在PHP中,我們可以用array來簡單模擬隊(duì)列的功能,array_push出列,array_pop入列,但是更高效的用法還是要使用SplQueue這個官方提供的隊(duì)列類來做,記錄一下簡單的用法。
成都創(chuàng)新互聯(lián)是創(chuàng)新、創(chuàng)意、研發(fā)型一體的綜合型網(wǎng)站建設(shè)公司,自成立以來公司不斷探索創(chuàng)新,始終堅(jiān)持為客戶提供滿意周到的服務(wù),在本地打下了良好的口碑,在過去的十多年時間我們累計(jì)服務(wù)了上千家以及全國政企客戶,如成都宴會酒店設(shè)計(jì)等企業(yè)單位,完善的項(xiàng)目管理流程,嚴(yán)格把控項(xiàng)目進(jìn)度與質(zhì)量監(jiān)控加上過硬的技術(shù)實(shí)力獲得客戶的一致表揚(yáng)。
我們注意到,SplQueue中還有push和pop方法,它們與enqueue和dequeue有什么區(qū)別呢?
push和enqueue沒有區(qū)別,但是pop等同于棧的pop(FILO),每次彈出最后壓入隊(duì)列的元素。
而隊(duì)列是先進(jìn)先出(FIFO)的,所以每次彈出的都是剩下的節(jié)點(diǎn)中先入列節(jié)點(diǎn)
以上是PHP隊(duì)列的簡單用法,下面是一些迭代器指針相關(guān)的操作
先進(jìn)后出(FILO),就像一個敞口向上的容器,只能將后進(jìn)入容器的先彈出。
先進(jìn)先出(FIFO),跟棧相反,隊(duì)列就像一根上下貫通的水管,只能將先流入水管的水流出去。
優(yōu)先隊(duì)列也是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),通過加權(quán)值進(jìn)行排序,PHP核心庫提供了 SplPriorityQueue 對象來實(shí)現(xiàn)。
優(yōu)先隊(duì)列內(nèi)部是用 Heap:堆 這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)的,默認(rèn)是大頂堆(MaxHeap)。
優(yōu)先隊(duì)列改成小頂堆,需要重寫compare方法,將比較值對調(diào),即可切換小頂堆和大頂堆。
堆就是為了實(shí)現(xiàn)優(yōu)先隊(duì)列而設(shè)計(jì)的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它分為大頂堆和小頂堆,PHP核心庫提供了 大頂堆SplMaxHeap 和 小頂堆SplMinHeap 兩種類可供直接使用,他們都是由SplHeap抽象類實(shí)現(xiàn)的。
總結(jié):
隊(duì)列這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更簡單,就像我們生活中排隊(duì)一樣,它的特性是先進(jìn)先出(FIFO)。
PHP
SPL中SplQueue類就是實(shí)現(xiàn)隊(duì)列操作,和棧一樣,它也可以繼承雙鏈表(SplDoublyLinkedList)輕松實(shí)現(xiàn)。
SplQueue類摘要如下:
SplQueue簡單使用如下:
復(fù)制代碼
代碼如下:
$queue
=
new
SplQueue();
/**
*
可見隊(duì)列和雙鏈表的區(qū)別就是IteratorMode改變了而已,棧的IteratorMode只能為:
*
(1)SplDoublyLinkedList::IT_MODE_FIFO
|
SplDoublyLinkedList::IT_MODE_KEEP
(默認(rèn)值,迭代后數(shù)據(jù)保存)
*
(2)SplDoublyLinkedList::IT_MODE_FIFO
|
SplDoublyLinkedList::IT_MODE_DELETE
(迭代后數(shù)據(jù)刪除)
*/
$queue-setIteratorMode(SplDoublyLinkedList::IT_MODE_FIFO
|
SplDoublyLinkedList::IT_MODE_DELETE);
//SplQueue::enqueue()其實(shí)就是
SplDoublyLinkedList::push()
$queue-enqueue('a');
$queue-enqueue('b');
$queue-enqueue('c');
//SplQueue::dequeue()其實(shí)就是
SplDoublyLinkedList::shift()
print_r($queue-dequeue());
foreach($queue
as
$item)
{
echo
$item
.
