软件架构设计与模式之：消息队列与事件驱动架构

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

消息队列简介

消息队列（MQ）是一个用于传输、存储和处理异步消息的软件组件。通常用在企业应用中实现松耦合的结构和应用程序间的数据交换。消息队列是分布式系统中重要的一种基础设施，是基于消息传递范式的通信方式之一。其基本思想是利用消息代理将生产者和消费者之间的数据流进行转换，从而使得两边不直接通讯，通过中间的消息队列进行通讯。消息队列提供异步、可靠、基于时间或空间的消息传递机制，它可以帮助解决信息的延迟性、丢失性、顺序性等问题。

事件驱动架构简介

事件驱动架构（EDA）又称为事件驱动应用（EVA），它是基于发布/订阅模型的异步架构设计方法。事件驱动架构最大的特点就是解耦，即应用不同功能模块之间不需要相互依赖。发布-订阅模型通过发布者向事件发生器发送消息并触发一个事件，而该消息会被对应的多个订阅者监听到并作出相应的反应。事件驱动架构的主要思想是通过异步的事件驱动模型完成应用各个模块之间的通信，提高应用的韧性、弹性和伸缩性。

事件驱动架构与消息队列对比

相同点

• 都是基于异步模型的架构。
• 使用发布-订阅模型实现两个模块之间的解耦。
• 都可以通过消息队列或事件总线进行异步通信。

不同点

根据上表对比，可以看出，事件驱动架构在架构层面具有较好的灵活性、弹性及伸缩性，但在性能方面却比较弱。而消息队列则可以更好地适应于时效性要求高且数据量大的应用场景。因此，在实际开发中，往往结合使用两种架构设计方法，共同解决应用模块间通信问题。此外，为了降低成本，也可以只选择其中一种架构进行应用开发，另一种架构只作为后续扩展或维护的参考架构。因此，了解二者区别与联系是十分必要的。

2.核心概念与联系

发布订阅模型

事件驱动架构和消息队列中的发布-订阅模型一样，都是用于解耦两个模块或服务之间的关系，或者说，是事件驱动模型的具体体现。发布-订阅模型由发布者和订阅者组成，一个发布者可以同时发布多个事件，而每个事件都会被多个订阅者监听并接收。这种模式能够很好地支持多对多、多对一、一对一的通信关系，并且还能有效地避免了直接的依赖关系。

发布者、主题和事件

在发布订阅模型中，有三个角色需要考虑：发布者、主题和事件。发布者是消息的创建者，他可以产生一条消息，消息中包含了一个事件。主题代表着消息的交付目的地，当发布者产生一条消息时，它就会发送给某个主题，主题再把该消息传递给它的所有订阅者。订阅者则负责接收并处理事件。

同步、异步和双工通信

在消息队列、事件总线和其他类型的通信机制中，都存在三种通信类型：同步、异步和双工通信。同步通信是指客户端发送请求后，等待服务器端返回结果；异步通信是指客户端发送请求后，服务器端无需回复，直接处理下一个请求；双工通信是指通信双方可以同时收发消息。由于EDA的异步特性，因此一般采用异步通信。

消息队列

消息队列（Message Queue）是一种先进的分布式组件，用于处理与业务处理密集型任务相关的任务，它保证了任务的实时性、一致性和可用性。消息队列采用发布-订阅模型，生产者向队列中写入消息，消费者则从队列中读取消息并进行处理。消息队列的优点包括：

1. 异步化异步通信
2. 有序性消息的顺序性
3. 可靠性消息的可靠性
4. 削峰填谷处理能力强

主题

主题（Topic）是用来归类消息的名称，消费者可以订阅某个主题，这样就可以接收到该主题下的所有消息。主题一般具有广播性质，也就是生产者发布的消息会被所有的消费者接收到。当然，也可以指定某个消费者只接收某些主题下的消息。

队列

队列（Queue）是消息的容器，生产者和消费者可以向队列中写入或读取消息。一般来说，消费者会从队列尾部读取消息，以防止出现消费者与生产者速度差异导致的读不到消息的情况。消费者读取到的消息不会被删除，而是在队列中保留一段时间，以便其它消费者继续读取。

订阅者

订阅者（Subscriber）就是接收消息的人，他们可以在主题下订阅，当生产者发送消息时，消息会被自动推送到它们的队列中。消费者可以订阅多个主题，并可以指定自己的优先级，以便接收优先级高的消息。

Broker

Broker（消息代理）是消息队列的管理节点，它负责接受和转发消息。在EDA中，Broker承担着路由、过滤、持久化等职责。

Message Store

Message Store（消息存储）是Broker所持有的消息存储区域，它可以永久保存消息。消息存储是Broker的内存缓冲区，每条消息在进入队列前，都会先保存在消息存储中，待确认消费成功后才会被清除。

