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怎樣讓您的數(shù)據(jù)庫速度快起來?

2021-04-15 11:56:08 | 來源:中培企業(yè)IT培訓(xùn)網(wǎng)

如今很多行業(yè)正常運(yùn)轉(zhuǎn)維系都離不開數(shù)據(jù)庫,那么讓您的數(shù)據(jù)庫速度快起來,也就能夠在行業(yè)競爭中處優(yōu)勢地位。特別是涉及支付、金融、安全等領(lǐng)域我們都不能忽視。說到運(yùn)行連接,我們就要提到消息隊(duì)列,它是一種異步的服務(wù)間通信方式,適用于無服務(wù)器和微服務(wù)架構(gòu)。消息隊(duì)列擁有消息傳遞,消息生產(chǎn),消息消費(fèi),優(yōu)先級消息等功能,為我們的分布式系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)通信,功能解耦等等,它是分布式系統(tǒng)的一個(gè)重要組件,下面我們來詳細(xì)介紹一下。
怎樣讓您的數(shù)據(jù)庫速度快起來?

消息隊(duì)列(Message Queue)是一種使用高效可靠的數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制來進(jìn)行平臺無關(guān)的數(shù)據(jù)通信的技術(shù)。消息隊(duì)列擁有消息傳遞、消息生產(chǎn)、消息消費(fèi)、優(yōu)先級消息等功能,為我們的分布式系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)通信、功能解耦、彈性伸縮、數(shù)據(jù)冗余、限流削峰、異步消息等豐富能力,是分布式系統(tǒng)的一個(gè)重要組件。

當(dāng)前開源的消息隊(duì)列的組件種類繁多,在Github上搜索Message Queue,就有4K+的資源。如此眾多的消息隊(duì)列的開源項(xiàng)目中,我們耳熟能詳?shù)挠?RabbitMQ、Kafka、RocketMQ、ActiveMQ、Pulsar等等,很多公司也根據(jù)業(yè)務(wù)需求,定制了自己的消息隊(duì)列中間件。這些消息隊(duì)列組件各自都有各自的特性與側(cè)重點(diǎn),適合自己的才是最好的。

一、RabbitMQ

RabbitMQ是一個(gè)歷史比較悠久的消息隊(duì)列中間件,最早可以追溯到2007年,它是使用Erlang語言開發(fā)的一個(gè)AMQP(Advanced Message Queue Protocol 高級消息隊(duì)列協(xié)議)實(shí)現(xiàn)。AMQP是一個(gè)應(yīng)用層協(xié)議的開放標(biāo)準(zhǔn),為面向消息的中間件設(shè)計(jì),基于此協(xié)議的客戶端與消息中間件可傳遞消息,并不受產(chǎn)品、開發(fā)語言等條件的限制。RabbitMQ最初起源于金融系統(tǒng),它在可靠性、可用性、擴(kuò)展性、消息持久化、高并發(fā)等方面的有著卓越的表現(xiàn)。

二、Kafka

Kafka最早由LinkedIn公司開發(fā),它是一個(gè)使用Scala語言開發(fā)的支持多分區(qū),多副本并且基于Zookeeper協(xié)調(diào)的分布式消息系統(tǒng)。它是一種高吞吐、低延遲、可容錯(cuò)的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng),憑借其可水平擴(kuò)展的高吞吐率而被廣泛使用。在大數(shù)據(jù)以及流式數(shù)據(jù)處理方面,Kafka的周邊生態(tài)也是其一大優(yōu)勢,越來越多的開源分布式處理系統(tǒng)如 Cloudera、Apache Storm、Spark、Flink等都支持與 Kafka 集成。

對比

一、消費(fèi)模式

消費(fèi)模式是指消息隊(duì)列消費(fèi)消息是時(shí)候的策略,分為兩種,一種是Push模式,一種是Pull模式。Push模式是指消息隊(duì)列的服務(wù)器端收到新的消息時(shí)主動(dòng)將消息推送(Push)到消費(fèi)端,這種消費(fèi)模式相比如Pull模式會有更好的實(shí)時(shí)性,但是當(dāng)服務(wù)器端消息較多時(shí),可能出現(xiàn)消費(fèi)端來不及消費(fèi)消息從而壓垮消費(fèi)端的情況,需要一定的策略來避免這種情況的發(fā)生。

Pull模式是指消息隊(duì)列的服務(wù)器不主動(dòng)將消息推送給消費(fèi)端,而是有消費(fèi)端主動(dòng)地去從服務(wù)器拉取(Pull)消息,一般都是定時(shí)拉取或者定量拉取的方式。Pull模式相比與Push模式實(shí)時(shí)性會差一些,其優(yōu)勢在于消費(fèi)端可以根據(jù)自身消費(fèi)消息的能力去拉取消息,不會出現(xiàn)消息消費(fèi)不過來的情況。RabbitMQ既支持Push模式同時(shí)也支持Pull模式,而Kafka僅支持Pull模式。