PHP_EOL;
}
print_r($queue);
而優(yōu)先隊(duì)列SplPriorityQueue是基于堆(后文介紹)實(shí)現(xiàn)的。
SplPriorityQueue的類摘要如下:
SplPriorityQueue簡單使用:
$pq
=
new
SplPriorityQueue();
$pq-insert('a',
10);
$pq-insert('b',
1);
$pq-insert('c',
8);
echo
$pq-count()
.PHP_EOL;
//3
echo
$pq-current()
.
PHP_EOL;
//a
/**
*
設(shè)置元素出隊(duì)模式
*
SplPriorityQueue::EXTR_DATA
僅提取值
*
SplPriorityQueue::EXTR_PRIORITY
僅提取優(yōu)先級
*
SplPriorityQueue::EXTR_BOTH
提取數(shù)組包含值和優(yōu)先級
*/
$pq-setExtractFlags(SplPriorityQueue::EXTR_DATA);
while($pq-valid())
{
print_r($pq-current());
//a
c
b
$pq-next();
}
一、消息隊(duì)列概述\x0d\x0a消息隊(duì)列中間件是分布式系統(tǒng)中重要的組件,主要解決應(yīng)用耦合,異步消息,流量削鋒等問題。實(shí)現(xiàn)高性能,高可用,可伸縮和最終一致性架構(gòu)。是大型分布式系統(tǒng)不可缺少的中間件。\x0d\x0a目前在生產(chǎn)環(huán)境,使用較多的消息隊(duì)列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ等。\x0d\x0a二、消息隊(duì)列應(yīng)用場景\x0d\x0a以下介紹消息隊(duì)列在實(shí)際應(yīng)用中常用的使用場景。異步處理,應(yīng)用解耦,流量削鋒和消息通訊四個場景。\x0d\x0a2.1異步處理\x0d\x0a場景說明:用戶注冊后,需要發(fā)注冊郵件和注冊短信。傳統(tǒng)的做法有兩種1.串行的方式;2.并行方式。\x0d\x0a(1)串行方式:將注冊信息寫入數(shù)據(jù)庫成功后,發(fā)送注冊郵件,再發(fā)送注冊短信。以上三個任務(wù)全部完成后,返回給客戶端。(架構(gòu)KKQ:466097527,歡迎加入)\x0d\x0a(2)并行方式:將注冊信息寫入數(shù)據(jù)庫成功后,發(fā)送注冊郵件的同時,發(fā)送注冊短信。以上三個任務(wù)完成后,返回給客戶端。與串行的差別是,并行的方式可以提高處理的時間。\x0d\x0a假設(shè)三個業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)每個使用50毫秒鐘,不考慮網(wǎng)絡(luò)等其他開銷,則串行方式的時間是150毫秒,并行的時間可能是100毫秒。\x0d\x0a因?yàn)镃PU在單位時間內(nèi)處理的請求數(shù)是一定的,假設(shè)CPU1秒內(nèi)吞吐量是100次。則串行方式1秒內(nèi)CPU可處理的請求量是7次(1000/150)。并行方式處理的請求量是10次(1000/100)。\x0d\x0a小結(jié):如以上案例描述,傳統(tǒng)的方式系統(tǒng)的性能(并發(fā)量,吞吐量,響應(yīng)時間)會有瓶頸。如何解決這個問題呢?\x0d\x0a引入消息隊(duì)列,將不是必須的業(yè)務(wù)邏輯,異步處理。改造后的架構(gòu)如下:\x0d\x0a按照以上約定,用戶的響應(yīng)時間相當(dāng)于是注冊信息寫入數(shù)據(jù)庫的時間,也就是50毫秒。注冊郵件,發(fā)送短信寫入消息隊(duì)列后,直接返回,因此寫入消息隊(duì)列的速度很快,基本可以忽略,因此用戶的響應(yīng)時間可能是50毫秒。因此架構(gòu)改變后,系統(tǒng)的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍,比并行提高了兩倍。\x0d\x0a2.2應(yīng)用解耦\x0d\x0a場景說明:用戶下單后,訂單系統(tǒng)需要通知庫存系統(tǒng)。