3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解

EDA的基本流程

EDA的基本流程如下图所示：

其中，发布者将事件发布到主题上，订阅者可以订阅该主题，当有事件发生时，主题会将事件推送到订阅者的消息队列中，订阅者从消息队列中获取事件并进行处理。

消息队列模型

消息队列模型是消息队列的抽象描述，它涉及三个基本元素：生产者、消息存储和消费者。以下是一个消息队列模型：

消息队列的作用

消息队列的作用主要有以下四点：

1. 解耦：消息队列解耦了生产者和消费者之间的依赖关系，让他们之间的数据交换变得更加简单和安全。
2. 冗余：消息队列可以提高可靠性，当消费者消费失败或超时时，消息队列会自动重试或存入死信队列。
3. 缓冲：消息队列能缓冲消费者处理消息的压力，避免消费者无法立即处理消息造成阻塞。
4. 异步化：消息队列异步化使得生产者和消费者之间的数据交换更加高效。

消息队列中的一些关键技术要素

1. 队列类型：有先进先出（FIFO）、先进后出（FILO）、随机访问（RANDOM ACCESS）等类型。
2. 缓存：消息队列需要一个消息缓存来保证消息的可靠投递。
3. 拉取：消费者可以使用拉模式从消息队列中批量获取消息。
4. 漂移：消息队列的高可用需要有一个消息漂移过程，确保消息在故障切换期间不会丢失。
5. 优先级：消息队列支持优先级机制，允许消费者设置不同的优先级。
6. 消息积压：当消费者处理消息过慢或网络拥塞时，消息队列可以将超载的消息暂时存放在积压区。

工作流程

EDA的消息流程包括以下几个步骤：

1. 创建主题
2. 激活主题
3. 注册订阅者
4. 接收和处理消息

发布者

EDA中发布者的主要功能有：

1. 创建事件
2. 发布事件

主题

EDA中的主题类似于电子邮箱的接收邮箱，发布者发布事件时首先要指定到哪个主题。主题具有广播性，所有注册了该主题的订阅者都会接收到该事件。

活动主题

活动主题（Active Topic）是指当前正在进行的主题。只有处于激活状态的主题才能接收到消息。处于非激活状态的主题会被视为废弃主题。当所有订阅者都不再接收消息时，活动主题就不能接收任何消息。

订阅者

订阅者（Subscriber）是消息的接收者。EDA中的订阅者有两种类型：

1. 拉模式订阅者（Pull Subscriber）：即订阅者主动从消息队列中拉取消息。
2. 推模式订阅者（Push Subscriber）：即订阅者被动接收消息，当有新消息产生时，消息队列会将消息推送到订阅者的消息队列中。

消费者

消费者（Consumer）是接收并处理消息的实体。消费者可以有多种类型，如持久化消费者、幂等消费者、本地消费者、定时消费者等。消费者也有两种模式：

1. 同步消费者：即消费者在接收完消息后才返回。
2. 异步消费者：即消费者仅告知消息队列已接收到消息，不等待消息处理完成。

消息存储

消息存储（Message Store）是消息队列中的数据存储区。消息存储中保存了所有已经发布的事件。消息存储可以采用文件、数据库或消息日志的方式实现。

调度器

调度器（Scheduler）是消息队列的管理器，负责分发消息到订阅者的消息队列中。调度器可以是固定轮询方式，也可以是动态调整的方式，根据消费者的处理能力和平均消息大小调整调度策略。

消息存储与主题映射

消息存储与主题映射（Message Store And Topic Mapping）是消息队列中最重要的概念。它建立了主题与消息存储之间的映射关系，通过主题可以快速找到属于自己范围内的消息。消息存储与主题映射的设计非常重要，否则消息查找的时间复杂度将是O(N)。

消息路由

消息路由（Message Routing）是消息队列的路由功能，它决定了消息应该被推送给哪些订阅者。消息路由可以采用静态配置、动态配置或规则引擎的方式实现。

分布式事务

分布式事务（Distributed Transaction）是指多个资源（如数据库、消息队列等）之间的一次完整的操作，要么全部成功，要么全部失败。

消息重复检测

消息重复检测（Duplicate Detection）是指识别和过滤掉重复消息。消息重复检测可以用于去重、保证消费者的执行的幂等性、消费状态追踪等。

消息确认

消息确认（Confirmation）是指消息队列将消息消费完毕通知给生产者。消费者可以要求消息队列在消息消费完毕之后才通知生产者，或者可以主动回送消息消费结果。

持久化消费者

持久化消费者（Persistent Consumer）是指可以长期运行的消费者，它可以持续消费消息，并记录消费位置。当消费者宕机后，可以根据记录的消费位置重新启动消费。

定时消费者

定时消费者（Timed Consumer）是指可以按照时间间隔轮询消费消息的消费者。

幂等消费者

幂等消费者（Idempotent Consumer）是指消费者可以多次消费同一条消息，但每次消费的结果是相同的。

本地消费者

本地消费者（Local Consumer）是指消费者位于同一个物理机器上的消费者。

死信队列

死信队列（Dead Letter Queue）是指无法被正常消费的消息临时的存储区。当消费者因为各种原因无法正常消费消息时，消息队列会将该消息复制到死信队列中，等待人工介入处理。

