区域可以容纳大量的顾客，防止他们同时涌入商场。
• 分批进入（逐步处理请求）：顾客从等候区域按顺序、分批进入购物中心。这样做可以确保商场内的顾客数量始终保持在一个可管理的水平。类似地，系统从消息队列中逐步、有序地处理请求，避免了一次性处理大量请求的压力。
• 避免系统崩溃（保护后端系统）：通过这种方式，购物中心避免了因为顾客过多而导致的混乱和潜在的安全问题。同理，消息队列通过平衡请求的处理，保护了后端系统不被突然的高流量压垮。
• 提升用户体验（服务质量）：虽然顾客需要在等候区稍作等待，但这确保了他们进入购物中心后能有更好的体验，不会遇到过于拥挤的情况。同样，通过消息队列平衡处理请求，系统可以更稳定地运行，提供更好的用户体验。

应用场景解耦

消息队列用于应用场景解耦。

例如我们常见的电商系统。

当用户下单之后，订单系统需要调用库存系统。此时一旦库存系统挂掉，订单就会出现异常。但如果使用了消息队列，订单系统只需要将订单创建完成的消息发往队列，库存系统就可以消费到该条信息。这种设计之下，即使库存系统挂掉，订单系统还是可以持续往队列中写入消息，等到库存队列恢复之后，再慢慢消化掉堆积的消息即可。

异步处理

有时候某些操作我们不需要关系返回值，也不需要处理他的错误，碰巧该操作的耗时还很长。这时候就可以用到消息队列进行异步处理。虽然在该操作不占用 CPU 的情况下，代码里面单开一个函数处理也不是不可以。

消息通讯

消息队列支持一对一发送消息，也支持一对多广播消息。典型的应用就是聊天室，既可以群发消息、又可以私发消息。

Kafka 的基础架构

接下来我们来具体介绍 Kafka。

Kafka 是由 LinkedIn 公司开源的一个消息队列，使用 Scala 和 Java 编写，目前也是 Apache 的顶级项目。

Kafka 为了获得极致的性能，在设计方面做了很多牺牲，比如不保证消息可靠性，可能会丢失消息。同时在多 topic 的情况下，写性能会出现明显下降，适合大数据，日志处理等离线业务场景。

1. 主题（Topic）：Kafka 中的消息是按主题分类的。主题可以被看作是消息的类别或者名称。生产者将消息发布到特定的主题，而消费者则从主题订阅并消费消息。一个主题可以有多个订阅者，并且可以跨多个服务器或集群进行分区和复制。
2. 分区（Partition）：为了提高可扩展性和并行处理能力，每个主题可以分为多个分区。每个分区是一个有序的、不可变的消息序列，并且可以独立地存储在 Kafka 集群的不同服务器上。分区还允许在多个消费者之间并行处理数据。
3. 消息（Message）：消息是 Kafka 通信的基本单元。每个消息都包含一个键（key）、一个值（value）和一个时间戳。消息被生产者发送到主题的特定分区，并由消费者读取。
4. 生产者（Producer）：生产者是发布消息到 Kafka 主题的客户端应用程序。生产者负责确定将消息发布到哪个主题和分区。
5. 消费者（Consumer）：消费者是从 Kafka 主题读取消息的客户端应用程序。消费者可以订阅一个或多个主题，并从中读取数据。消费者群组（Consumer Groups）中的消费者可以共享对主题的订阅，提供了消息的负载均衡和容错功能。
6. 消费者群组（Consumer Group）：消费者可以组成一个群组来共同订阅一个主题。Kafka 确保每个分区只被群组中的一个消费者读取，这样可以在群组内部实现负载均衡，并确保每个消息只被处理一次。（多个 ConsumerGroup 就可以同时收到消息）
7. Broker：Kafka 集群由多个服务器组成，每个服务器被称为 Broker。Broker 负责存储数据并处理客户端的读写请求。在一个健康的 Kafka 集群中，Broker 之间会同步数据，以保证高可用性和容错性。
8. ZooKeeper：Kafka 使用 ZooKeeper 来管理集群配置、选举领导者以及在分区和消费者群组之间进行负载均衡。ZooKeeper 是一个分布式协调服务，它为 Kafka 提供了稳定和可靠的集群管理功能。

本篇完。下一篇具体讲解 Kafka 为什么会丢失消息，以及如何保证消息可靠性。