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<title>31 集群消费和广播消费有什么区别？.md.html</title>
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<span>技术文章摘抄</span>
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<li><a href="../">上一级</a></li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/00 开篇词：搭建分布式知识体系，挑战高薪 Offer.md.html">00 开篇词：搭建分布式知识体系，挑战高薪 Offer</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/01 如何证明分布式系统的 CAP 理论？.md.html">01 如何证明分布式系统的 CAP 理论？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/02 不同数据一致性模型有哪些应用？.md.html">02 不同数据一致性模型有哪些应用？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/03 如何透彻理解 Paxos 算法？.md.html">03 如何透彻理解 Paxos 算法？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/04 ZooKeeper 如何保证数据一致性？.md.html">04 ZooKeeper 如何保证数据一致性？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/05 共识问题：区块链如何确认记账权？.md.html">05 共识问题：区块链如何确认记账权？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/06 如何准备一线互联网公司面试？.md.html">06 如何准备一线互联网公司面试？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/07 分布式事务有哪些解决方案？.md.html">07 分布式事务有哪些解决方案？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/08 对比两阶段提交，三阶段协议有哪些改进？.md.html">08 对比两阶段提交，三阶段协议有哪些改进？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/09 MySQL 数据库如何实现 XA 规范？.md.html">09 MySQL 数据库如何实现 XA 规范？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/10 如何在业务中体现 TCC 事务模型？.md.html">10 如何在业务中体现 TCC 事务模型？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/11 分布式锁有哪些应用场景和实现？.md.html">11 分布式锁有哪些应用场景和实现？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/12 如何使用 Redis 快速实现分布式锁？.md.html">12 如何使用 Redis 快速实现分布式锁？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/13 分布式事务考点梳理 + 高频面试题.md.html">13 分布式事务考点梳理 + 高频面试题</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/14 如何理解 RPC 远程服务调用？.md.html">14 如何理解 RPC 远程服务调用？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/15 为什么微服务需要 API 网关？.md.html">15 为什么微服务需要 API 网关？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/16 如何实现服务注册与发现？.md.html">16 如何实现服务注册与发现？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/17 如何实现分布式调用跟踪？.md.html">17 如何实现分布式调用跟踪？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/18 分布式下如何实现配置管理？.md.html">18 分布式下如何实现配置管理？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/19 容器化升级对服务有哪些影响？.md.html">19 容器化升级对服务有哪些影响？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/20 ServiceMesh：服务网格有哪些应用？.md.html">20 ServiceMesh：服务网格有哪些应用？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/21 Dubbo vs Spring Cloud：两大技术栈如何选型？.md.html">21 Dubbo vs Spring Cloud：两大技术栈如何选型？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/22 分布式服务考点梳理 + 高频面试题.md.html">22 分布式服务考点梳理 + 高频面试题</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/23 读写分离如何在业务中落地？.md.html">23 读写分离如何在业务中落地？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/24 为什么需要分库分表，如何实现？.md.html">24 为什么需要分库分表，如何实现？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/25 存储拆分后，如何解决唯一主键问题？.md.html">25 存储拆分后，如何解决唯一主键问题？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/26 分库分表以后，如何实现扩容？.md.html">26 分库分表以后，如何实现扩容？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/27 NoSQL 数据库有哪些典型应用？.md.html">27 NoSQL 数据库有哪些典型应用？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/28 ElasticSearch 是如何建立索引的？.md.html">28 ElasticSearch 是如何建立索引的？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/29 分布式存储考点梳理 + 高频面试题.md.html">29 分布式存储考点梳理 + 高频面试题</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/30 消息队列有哪些应用场景？.md.html">30 消息队列有哪些应用场景？</a>
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</li>