流程控制

流程控制（Flow Control）是指消息队列的控制策略，主要用于限制消费者的速率。流程控制可以根据消费者的处理能力、消息大小、消费间隔等因素，动态调整速度。

事件溯源

事件溯源（Event Sourcing）是指以审计的形式保存消息队列中的事件历史，包括消费者的消费位置、消费时间、消费结果等。通过事件溯源可以做到消息消费过程的审计、消息回滚、数据分析等。

4.具体代码实例和详细解释说明

消息发布订阅

class EventManager():

    def __init__(self):
        self._topics = {}

    def create_topic(self, topic_name):
        if not isinstance(topic_name, str):
            raise TypeError('topic name must be string.')

        self._topics[topic_name] = []

    def activate_topic(self, topic_name):
        if topic_name in self._topics and len(self._topics[topic_name]) > 0:
            return True
        else:
            return False

    def register_subscriber(self, subscriber, topic_names=[]):
        for topic_name in topic_names:
            self._topics[topic_name].append(subscriber)

    def publish_event(self, event, topic_name):
        subscribers = self._topics[topic_name][:]
        for subscriber in subscribers:
            print("Publish event to %s:%r" % (type(subscriber).__name__, event))
            # process the event by subscriber...

以上是消息发布订阅的实现代码，主要功能包括：

1. 创建主题：create_topic()方法，创建新的主题。
2. 激活主题：activate_topic()方法，判断主题是否已经有订阅者，若没有则不可激活。
3. 注册订阅者：register_subscriber()方法，注册订阅者到指定的主题。
4. 发布事件：publish_event()方法，向指定主题发布事件。

消息队列模型示例

假设有一个订单系统，有很多用户下单，那么订单系统如何接收这些订单呢？可以采用消息队列模型来实现。下面是一个订单系统的例子。

定义事件对象

订单系统中定义了OrderCreated事件对象，该对象包括订单号order_id、商品名称product_name、数量quantity等属性。

class OrderCreated:
    def __init__(self, order_id, product_name, quantity):
        self.order_id = order_id
        self.product_name = product_name
        self.quantity = quantity

消息队列模型

订单系统的消息队列模型可以定义如下：

消息发布者

订单系统中的消息发布者可以是订单创建系统或外部订单接口，比如在线支付系统或第三方电商平台。比如，订单创建系统可以调用订单系统的API创建订单，然后生成OrderCreated事件，并将事件推送到订单系统的订单主题。

消息订阅者

订单系统中的消息订阅者可以是订单中心、库存系统、支付系统等系统。比如，订单中心可以订阅订单主题，当有订单创建事件时，订单中心接收并处理订单。库存系统可以订阅订单主题，当有订单创建事件时，库存系统可以更新库存。支付系统可以订阅订单主题，当有订单创建事件时，支付系统可以调用第三方支付接口进行支付。

消息路由

订单系统的消息路由可以采用静态配置或动态配置的方式实现。静态配置可以手动配置，比如订单中心只能订阅“订单”主题，库存系统只能订阅“库存”主题，支付系统只能订阅“支付”主题。动态配置可以由配置文件或数据库配置，比如动态配置表中的配置规则可以决定订单中心订阅什么主题，库存系统订阅什么主题等。

5.未来发展趋势与挑战

面向云计算与微服务的消息队列架构

随着云计算和微服务架构的日益兴起，消息队列架构也逐渐转变为一种分布式架构。Cloud Native Computing Foundation（CNCF）发布的Knative项目就是基于Kubernetes构建的，它将弹性、可伸缩性和容错率作为它的核心价值主张。Knative项目中引入的事件源（EventSource）概念可以让消息队列架构具备对云原生应用的良好支持。

Knative项目中引入的事件源的原理就是将事件和订阅事件发生的外部服务进行绑定，当外部服务发生变化时，消息队列会将事件通知到订阅者。举例来说，当用户在线支付系统通过API调用购买产品时，订单系统可能需要通知库存系统减少库存、通知支付系统进行支付等，这些行为都可以定义为事件。当用户账户余额不足时，订单系统可能会定义一个订单超时事件，当余额充足时，订单系统可以清除超时事件。当用户下单时，订单系统可以定义订单创建事件，订单中心可以订阅该事件，当有订单创建事件时，它可以接收并处理订单。

更多的开源产品

目前，开源社区已经有了许多基于消息队列的技术产品，如Apache Kafka、RabbitMQ、Active MQ等。越来越多的公司开始选择开源产品作为自己的消息队列产品，例如，微信支付使用开源产品RocketMQ作为其消息队列产品，阿里巴巴集团的蚂蚁金服、淘宝网的蚂蚁消息队列等都采用了开源的消息队列产品。

深度学习技术的实践

随着人工智能、机器学习和深度学习技术的兴起，消息队列也逐渐被深度学习技术所应用。许多深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、MXNet都提供了基于消息队列的分布式训练功能，利用消息队列实现分布式训练的优点是不需要依赖于特定底层技术，而且能够支持弹性伸缩、容错等特性。

6.附录常见问题与解答