小白入门微服务(2) - 消息队列初体验

第三篇分享，如有错误还请大佬斧正，以免误导后来者

概述

前言
消息队列使用场景
什么是消息队列
常用消息队列库对比
Kafka 初体验
RabbitMQ 初体验
后记

前言

前面两篇我们学习了

接下来我们来学习微服务中的异步通信 - 消息队列。在这篇文章的学习中，默认你已经掌握了 Docker、docker-compose 的知识。如果你还没有掌握，可以翻阅我的历史文章。如果我的文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、转发，这样我会更有动力做原创分享。

消息队列的使用场景

异步处理

场景描述：在正常的用户注册流程中，用户注册完成都需要，发送邮件与短信，其中传统情况下，有串行与并行两种方式。

注册成功之后，写入数据库，写完之后，再发邮件，最后再发短信。总体耗时：

50 + 50 + 50 = 150 ms

注册成功之后，写入数据库，并行发邮件和发短信。总体耗时：

50 + 50 = 100 ms

消息队列+异步注册成功之后，写入数据库，将写入成功的信息，发送至消息队列，由于消费者自己去消息队列中取消息，这样在写入消息之后，即可成功返回。总体耗时：

50 + 5 = 55 ms

三个数据一对比，谁优谁劣就很明显了

应用解耦

场景说明：用户下单后，需要减去库存系统中相应数量的库存。

传统调用方式在传统模式下（上图），如果库存系统出现错误，则订单创建失败，而且两者过度耦合，对后面的新需求与维护也是相当大的挑战。在原有的架构上进行升级，则有下图：

消息队列调用方式

订单系统：用户下单后，订单系统进行数据持久化处理，然后将消息写入消息队列，返回订单创建成功
库存系统：订阅消息，获取下单信息，库存系统根据订单信息，进行库存操作。

当下，两者就解耦了，库存系统出现错误，也可以正常进行下单了。因为只是入门文章，应用场景就先介绍到这里。更多使用场景请自行百度、Google。

什么是消息队列

消息队列

如图，P 为 producer 生产者，C 为 consumer 消费者，红色部分为消息队列。通俗地解释一下消息队列，你想象一个场景：你到报社订阅了一份报纸，报社每日生产一份新报纸，便将新报纸发往邮局并告诉邮局你的地址，邮递员将你的报纸送往你的邮箱，你便可以愉快地阅读今天的时事新闻了。当然，可能一个人订阅了好几家报社，一家报社也可以被多个人订阅。在这个场景中，消息队列就担任了，邮箱、邮局、邮递员的角色。

常用消息队列库对比

在网络上搜索到一个比较全面的对比图，我这边就直接引用原图，不再造轮子了。原图地址：（https://cloud.tencent.com/developer/article/1006035）消息队列库对比广泛来说，电商、金融等对事务性要求很高的，可以考虑RabbitMQ和RocketMQ，对性能要求高的可考虑Kafka。

Kafka 初体验

kafka 术语：

Broker：Kafka 集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为 broker。
Topic：每条发布到 Kafka 集群的消息都有一个类别，这个类别被称为 Topic。（物理上不同 Topic 的消息分开存储，逻辑上一个 Topic 的消息虽然保存于一个或多个 broker 上，但用户只需指定消息的 Topic 即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）。
Partition：Partition 是物理上的概念，每个 Topic 包含一个或多个 Partition。
Producer：负责发布消息到 Kafka broker。
Consumer：消息消费者，向 Kafka broker 读取消息的客户端。
Consumer Group：每个 Consumer 属于一个特定的 Consumer Group（可为每个 Consumer 指定 group name，若不指定 group name 则属于默认的 group）。

安装单节点 kafka

由于这里只是入门，就只使用单节点了。这里使用 Docker 来构建 kafka，其代码如下：docker-compose.yaml

version: '3'
services:
#<!--定义zk层服务-->
  zookeeper:
    image: wurstmeister/zookeeper
    ports:
      - "2181:2181"
#<!--定义Kafka层-->
  kafka:
    image: wurstmeister/kafka
    depends_on: [ zookeeper ]
    ports:
      - "9092:9092"
    environment:
      KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 123.45.567.89
      KAFKA_CREATE_TOPICS: "test:1:1"
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock

docker-compose up 启动 kafaka。

nodejs 与 python 互调

我们先来看看，nodejs 为 producer ，python 为 comsumer 的情况： python consumer

nodejs producer

再看看，python 为 producer，nodejs 为consumer 的情况： nodejs consumer

python producer

代码展示

nodejs producer

var kafka = require('kafka-node'),
    Producer = kafka.Producer,
    KeyedMessage = kafka.KeyedMessage,
    client = new kafka.KafkaClient({kafkaHost: '123.45.567.89:9092'}),
    producer = new Producer(client),
    payloads = [
        { topic: 'my_favorite_topic', messages: 'produce by nodejs', partition: 0 }
    ];
producer.on('ready', function () {
    producer.send(payloads, function (err, data) {
        console.log(data);
    });
});
producer.on('error', function (err) {})

nodejs consumer

var kafka = require('kafka-node'),
    Consumer = kafka.Consumer,
    client = new kafka.KafkaClient({kafkaHost: '123.45.567.89:9092'}),
    consumer = new Consumer(
        client,
        [
            {topic: 'my_favorite_topic', partition: 0}
        ],
        {
            autoCommit: false
        }
    );
consumer.on('message', function (message) {
    console.log(message);
});

python producer

from kafka import KafkaProducer
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['123.45.567.89:9092'],
                         api_version=(0, 10, 1)
                         )  # 此处ip可以是多个['0.0.0.1:9092','0.0.0.2:9092','0.0.0.3:9092' ]
for _ in range(100):
    producer.send('my_favorite_topic', b'produce by python')
producer.close()

python consumer

from kafka import KafkaConsumer
consumer = KafkaConsumer('my_favorite_topic', bootstrap_servers=['123.45.567.89:9092'], api_version=(0, 10, 1)
for msg in consumer:
    print(msg)

RabbitMq 初体验

介绍过 Kafka 之后，RabbitMQ 就不在详细介绍了，请看源码了。

后记

不知不觉，消息队列也讲完了，要真真切切地区实践，才能真正地掌握。

本篇文章首发于公众号「zone7」，关注公众号获取最新推文，后台回复【小白微服务】获取源码。

SunilWang 1楼•6 年前

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