傳統(tǒng)的做法是,訂單系統(tǒng)調(diào)用庫存系統(tǒng)的接口。如下圖:\x0d\x0a傳統(tǒng)模式的缺點(diǎn):\x0d\x0a1) 假如庫存系統(tǒng)無法訪問,則訂單減庫存將失敗,從而導(dǎo)致訂單失?。籠x0d\x0a2) 訂單系統(tǒng)與庫存系統(tǒng)耦合;\x0d\x0a如何解決以上問題呢?引入應(yīng)用消息隊(duì)列后的方案,如下圖:\x0d\x0a訂單系統(tǒng):用戶下單后,訂單系統(tǒng)完成持久化處理,將消息寫入消息隊(duì)列,返回用戶訂單下單成功。\x0d\x0a庫存系統(tǒng):訂閱下單的消息,采用拉/推的方式,獲取下單信息,庫存系統(tǒng)根據(jù)下單信息,進(jìn)行庫存操作。\x0d\x0a假如:在下單時庫存系統(tǒng)不能正常使用。也不影響正常下單,因?yàn)橄聠魏螅唵蜗到y(tǒng)寫入消息隊(duì)列就不再關(guān)心其他的后續(xù)操作了。實(shí)現(xiàn)訂單系統(tǒng)與庫存系統(tǒng)的應(yīng)用解耦。\x0d\x0a2.3流量削鋒\x0d\x0a流量削鋒也是消息隊(duì)列中的常用場景,一般在秒殺或團(tuán)搶活動中使用廣泛。\x0d\x0a應(yīng)用場景:秒殺活動,一般會因?yàn)榱髁窟^大,導(dǎo)致流量暴增,應(yīng)用掛掉。為解決這個問題,一般需要在應(yīng)用前端加入消息隊(duì)列。\x0d\x0a可以控制活動的人數(shù);\x0d\x0a可以緩解短時間內(nèi)高流量壓垮應(yīng)用;\x0d\x0a用戶的請求,服務(wù)器接收后,首先寫入消息隊(duì)列。假如消息隊(duì)列長度超過最大數(shù)量,則直接拋棄用戶請求或跳轉(zhuǎn)到錯誤頁面;\x0d\x0a秒殺業(yè)務(wù)根據(jù)消息隊(duì)列中的請求信息,再做后續(xù)處理。\x0d\x0a2.4日志處理\x0d\x0a日志處理是指將消息隊(duì)列用在日志處理中,比如Kafka的應(yīng)用,解決大量日志傳輸?shù)膯栴}。架構(gòu)簡化如下:\x0d\x0a日志采集客戶端,負(fù)責(zé)日志數(shù)據(jù)采集,定時寫受寫入Kafka隊(duì)列;\x0d\x0aKafka消息隊(duì)列,負(fù)責(zé)日志數(shù)據(jù)的接收,存儲和轉(zhuǎn)發(fā);\x0d\x0a日志處理應(yīng)用:訂閱并消費(fèi)kafka隊(duì)列中的日志數(shù)據(jù);\x0d\x0a以下是新浪kafka日志處理應(yīng)用案例:\x0d\x0a(1)Kafka:接收用戶日志的消息隊(duì)列。\x0d\x0a(2)Logstash:做日志解析,統(tǒng)一成JSON輸出給Elasticsearch。\x0d\x0a(3)Elasticsearch:實(shí)時日志分析服務(wù)的核心技術(shù),一個schemaless,實(shí)時的數(shù)據(jù)存儲服務(wù),通過index組織數(shù)據(jù),兼具強(qiáng)大的搜索和統(tǒng)計(jì)功能。\x0d\x0a(4)Kibana:基于Elasticsearch的數(shù)據(jù)可視化組件,超強(qiáng)的數(shù)據(jù)可視化能力是眾多公司選擇ELK stack的重要原因。\x0d\x0a2.5消息通訊\x0d\x0a消息通訊是指,消息隊(duì)列一般都內(nèi)置了高效的通信機(jī)制,因此也可以用在純的消息通訊。比如實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對點(diǎn)消息隊(duì)列,或者聊天室等。\x0d\x0a點(diǎn)對點(diǎn)通訊:\x0d\x0a客戶端A和客戶端B使用同一隊(duì)列,進(jìn)行消息通訊。\x0d\x0a聊天室通訊:\x0d\x0a客戶端A,客戶端B,客戶端N訂閱同一主題,進(jìn)行消息發(fā)布和接收。實(shí)現(xiàn)類似聊天室效果。\x0d\x0a以上實(shí)際是消息隊(duì)列的兩種消息模式,點(diǎn)對點(diǎn)或發(fā)布訂閱模式。模型為示意圖,供參考。\x0d\x0a三、消息中間件示例\x0d\x0a3.1電商系統(tǒng)\x0d\x0a消息隊(duì)列采用高可用,可持久化的消息中間件。