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<a class="current-tab" href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/31 集群消费和广播消费有什么区别？.md.html">31 集群消费和广播消费有什么区别？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/32 业务上需要顺序消费，怎么保证时序性？.md.html">32 业务上需要顺序消费，怎么保证时序性？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/33 消息幂等：如何保证消息不被重复消费？.md.html">33 消息幂等：如何保证消息不被重复消费？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/34 高可用：如何实现消息队列的 HA？.md.html">34 高可用：如何实现消息队列的 HA？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/35 消息队列选型：Kafka 如何实现高性能？.md.html">35 消息队列选型：Kafka 如何实现高性能？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/36 消息队列选型：RocketMQ 适用哪些场景？.md.html">36 消息队列选型：RocketMQ 适用哪些场景？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/37 消息队列考点梳理 + 高频面试题.md.html">37 消息队列考点梳理 + 高频面试题</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/38 不止业务缓存，分布式系统中还有哪些缓存？.md.html">38 不止业务缓存，分布式系统中还有哪些缓存？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/39 如何避免缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？.md.html">39 如何避免缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？</a>
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</li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/40 经典问题：先更新数据库，还是先更新缓存？.md.html">40 经典问题：先更新数据库，还是先更新缓存？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/41 失效策略：缓存过期都有哪些策略？.md.html">41 失效策略：缓存过期都有哪些策略？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/42 负载均衡：一致性哈希解决了哪些问题？.md.html">42 负载均衡：一致性哈希解决了哪些问题？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/43 缓存高可用：缓存如何保证高可用？.md.html">43 缓存高可用：缓存如何保证高可用？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/44 分布式缓存考点梳理 + 高频面试题.md.html">44 分布式缓存考点梳理 + 高频面试题</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/45 从双十一看高可用的保障方式.md.html">45 从双十一看高可用的保障方式</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/46 高并发场景下如何实现系统限流？.md.html">46 高并发场景下如何实现系统限流？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/47 降级和熔断：如何增强服务稳定性？.md.html">47 降级和熔断：如何增强服务稳定性？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/48 如何选择适合业务的负载均衡策略？.md.html">48 如何选择适合业务的负载均衡策略？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/49 线上服务有哪些稳定性指标？.md.html">49 线上服务有哪些稳定性指标？</a>
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</li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/50 分布式下有哪些好用的监控组件？.md.html">50 分布式下有哪些好用的监控组件？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/51 分布式下如何实现统一日志系统？.md.html">51 分布式下如何实现统一日志系统？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/52 分布式路漫漫，厚积薄发才是王道.md.html">52 分布式路漫漫，厚积薄发才是王道</a>
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<div class="book-post">
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<p id="tip" align="center"></p>
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<div><h1>31 集群消费和广播消费有什么区别？</h1>
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<p>为了规范消息队列中生产者和消费者的行为，消息中间件的构建中会实现不同的消费模型。这一课时讨论的话题来自 RocketMQ 中具体的两种消费模式，是消息队列中两种典型消费模型的实现。接下来我们就一起来看一下消息队列都有哪些消费模型，以及对应的具体实现。</p>
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<h3>消息队列的消费模型</h3>
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<p>先来看一下消息队列的两种基础模型，也就是<strong>点对点</strong>和<strong>发布订阅方式。</strong></p>
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<p>这两种模型来源于消息队列的 JMS 实现标准，消息队列有不同的实现标准，比如 AMQP 和 JMS，其中 JMS（Java Message Service）是 Java 语言平台的一个消息队列规范，上一课时中讲过的 ActiveMQ 就是其典型实现。</p>
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<p>AMQP 和 JMS 的区别是，AMQP 额外引入了 Exchange 的 Binding 的角色，生产者首先将消息发送给 Exchange，经过 Binding 分发给不同的队列。</p>
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<p><img src="assets/CgqCHl8EUu-AB8ALAAB5n2wSUOY133.png" alt="Drawing 1.png" /></p>
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<p>和 JMS 一样，AMQP 也定义了几种不同的消息模型，包括 direct exchange、topic change、headers exchange、system exchange 等。其中 direct exchange 可以类比点对点，其他的模型可以类比发布订阅，这里不做展开介绍了，具体可参考 AMPQ 的其他资料查阅。</p>
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<h4>点到点模型</h4>
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<p>在点对点模型下，生产者向一个特定的队列发布消息，消费者从该队列中读取消息，每条消息只会被一个消费者处理。</p>
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<p><img src="assets/Ciqc1F8EUvqAayF0AAAzEeraHJI842.png" alt="Drawing 3.png" /></p>
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<h4>发布/订阅模型</h4>
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<p>大部分人在浏览资讯网站时会订阅喜欢的频道，比如人文社科，或者娱乐新闻，消息队列的发布订阅也是这种机制。在发布订阅模型中，消费者通过一个 Topic 来订阅消息，生产者将消息发布到指定的队列中。如果存在多个消费者，那么一条消息就会被多个消费者都消费一次。</p>
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<p><img src="assets/Ciqc1F8EUwOAO103AACu31NRT3E753.png" alt="Drawing 5.png" /></p>