二、消息持久化

消息持久化是指將消息隊(duì)列中的消息保存至磁盤中,以防止在發(fā)生異常或者服務(wù)器宕機(jī)等突發(fā)情況時(shí)發(fā)生數(shù)據(jù)丟失的情況。消息持久化是保證消息隊(duì)列消息可靠性的關(guān)鍵技術(shù)之一。

RabbitMQ在默認(rèn)情況下是不開啟持久化操作,exchange、queue、message等數(shù)據(jù)都是存儲在內(nèi)存中的,這意味著如果 RabbitMQ 重啟、關(guān)閉、宕機(jī)時(shí)所有的信息都將丟失。我們可以在使用RabbitMQ的時(shí)候顯式地將exchange、queue、message 等這些數(shù)據(jù)對象聲明為持久化,這樣一來,即便服務(wù)器宕機(jī)或者故障了,我們也可以將這些數(shù)據(jù)從硬盤中進(jìn)行恢復(fù)。不過需要注意的是,如果RabbitMQ將所有的這些對象都進(jìn)行持久化操作,會嚴(yán)重地影響RabbitMQ的性能,因?yàn)橥綄懭氪疟P的速度會比寫內(nèi)存慢很多,因此需要在可靠性與性能之間進(jìn)行權(quán)衡。

相比與RabbitMQ需要顯式地指定數(shù)據(jù)類型的持久化,Kafka在設(shè)計(jì)之初就是依賴磁盤上的文件系統(tǒng)來進(jìn)行消息的存儲。從傳統(tǒng)的觀念來講,磁盤的讀寫速度總是比內(nèi)存慢很多,但是實(shí)際上磁盤讀寫速度的快慢取決于我們的使用方式:

“一塊SATA RAID-5陣列磁盤的線性寫速度可以達(dá)到幾百M(fèi)_s,而隨機(jī)寫的速度只能是100多KB_s,線性寫的速度是隨機(jī)寫的上千倍”

Kafka的數(shù)據(jù)存儲設(shè)計(jì)是建立在對磁盤文件進(jìn)行追加寫的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的,數(shù)據(jù)讀取也是順序訪問,這樣的數(shù)據(jù)存儲設(shè)計(jì)帶來了非常大的優(yōu)勢:

1、讀操作不會阻塞寫操作與其他操作,并且數(shù)據(jù)大小不會對性能產(chǎn)生影響;

2、磁盤的容量相比與內(nèi)存來說會大很多,消息隊(duì)列的容量大,并且可以存儲任意時(shí)間,不用擔(dān)心故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失;RabbitMQ和Kafka均支持消息持久化,但是RabbitMQ需要顯式地開啟持久化,并且開啟持久化可能影響消息隊(duì)列性能。而Kafka從設(shè)計(jì)之初便支持消息持久化,并且通過優(yōu)秀的設(shè)計(jì)保證了高效的消息讀寫從而保證了較高的吞吐量。

三、性能

性能是我們進(jìn)行技術(shù)選型的一個(gè)重要的參考維度,對于消息隊(duì)列來講,我們最為關(guān)注的一個(gè)性能指標(biāo)是其吞吐量。在吞吐量這個(gè)性能指標(biāo)上,Kafka基于其優(yōu)秀的存儲以及讀寫設(shè)計(jì),相比于RabbitMQ擁有更高的性能。一般來說RabbitMQ的單機(jī)QPS在萬這個(gè)級別左右,而Kafka的單機(jī)QPS可以達(dá)到十萬級甚至百萬級。

這里我沒有進(jìn)行單機(jī)的吞吐量性能測試,援引網(wǎng)上的其他團(tuán)隊(duì)進(jìn)行的一次消息隊(duì)列單機(jī)吞吐量性能測試,讓大家感受一下RabbitMQ與Kafka在吞吐量性能上的差距到底有多少。這次測試對比的是服務(wù)端發(fā)送小消息(124Byte)的性能,測試的策略是不斷增加發(fā)送端的壓力,直到系統(tǒng)的吞吐量不再上升,并且系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間增長,這時(shí)候服務(wù)器端可判斷已出現(xiàn)性能瓶頸,這時(shí)候的吞吐量即為系統(tǒng)的最高吞吐量。

測試的結(jié)果如下:

1. Kafka的單機(jī)吞吐量為17.3w/s,達(dá)到這個(gè)吞吐量時(shí)其Broker磁盤IO已經(jīng)達(dá)到了瓶頸,Kafka能達(dá)到如此之高的單機(jī)吞吐量主要還是得益于其優(yōu)秀的設(shè)計(jì)。

