原文出自田守枝的技術部落格：訊息中介軟體( message oriented middleware，簡稱mom)在企業開發中變得越來越重要。本文介紹訊息中介軟體中的四種訊息投遞模型，主要是介紹模型的核心特性，以及不同模型之前的區別。這四種模型分別是：
其中ptp模型和pub/sub模型在jms規範中有定義，訊息中介軟體activemq就實現了jms規範。然而一些訊息中介軟體，並沒有實現jms規範，而是自己設計出了一套模型，例如kafka和rocketmq就採用了partition模型。此外業界還有一些其他的訊息投遞模型，例如transfer模型，這是筆者自己起的名字。
point-to-point，點對點通訊模型。ptp是基於佇列(queue)的，乙個佇列可以有多個生產者，和多個消費者。訊息伺服器按照收到訊息的先後順序，將訊息放到佇列中。佇列中的每一條訊息，只能由乙個消費者進行消費，消費之後就會從佇列中移除。
需要注意的是，儘管這裡使用queue的概念，但並不是先進入佇列訊息，一定會被先消費。在存在多個下游consumer情況下，一些訊息中介軟體，例如activemq，為了提公升消費能力，會將佇列中的訊息分發到不同consumer並行進行處理。這意味著訊息傳送的時候可能是有序的，但是在消費的時候，就變成無序了。為了保證消費的有序，一些mq提供了"專有消費者」或者"排他消費者」的概念，在這種情況下，佇列中的訊息僅允許乙個消費者進行消費，如果存在多個消費者，那麼從中選擇乙個。但是，這意味著在訊息在處理中沒有了並行性。如果訊息量很多的情況下，將會產生訊息積壓。為了解決"專有消費者」的效能問題，一些訊息中介軟體採用分割槽的概念來解決效能問題，我們將在後文進行介紹。
publish-and- subscribe， 即發布訂閱模型。在pub/sub模型中，生產者將訊息發布到乙個主題(topic)中，訂閱了該topic的所有下游消費者，都可以接收到這條訊息。如下圖：
為了解決在ptp模型下，有序訊息需要通過"專有消費者」消費帶來的效能問題，一些訊息中介軟體，如rocketmq，kafka採用了partition模型，即分割槽模型，如下所示：
生產者傳送訊息到某個topic中時，最終選擇其中乙個partition進行傳送。你可以將parition模型中的分割槽，理解為ptp模型的佇列，不同的是，ptp模型中的佇列儲存的是所有的訊息，而每個partition只會儲存部分資料。對於訊息者，此時多了乙個消費者組的概念，paritition會在同乙個消費者組下的消費者中進行分配，每個消費者只消費分配給自己的paritition。上圖演示了不同的消費者可能會分配到不同數量的paritition。paritition模式巧妙的將ptp模型和pub/sub模型結合在了一起：
對於ptp模型：
一條訊息只會由乙個消費者進行消費，而partition模型中每個分割槽最終也只會有乙個消費者進行消費。對於通過"專有消費者"來保證全域性消費有序的場景，在partition模型中，只需保證建立的topic只有乙個partition即可，這個paritition最終也只會分配其中乙個消費者。另外，在絕大部分場景下，我們沒有必要保證全域性有序，例如乙個訂單產生了3條訊息，分別是訂單建立，訂單付款，訂單完成。消費時，要按照這個順序消費才能有意義。但是訂單之間是可以並行消費的，例如將訂單1產生的3條訊息傳送到partiton 1，將訂單2產生的3條訊息傳送到partition 2，如此便達到了不同訂單之間的並行消費。
對於pub/sub模型：
一條訊息所有的下游消費者都可以進行消費。在paritition模型中，只需要為每個消費者設定成不同的消費者組即可。然而，過多的消費者組，會給訊息中介軟體運維帶來麻煩。所以一些訊息中介軟體，結合了partition模型和pub/sub模型。例如rocketmq，支援為消費者組設定消費模式，如果是集群模式，就按照上述描述進行消費，如果是廣播模式，就按照pub/sub模型進行消費。當然，partition模型也不全是優點，其最大的限制在於partition數量是固定的(雖然可以調整)，且只可以分配給其中乙個消費者。當消費者的數量大於partition數量時，這些多出來的消費者將無法消費到訊息。一些訊息中介軟體對此進行了優化，例如rocketmq，支援單個partition的並行消費。即在對單個消費者內，同時啟動多個執行緒，來消費這個partition中的資料，當然前提是要求訊息不是有序的，對於有序的訊息，只能使用乙個執行緒按順序消費這個partition中的資料。
paritition模型中的消費者組概念很有用，同乙個topic下的訊息可以由多個不同業務方進行消費，只要使用不同的消費者組即可，不同消費者組消費到的位置單獨記錄，互不影響。 但是，paritition模型還是限制了消費者數量不能多於分割槽數。因此，又有了另外一種消費模型，筆者稱之為transfer模型，如下圖所示：
生產者還是將訊息傳送到topic中，針對乙個topic，可以建立多個通道，這裡稱之為channel。與分割槽不同的是，傳送到topic中的每條訊息，都會**到每個channel，因此每個channel都有這個topic的全量資料。當然，沒有必要把真的把訊息體完整的拷貝乙份到channel中，可以只記錄一下訊息元資料，表示有一條放到這個channel中了。消費者在消費訊息時，必須指定從哪個channel消費。多個消費者消費同乙個channel時，每條訊息只會有乙個消費者消費達到，這一點與ptp模型類似。事實上，我們可以認為，消費了同乙個channel的消費者，就自動組成了乙個消費者組。但是，與partition模型不同的是，這裡沒有分割槽的概念，因此消費者的數量可以是任意的。事實上，go語言編寫的nsq訊息中介軟體，採用的就是這種模型。當然，這種模型與ptp一樣，也不能保證被訊息有序，除非通過類似於」專用消費者」的概念。
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