比如Active MQ,Rabbit MQ,Rocket Mq。(1)應(yīng)用將主干邏輯處理完成后,寫入消息隊(duì)列。消息發(fā)送是否成功可以開啟消息的確認(rèn)模式。(消息隊(duì)列返回消息接收成功狀態(tài)后,應(yīng)用再返回,這樣保障消息的完整性)\x0d\x0a(2)擴(kuò)展流程(發(fā)短信,配送處理)訂閱隊(duì)列消息。采用推或拉的方式獲取消息并處理。\x0d\x0a(3)消息將應(yīng)用解耦的同時,帶來了數(shù)據(jù)一致性問題,可以采用最終一致性方式解決。比如主數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫,擴(kuò)展應(yīng)用根據(jù)消息隊(duì)列,并結(jié)合數(shù)據(jù)庫方式實(shí)現(xiàn)基于消息隊(duì)列的后續(xù)處理。\x0d\x0a3.2日志收集系統(tǒng)\x0d\x0a分為Zookeeper注冊中心,日志收集客戶端,Kafka集群和Storm集群(OtherApp)四部分組成。\x0d\x0aZookeeper注冊中心,提出負(fù)載均衡和地址查找服務(wù);\x0d\x0a日志收集客戶端,用于采集應(yīng)用系統(tǒng)的日志,并將數(shù)據(jù)推送到kafka隊(duì)列;\x0d\x0a四、JMS消息服務(wù)\x0d\x0a講消息隊(duì)列就不得不提JMS 。JMS(Java Message Service,Java消息服務(wù))API是一個消息服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)/規(guī)范,允許應(yīng)用程序組件基于JavaEE平臺創(chuàng)建、發(fā)送、接收和讀取消息。它使分布式通信耦合度更低,消息服務(wù)更加可靠以及異步性。\x0d\x0a在EJB架構(gòu)中,有消息bean可以無縫的與JM消息服務(wù)集成。在J2EE架構(gòu)模式中,有消息服務(wù)者模式,用于實(shí)現(xiàn)消息與應(yīng)用直接的解耦。\x0d\x0a4.1消息模型\x0d\x0a在JMS標(biāo)準(zhǔn)中,有兩種消息模型P2P(Point to Point),Publish/Subscribe(Pub/Sub)。\x0d\x0a4.1.1 P2P模式\x0d\x0aP2P模式包含三個角色:消息隊(duì)列(Queue),發(fā)送者(Sender),接收者(Receiver)。每個消息都被發(fā)送到一個特定的隊(duì)列,接收者從隊(duì)列中獲取消息。隊(duì)列保留著消息,直到他們被消費(fèi)或超時。\x0d\x0aP2P的特點(diǎn)\x0d\x0a每個消息只有一個消費(fèi)者(Consumer)(即一旦被消費(fèi),消息就不再在消息隊(duì)列中)\x0d\x0a發(fā)送者和接收者之間在時間上沒有依賴性,也就是說當(dāng)發(fā)送者發(fā)送了消息之后,不管接收者有沒有正在運(yùn)行,它不會影響到消息被發(fā)送到隊(duì)列\(zhòng)x0d\x0a接收者在成功接收消息之后需向隊(duì)列應(yīng)答成功\x0d\x0a如果希望發(fā)送的每個消息都會被成功處理的話,那么需要P2P模式。(架構(gòu)KKQ:466097527,歡迎加入)\x0d\x0a4.1.2 Pub/sub模式\x0d\x0a包含三個角色主題(Topic),發(fā)布者(Publisher),訂閱者(Subscriber) 。多個發(fā)布者將消息發(fā)送到Topic,系統(tǒng)將這些消息傳遞給多個訂閱者。\x0d\x0aPub/Sub的特點(diǎn)\x0d\x0a每個消息可以有多個消費(fèi)者\(yùn)x0d\x0a發(fā)布者和訂閱者之間有時間上的依賴性。針對某個主題(Topic)的訂閱者,它必須創(chuàng)建一個訂閱者之后,才能消費(fèi)發(fā)布者的消息。\x0d\x0a為了消費(fèi)消息,訂閱者必須保持運(yùn)行的狀態(tài)。\x0d\x0a為了緩和這樣嚴(yán)格的時間相關(guān)性,JMS允許訂閱者創(chuàng)建一個可持久化的訂閱。這樣,即使訂閱者沒有被激活(運(yùn)行),它也能接收到發(fā)布者的消息。