2. RabbitMQ的單機(jī)吞吐量為5.95w/s,并且CPU資源消耗較高,主要原因是其支持AMQP協(xié)議,實(shí)現(xiàn)地非常重量級,在消息的可靠性與吞吐量上做了取舍。

由此可見,在吞吐量這個(gè)性能指標(biāo)上,Kafka相比與RabbitMQ是具有明顯的優(yōu)勢的。

說完了吞吐量,讓我們來討論一下另一個(gè)性能指標(biāo):時(shí)延。其實(shí)在使用消息隊(duì)列的場景下討論時(shí)延是有些矛盾的,因?yàn)槭褂孟㈥?duì)列就代表了可以允許較高的時(shí)延,因?yàn)槭褂孟㈥?duì)列就可能產(chǎn)生消息的堆積,并且消息堆積的越多,從消息生產(chǎn)到消息消費(fèi)的時(shí)延就越高,在對時(shí)延要求比較高的場景下使用消息隊(duì)列是不合適的,我們應(yīng)該使用時(shí)延更低的解決方案比如RPC遠(yuǎn)程過程調(diào)用。

四、可靠性

消息隊(duì)列消息的可靠性也是我們進(jìn)行技術(shù)選型的關(guān)鍵考慮因素之一,尤其涉及到金融、支付、安全等領(lǐng)域,消息的可靠性就顯得尤為重要。保證消息可靠性的關(guān)鍵技術(shù)之一消息持久化,上文已經(jīng)討論過,RabbitMQ以及Kafka均支持,我們這里不做贅述。這里我們來討論一下消息隊(duì)列可靠性的另一個(gè)方面,消息投遞(消費(fèi))的三種不同的保證:

1. 至多一次投遞:消息最多會被投遞一次,但是可能丟失

2. 至少一次投遞:消息至少會被投遞一次,但是可能重復(fù)消費(fèi)

3. 精確一次投遞:保證只會被投遞一次,有且僅有一次

RabbitMQ以及Kafka都支持至多一次投遞以及至少一次投遞的保證,同時(shí)Kafka在0.11.0.0版本之后,通過事務(wù)機(jī)制支持了精確一次投遞的這種保證。

五、可用性

可靠性是保證消息不會丟失或者重復(fù)消費(fèi),而這里的可用性則是指系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)間占總運(yùn)行時(shí)間的百分比,高可用性也就對應(yīng)著低故障率,那么RabbitMQ與Kafka分別有什么機(jī)制來保證系統(tǒng)的高可用呢?

RabbitMQ采用鏡像集群的策略來保證系統(tǒng)的高可用性,在鏡像集群模式下,無論是消息隊(duì)列還是消息都會存儲在集群中的多個(gè)實(shí)例上。也就是說,對于集群中的每個(gè)queue來說,集群中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有這個(gè)queue的完整鏡像,這樣一來,即使某個(gè)節(jié)點(diǎn)宕機(jī)了,也不會影響整個(gè)集群的功能。并且即使是某個(gè)主節(jié)點(diǎn)宕機(jī)了,RabbitMQ集群也可以通過選主算法選舉新的主節(jié)點(diǎn)從而恢復(fù)正常服務(wù)。

Kafka的高可用性主要源自于其健壯的副本(Replication)策略。其采用的是類似 PacificA 的一致性協(xié)議,通過 ISR(In-Sync-Replica)來保證多副本之間的同步,并且支持強(qiáng)一致性語義(通過 acks 實(shí)現(xiàn))。

六、社區(qū)生態(tài)及語言支持

從長遠(yuǎn)的角度來講,社區(qū)生態(tài)是我們選擇解決方案考慮的關(guān)鍵因素之一,一個(gè)開源組件,使用的人越多,社區(qū)越活躍,則說明別人踩過的坑也就越多,在我們開發(fā)過程中遇到問題時(shí)就更加容易找到解決方案。同時(shí),如果一個(gè)開源組件更新迭代很快,那么它就可以迅速修復(fù)以前舊版本的問題,同時(shí)快速地迭代開發(fā)新功能。

在社區(qū)生態(tài)這方面,總體來說,Kafka的生態(tài)以及周邊環(huán)境相比于RabbitMQ更加的成熟和豐富,Kafka擁有更多的開源的客戶端、負(fù)載均衡組件,同時(shí)像Kubernetes、Spark等知名的開源項(xiàng)目也對Kafka有較好的支持。這可能也是得益于在大數(shù)據(jù)處理方面,Kafka的流式數(shù)據(jù)的概念和大數(shù)據(jù)處理更為的契合。

相比于Kafka,RabbitMQ的社區(qū)規(guī)模可能會較小一些,但是畢竟也是一個(gè)久經(jīng)考驗(yàn)的開源消息隊(duì)列組件,總的來說我們在使用過程中一般也不會遇到社區(qū)解決不了的疑難問題。

在語言支持方面,RabbitMQ和Kafka支持的語言都非常的多,Kafka支持大約17種語言,RabbitMQ支持大約22中語言,主流的變成語言如Java、PHP、C++等等兩者均支持,相信在使用的編程語言方面不會有太大的問題。

以上就是兩種主流的消息隊(duì)列組件RabbitMQ和Kafka進(jìn)行了對比和探討,希望給大家在消息隊(duì)列技術(shù)選型方面提供一定的思路,如果您想了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)庫的相關(guān)信息,請您繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。

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