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<p>点对点模型和发布订阅模型，主要区别是消息能否被多次消费，发布订阅模型实现的是广播机制。如果只有一个消费者，则可以认为是点对点模型的一个特例。</p>
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<p>现代消息队列基本都支持上面的两种消费模型，但由于消息队列自身的一些特性，以及不同的应用场景，具体实现上还有许多的区别。下面看一下几种代表性的消息队列。</p>
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<h3>Kafka 的消费模式</h3>
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<p>先来看一下 Kafka，在分析 Kafka 消费模式之前，先来了解一下 Kafka 的应用设计。</p>
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<p>Kafka 系统中的角色可以分为以下几种：</p>
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<p><img src="assets/Ciqc1F8EUw6AckKuAAB5H8u_u4w504.png" alt="Drawing 7.png" /></p>
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<ul>
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<li>Producer：消息生产者，负责发布消息到 broker。</li>
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<li>Consumer：消息消费者，从 broker 中读取消息。</li>
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<li>Broker：Broker 在 Kafka 中是消息处理的节点，可以对比服务器，一个节点就是一个 broker，Kafka 集群由一个或多个 broker 组成。</li>
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<li>Topic：Topic 的语义和发布订阅模型中的主题是一致的，Kafka 通过 Topic 对消息进行归类，每一条消息都需要指定一个 Topic。</li>
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<li>ConsumerGroup：消费组是对消费端的进一步拆分，每个消费者都属于一个特定的消费组，如果没有指定，则属于默认的消费组。</li>
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</ul>
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<p>上面是一个 Kafka 集群的示意图，图中的 ZooKeeper 在 Kafka 中主要用于维护 Offset 偏移量，以及集群下的 Leader 选举，节点管理等。ZooKeeper 在 Kafka 中的作用，也是消息队列面试中的一个高频问题，感兴趣的同学可以去扩展一下。</p>
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<p>从上面的分析中可以看到，Kafka 的消费是基于 Topic 的，属于发布订阅机制，它会持久化消息，消息消费完后不会立即删除，会保留历史消息，可以比较好地支持多消费者订阅。</p>
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<h3>RocketMQ 的消费模式</h3>
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<p>RocketMQ 实现的也是典型的发布订阅模型，在细节上和 Kafka 又有一些区别。RocketMQ 的系统设计主要由 NameServer、Broker、Producer 及 Consumer 几部分构成。</p>
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<p><img src="assets/CgqCHl8EUxeAeYzBAAM3YwJnQnM271.png" alt="Drawing 8.png" /></p>
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<p>NameServer 在 RocketMQ 集群中作为节点的路由中心，可以管理 Broker 集群，以及节点间的通信，在后面的消息队列高可用课时，我会进一步分析集群下的高可用实现。</p>
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<p>具体的消费模式中，RocketMQ 和 Kafka 类似，除了 Producer 和 Consumer，主要分为 Message、Topic、Queue 及 ConsumerGroup 这几部分，同时，RocketMQ 额外支持 Tag 类型的划分。</p>
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<ul>
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<li>Topic：在 RocketMQ 中，Topic 表示消息的第一级归属，每条消息都要有一个 Topic，一个 Group 可以订阅多个主题的消息。对于电商业务，根据业务不同，可以分为商品创建消息、订单消息、物流消息等。</li>
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<li>Tag：RocetMQ 提供了二级消息分类，也就是 Tag，使用起来更加灵活。比如在电商业务中，一个订单消息可以分为订单完成消息、订单创建消息等，Tag 的添加，使得 RokcetMQ 中对消息的订阅更加方便。</li>
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<li>ConsumerGroup：一个消费组可以订阅多个 Topic，这个是对订阅模式的扩展。</li>
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</ul>
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<p>在 RocketMQ 中，一个 Topic 下可以有多个 Queue，正是因为 Queue 的引入，使得 RocketMQ 的集群具有了水平扩展能力。</p>
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<p>在上一课时中提过， Kafka 使用 Scala 实现、RabbitMQ 使用 Erlang 实现，而 RokcetMQ 是使用 Java 语言实现的。从编程语言的角度，RocketMQ 的源码学习起来比较方便，也推荐你看一下 RokcetMQ 的源码，<a href="https://github.com/apache/rocketmq">点击这里查看源码</a>。</p>
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<p>RocketMQ 的消费模式分为<strong>集群消费</strong>和<strong>广播消费</strong>两种，默认是集群消费。那么，在 RocketMQ 中这两种模式有什么区别呢?</p>
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<p>集群消费实现了对点对点模型的扩展，任意一条消息只需要被集群内的任意一个消费者处理即可，同一个消费组下的各个消费端，会使用负载均衡的方式消费。对应 Topic 下的信息，集群消费模式的示意图如下。</p>
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<p><img src="assets/Ciqc1F8EUyOAGys6AACa-1Mqcd8323.png" alt="Drawing 10.png" /></p>
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<p>广播消费实现的是发布订阅模式，发送到消费组中的消息，会被多个消费者分别处理一次。在集群消费中，为了将消息分发给消费组中的多个实例，需要实现消息的路由，也就是我们常说的负载均衡，在 RocketMQ 中，支持多种负载均衡的策略，主要包括以下几种：</p>
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<ul>