\x0d\x0a如果希望發(fā)送的消息可以不被做任何處理、或者只被一個消息者處理、或者可以被多個消費(fèi)者處理的話,那么可以采用Pub/Sub模型。\x0d\x0a4.2消息消費(fèi)\x0d\x0a在JMS中,消息的產(chǎn)生和消費(fèi)都是異步的。對于消費(fèi)來說,JMS的消息者可以通過兩種方式來消費(fèi)消息。\x0d\x0a(1)同步\x0d\x0a訂閱者或接收者通過receive方法來接收消息,receive方法在接收到消息之前(或超時之前)將一直阻塞;\x0d\x0a(2)異步\x0d\x0a訂閱者或接收者可以注冊為一個消息監(jiān)聽器。當(dāng)消息到達(dá)之后,系統(tǒng)自動調(diào)用監(jiān)聽器的onMessage方法。\x0d\x0aJNDI:Java命名和目錄接口,是一種標(biāo)準(zhǔn)的Java命名系統(tǒng)接口??梢栽诰W(wǎng)絡(luò)上查找和訪問服務(wù)。通過指定一個資源名稱,該名稱對應(yīng)于數(shù)據(jù)庫或命名服務(wù)中的一個記錄,同時返回資源連接建立所必須的信息。\x0d\x0aJNDI在JMS中起到查找和訪問發(fā)送目標(biāo)或消息來源的作用。(架構(gòu)KKQ:466097527,歡迎加入)\x0d\x0a4.3JMS編程模型\x0d\x0a(1) ConnectionFactory\x0d\x0a創(chuàng)建Connection對象的工廠,針對兩種不同的jms消息模型,分別有QueueConnectionFactory和TopicConnectionFactory兩種??梢酝ㄟ^JNDI來查找ConnectionFactory對象。\x0d\x0a(2) Destination\x0d\x0aDestination的意思是消息生產(chǎn)者的消息發(fā)送目標(biāo)或者說消息消費(fèi)者的消息來源。對于消息生產(chǎn)者來說,它的Destination是某個隊(duì)列(Queue)或某個主題(Topic);對于消息消費(fèi)者來說,它的Destination也是某個隊(duì)列或主題(即消息來源)。\x0d\x0a所以,Destination實(shí)際上就是兩種類型的對象:Queue、Topic可以通過JNDI來查找Destination。\x0d\x0a(3) Connection\x0d\x0aConnection表示在客戶端和JMS系統(tǒng)之間建立的鏈接(對TCP/IP socket的包裝)。Connection可以產(chǎn)生一個或多個Session。跟ConnectionFactory一樣,Connection也有兩種類型:QueueConnection和TopicConnection。\x0d\x0a(4) Session\x0d\x0aSession是操作消息的接口??梢酝ㄟ^session創(chuàng)建生產(chǎn)者、消費(fèi)者、消息等。Session提供了事務(wù)的功能。當(dāng)需要使用session發(fā)送/接收多個消息時,可以將這些發(fā)送/接收動作放到一個事務(wù)中。同樣,也分QueueSession和TopicSession。\x0d\x0a(5) 消息的生產(chǎn)者\(yùn)x0d\x0a消息生產(chǎn)者由Session創(chuàng)建,并用于將消息發(fā)送到Destination。同樣,消息生產(chǎn)者分兩種類型:QueueSender和TopicPublisher??梢哉{(diào)用消息生產(chǎn)者的方法(send或publish方法)發(fā)送消息。\x0d\x0a(6) 消息消費(fèi)者\(yùn)x0d\x0a消息消費(fèi)者由Session創(chuàng)建,用于接收被發(fā)送到Destination的消息。兩種類型:QueueReceiver和TopicSubscriber??煞謩e通過session的createReceiver(Queue)或createSubscriber(Topic)來創(chuàng)建。當(dāng)然,也可以session的creatDurableSubscriber方法來創(chuàng)建持久化的訂閱者。\x0d\x0a(7) MessageListener\x0d\x0a消息監(jiān)聽器。