消息中间件：四种投递模式分析

其中PTP模型和Pub/Sub模型在JMS规范中有定义，消息中间件ActiveMQ就实现了JMS规范。然而一些消息中间件，并没有实现JMS规范，而是自己设计出了一套模型，例如Kafka和RocketMQ就采用了Partition模型。此外业界还有一些其他的消息投递模型，例如Transfer模型，这是笔者自己起的名字。

1、PTP模型

Point-to-Point，点对点通信模型。PTP是基于队列(Queue)的，一个队列可以有多个生产者，和多个消费者。消息服务器按照收到消息的先后顺序，将消息放到队列中。队列中的每一条消息，只能由一个消费者进行消费，消费之后就会从队列中移除。

需要注意的是，尽管这里使用Queue的概念，但并不是先进入队列消息，一定会被先消费。在存在多个下游Consumer情况下，一些消息中间件，例如ActiveMQ，为了提升消费能力，会将队列中的消息分发到不同Consumer并行进行处理。这意味着消息发送的时候可能是有序的，但是在消费的时候，就变成无序了。为了保证消费的有序，一些MQ提供了"专有消费者”或者"排他消费者”的概念，在这种情况下，队列中的消息仅允许一个消费者进行消费，如果存在多个消费者，那么从中选择一个。但是，这意味着在消息在处理中没有了并行性。如果消息量很多的情况下，将会产生消息积压。为了解决"专有消费者”的性能问题，一些消息中间件采用分区的概念来解决性能问题，我们将在后文进行介绍。

2、Pub/Sub模型

publish-and- subscribe， 即发布订阅模型。在Pub/Sub模型中，生产者将消息发布到一个主题(Topic)中，订阅了该Topic的所有下游消费者，都可以接收到这条消息。如下图：
通常情况下，一个条消息只要被消费一次就行了，那么什么情况下需要所有的消费者都对这条消息进行消费呢?最典型的情况就是需要在内存中对数据进行缓存，并需要实时进行更新。例如，笔者做过一个违禁词系统，对用户输入的评论内容进行违禁词汇检测。这个违禁词系统，部署了在N台服务器上，为了提升检测性能，每台机器都会将违禁词库全量加载到内存中，词库的更新，是通过发送MQ消息来完成的。由于采用Pub/Sub模型，每台机器的consumer，都可以接收到这条消息，直接在内存中更新敏感词库即可。

（编辑：辽源站长网）

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