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<li>平均分配策略，默认的策略</li>
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<li>环形分配策略</li>
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<li>手动配置分配策略</li>
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<li>机房分配策略</li>
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<li>一致性哈希分配策略</li>
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</ul>
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<p>以上的几种策略，可以在 RocketMQ 的源码中 AllocateMessageQueueStrategy 接口相关的实现中：</p>
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<p><img src="assets/Ciqc1F8EUyqAYTXgAAHer2qwRpk987.png" alt="Drawing 11.png" /></p>
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<h3>总结</h3>
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<p>这一课时分析了消息队列中的两种消息模型，以及不同消息模型在 Kafka 和 RocketMQ 等消息队列中的具体实现。</p>
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<p>消息模型的概念是分布式消息的基础知识，不同的消息模型会影响消息队列的设计，进而影响消息队列在消息一致性、时序性，以及传输可靠性上的实现方式。了解了这些，才能更好地展开关于消息队列各种特性的讨论。</p>
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<p>在分布式系统中，为了保证高可用，引入了各种集群和副本技术，使得实际消息队列中的实现往往要比模型定义中复杂很多。上面提到的 Kafka 和 RocketMQ 实现的都是以发布订阅模式为主，但是在另外一个消息队列 RabbitMQ 中，实现的就是点对点的消息传输模式。RabbitMQ 是 AMQP 模型的典型实现，那么 RabbitMQ 是如何实现集群扩展的呢，以及集群模式有哪些区别？感兴趣的同学可以找相关的资料来了解一下，欢迎留言分享。</p>
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<!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics -->
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window.dataLayer = window.dataLayer || [];
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function gtag() {
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dataLayer.push(arguments);
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}
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gtag('js', new Date());
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var path = window.location.pathname
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var cookie = getCookie("lastPath");
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console.log(path)
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if (path.replace("/", "") === "") {
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if (cookie.replace("/", "") !== "") {
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console.log(cookie)
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document.getElementById("tip").innerHTML = "<a href='" + cookie + "'>跳转到上次进度</a>"
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}
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setCookie("lastPath", path)
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}
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function setCookie(cname, cvalue) {
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var d = new Date();
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d.setTime(d.getTime() + (180 * 24 * 60 * 60 * 1000));
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var expires = "expires=" + d.toGMTString();
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document.cookie = cname + "=" + cvalue + "; " + expires + ";path = /";
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}
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function getCookie(cname) {
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var name = cname + "=";
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var ca = document.cookie.split(';');
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for (var i = 0; i < ca.length; i++) {
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var c = ca[i].trim();
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if (c.indexOf(name) === 0) return c.substring(name.length, c.length);
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}
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return "";
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}
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</script>
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</html>
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