如果注冊了消息監(jiān)聽器,一旦消息到達(dá),將自動調(diào)用監(jiān)聽器的onMessage方法。EJB中的MDB(Message-Driven Bean)就是一種MessageListener。\x0d\x0a深入學(xué)習(xí)JMS對掌握J(rèn)AVA架構(gòu),EJB架構(gòu)有很好的幫助,消息中間件也是大型分布式系統(tǒng)必須的組件。本次分享主要做全局性介紹,具體的深入需要大家學(xué)習(xí),實(shí)踐,總結(jié),領(lǐng)會。\x0d\x0a五、常用消息隊(duì)列\(zhòng)x0d\x0a一般商用的容器,比如WebLogic,JBoss,都支持JMS標(biāo)準(zhǔn),開發(fā)上很方便。但免費(fèi)的比如Tomcat,Jetty等則需要使用第三方的消息中間件。本部分內(nèi)容介紹常用的消息中間件(Active MQ,Rabbit MQ,Zero MQ,Kafka)以及他們的特點(diǎn)。\x0d\x0a5.1 ActiveMQ\x0d\x0aActiveMQ 是Apache出品,最流行的,能力強(qiáng)勁的開源消息總線。ActiveMQ 是一個完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規(guī)范的 JMS Provider實(shí)現(xiàn),盡管JMS規(guī)范出臺已經(jīng)是很久的事情了,但是JMS在當(dāng)今的J2EE應(yīng)用中間仍然扮演著特殊的地位。\x0d\x0aActiveMQ特性如下:\x0d\x0a⒈ 多種語言和協(xié)議編寫客戶端。語言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP。應(yīng)用協(xié)議: OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP\x0d\x0a⒉ 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規(guī)范 (持久化,XA消息,事務(wù))\x0d\x0a⒊ 對spring的支持,ActiveMQ可以很容易內(nèi)嵌到使用Spring的系統(tǒng)里面去,而且也支持Spring2.0的特性\x0d\x0a⒋ 通過了常見J2EE服務(wù)器(如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的測試,其中通過JCA 1.5 resource adaptors的配置,可以讓ActiveMQ可以自動的部署到任何兼容J2EE 1.4 商業(yè)服務(wù)器上\x0d\x0a⒌ 支持多種傳送協(xié)議:in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA\x0d\x0a⒍ 支持通過JDBC和journal提供高速的消息持久化\x0d\x0a⒎ 從設(shè)計(jì)上保證了高性能的集群,客戶端-服務(wù)器,點(diǎn)對點(diǎn)\x0d\x0a⒏ 支持Ajax\x0d\x0a⒐ 支持與Axis的整合\x0d\x0a⒑ 可以很容易得調(diào)用內(nèi)嵌JMS provider,進(jìn)行測試\x0d\x0a5.2 RabbitMQ\x0d\x0aRabbitMQ是流行的開源消息隊(duì)列系統(tǒng),用erlang語言開發(fā)。RabbitMQ是AMQP(高級消息隊(duì)列協(xié)議)的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)。支持多種客戶端,如:Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等,支持AJAX,持久化。用于在分布式系統(tǒng)中存儲轉(zhuǎn)發(fā)消息,在易用性、擴(kuò)展性、高可用性等方面表現(xiàn)不俗。\x0d\x0a幾個重要概念:\x0d\x0aBroker:簡單來說就是消息隊(duì)列服務(wù)器實(shí)體。\x0d\x0aExchange:消息交換機(jī),它指定消息按什么規(guī)則,路由到哪個隊(duì)列。\x0d\x0aQueue:消息隊(duì)列載體,每個消息都會被投入到一個或多個隊(duì)列。