点对点模型与发布订阅模型
点对点队列模型
这里的队列更符合数据结构中所谓先进先出(FIFO, First-In-First-Out)的线性表(Linear List)的这个定义。即在消息入队出队过程中,需要保证这些消息严格有序,按照什么顺序写进队列,必须按照同样的顺序从队列中读出来。不过,队列是没有“读”这个操作的

如果有多个生产者往同一个队列里面发送消息,这个队列中可以消费到的消息,就是这些生产者生产的所有消息的合集。消息的顺序就是这些生产者发送消息的自然顺序。如果有多个消费者接收同一个队列的消息,这些消费者之间实际上是竞争的关系,每个消费者只能收到队列中的一部分消息,也就是说任何一条消息只能被其中的一个消费者收到。如果需要将一份消息数据分发给多个消费者,要求每个消费者都能收到全量的消息,例如,对于一份订单数据,风控系统、分析系统、支付系统等都需要接收消息。这个时候,单个队列就满足不了需求,一个可行的解决方式是,为每个消费者创建一个单独的队列,让生产者发送多份。
显然这是个比较蠢的做法,同样的一份消息数据被复制到多个队列中会浪费资源,更重要的是,生产者必须知道有多少个消费者。为每个消费者单独发送一份消息,这实际上违背了消息队列“解耦”这个设计初衷。
以
- 消费匿名:消息上下游沟通的唯一的身份就是队列,下游消费者从队列获取消息无法申明独立身份。
- 一对一通信:基于消费匿名特点,下游消费者即使有多个,但都没有自己独立的身份,因此共享队列中的消息,每一条消息都只会被唯一一个消费者处理。因此点对点模型只能实现一对一通信。

发布- 订阅模型
在发布

在消息领域的历史上很长的一段时间,队列模式和发布
以
- 消费独立:相比队列模型的匿名消费方式,发布订阅模型中消费方都会具备的身份,一般叫做订阅组(订阅关系
) ,不同订阅组之间相互独立不会相互影响。 - 一对多通信:基于独立身份的设计,同一个主题内的消息可以被多个订阅组处理,每个订阅组都可以拿到全量消息。因此发布订阅模型可以实现一对多通信。

多个消费者
当多个消费者从同一主题中读取消息时,有使用两种主要的消息传递模式:
-
负载均衡(load balance
) :每条消息都被传递给消费者之一,所以处理该主题下消息的工作能被多个消费者共享。代理可以为消费者任意分配消息。当处理消息的代价高昂,希望能并行处理消息时,此模式非常有用(在AMQP 中,可以通过让多个客户端从同一个队列中消费来实现负载均衡,而在JMS 中则称之为共享订阅(shared subscription) ) 。 -
扇出(fan-out
) :每条消息都被传递给所有消费者。扇出允许几个独立的消费者各自收听相同的消息广播,而不会相互影响:这个流处理中的概念对应批处理中多个不同批处理作业读取同一份输入文件(JMS 中的主题订阅与AMQP 中的交叉绑定提供了这一功能) 。

两种模式可以组合使用:例如,两个独立的消费者组可以每组各订阅一个主题,每一组都共同收到所有消息,但在每一组内部,每条消息仅由单个节点处理。