\x0d\x0aBinding:綁定,它的作用就是把exchange和queue按照路由規(guī)則綁定起來。\x0d\x0aRouting Key:路由關(guān)鍵字,exchange根據(jù)這個關(guān)鍵字進(jìn)行消息投遞。\x0d\x0avhost:虛擬主機(jī),一個broker里可以開設(shè)多個vhost,用作不同用戶的權(quán)限分離。\x0d\x0aproducer:消息生產(chǎn)者,就是投遞消息的程序。\x0d\x0aconsumer:消息消費(fèi)者,就是接受消息的程序。\x0d\x0achannel:消息通道,在客戶端的每個連接里,可建立多個channel,每個channel代表一個會話任務(wù)。\x0d\x0a消息隊(duì)列的使用過程,如下:\x0d\x0a(1)客戶端連接到消息隊(duì)列服務(wù)器,打開一個channel。\x0d\x0a(2)客戶端聲明一個exchange,并設(shè)置相關(guān)屬性。\x0d\x0a(3)客戶端聲明一個queue,并設(shè)置相關(guān)屬性。\x0d\x0a(4)客戶端使用routing key,在exchange和queue之間建立好綁定關(guān)系。\x0d\x0a(5)客戶端投遞消息到exchange。\x0d\x0aexchange接收到消息后,就根據(jù)消息的key和已經(jīng)設(shè)置的binding,進(jìn)行消息路由,將消息投遞到一個或多個隊(duì)列里。\x0d\x0a5.3 ZeroMQ\x0d\x0a號稱史上最快的消息隊(duì)列,它實(shí)際類似于Socket的一系列接口,他跟Socket的區(qū)別是:普通的socket是端到端的(1:1的關(guān)系),而ZMQ卻是可以N:M 的關(guān)系,人們對BSD套接字的了解較多的是點(diǎn)對點(diǎn)的連接,點(diǎn)對點(diǎn)連接需要顯式地建立連接、銷毀連接、選擇協(xié)議(TCP/UDP)和處理錯誤等,而ZMQ屏蔽了這些細(xì)節(jié),讓你的網(wǎng)絡(luò)編程更為簡單。ZMQ用于node與node間的通信,node可以是主機(jī)或者是進(jìn)程。\x0d\x0a引用官方的說法: “ZMQ(以下ZeroMQ簡稱ZMQ)是一個簡單好用的傳輸層,像框架一樣的一個socket library,他使得Socket編程更加簡單、簡潔和性能更高。是一個消息處理隊(duì)列庫,可在多個線程、內(nèi)核和主機(jī)盒之間彈性伸縮。ZMQ的明確目標(biāo)是“成為標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧的一部分,之后進(jìn)入Linux內(nèi)核”?,F(xiàn)在還未看到它們的成功。但是,它無疑是極具前景的、并且是人們更加需要的“傳統(tǒng)”BSD套接字之上的一 層封裝。ZMQ讓編寫高性能網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序極為簡單和有趣?!盶x0d\x0a特點(diǎn)是:\x0d\x0a高性能,非持久化;\x0d\x0a跨平臺:支持Linux、Windows、OS X等。\x0d\x0a多語言支持; C、C++、Java、.NET、Python等30多種開發(fā)語言。\x0d\x0a可單獨(dú)部署或集成到應(yīng)用中使用;\x0d\x0a可作為Socket通信庫使用。\x0d\x0a與RabbitMQ相比,ZMQ并不像是一個傳統(tǒng)意義上的消息隊(duì)列服務(wù)器,事實(shí)上,它也根本不是一個服務(wù)器,更像一個底層的網(wǎng)絡(luò)通訊庫,在Socket API之上做了一層封裝,將網(wǎng)絡(luò)通訊、進(jìn)程通訊和線程通訊抽象為統(tǒng)一的API接口。支持“Request-Reply “,”Publisher-Subscriber“,”Parallel Pipeline”三種基本模型和擴(kuò)展模型。\x0d\x0aZeroMQ高性能設(shè)計(jì)要點(diǎn):\x0d\x0a1、無鎖的隊(duì)列模型\x0d\x0a對于跨線程間的交互(用戶端和session)之間的數(shù)據(jù)交換通道pipe,采用無鎖的隊(duì)列算法CAS;在pipe兩端注冊有異步事件,在讀或者寫消息到pipe的時,會自動觸發(fā)讀寫事件。\x0d\x0a2、批量處理的算法\x0d\x0a對于傳統(tǒng)的消息處理,每個消息在發(fā)送和接收的時候,都需要系統(tǒng)的調(diào)用,這樣對于大量的消息,系統(tǒng)的開銷比較大,zeroMQ對于批量的消息,進(jìn)行了適應(yīng)性的優(yōu)化,可以批量的接收和發(fā)送消息。\x0d\x0a3、多核下的線程綁定,無須CPU切換\x0d\x0a區(qū)別于傳統(tǒng)的多線程并發(fā)模式,信號量或者臨界區(qū), zeroMQ充分利用多核的優(yōu)勢,每個核綁定運(yùn)行一個工作者線程,避免多線程之間的CPU切換開銷。\x0d\x0a5.4 Kafka\x0d\x0aKafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng),它可以處理消費(fèi)者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動作流數(shù)據(jù)。 這種動作(網(wǎng)頁瀏覽,搜索和其他用戶的行動)是在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)上的許多社會功能的一個關(guān)鍵因素。 這些數(shù)據(jù)通常是由于吞吐量的要求而通過處理日志和日志聚合來解決。 對于像Hadoop的一樣的日志數(shù)據(jù)和離線分析系統(tǒng),但又要求實(shí)時處理的限制,這是一個可行的解決方案。Kafka的目的是通過Hadoop的并行加載機(jī)制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理,也是為了通過集群機(jī)來提供實(shí)時的消費(fèi)。\x0d\x0aKafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng),有如下特性:\x0d\x0a通過O(1)的磁盤數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提供消息的持久化,這種結(jié)構(gòu)對于即使數(shù)以TB的消息存儲也能夠保持長時間的穩(wěn)定性能。(文件追加的方式寫入數(shù)據(jù),過期的數(shù)據(jù)定期刪除)\x0d\x0a高吞吐量:即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒數(shù)百萬的消息。\x0d\x0a支持通過Kafka服務(wù)器和消費(fèi)機(jī)集群來分區(qū)消息。\x0d\x0a支持Hadoop并行數(shù)據(jù)加載。\x0d\x0aKafka相關(guān)概念\x0d\x0aBroker\x0d\x0aKafka集群包含一個或多個服務(wù)器,這種服務(wù)器被稱為broker[5]\x0d\x0aTopic\x0d\x0a每條發(fā)布到Kafka集群的消息都有一個類別,這個類別被稱為Topic。(物理上不同Topic的消息分開存儲,邏輯上一個Topic的消息雖然保存于一個或多個broker上但用戶只需指定消息的Topic即可生產(chǎn)或消費(fèi)數(shù)據(jù)而不必關(guān)心數(shù)據(jù)存于何處)\x0d\x0aPartition\x0d\x0aParition是物理上的概念,每個Topic包含一個或多個Partition.\x0d\x0aProducer\x0d\x0a負(fù)責(zé)發(fā)布消息到Kafka broker\x0d\x0aConsumer\x0d\x0a消息消費(fèi)者,向Kafka broker讀取消息的客戶端。\x0d\x0aConsumer Group\x0d\x0a每個Consumer屬于一個特定的Consumer Group(可為每個Consumer指定group name,若不指定group name則屬于默認(rèn)的group)。\x0d\x0a一般應(yīng)用在大數(shù)據(jù)日志處理或?qū)?shí)時性(少量延遲),可靠性(少量丟數(shù)據(jù))要求稍低的場景使用。
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