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五分鐘帶你了解RabbitMQ的(普通/鏡像)集群

開發(fā) 前端
通過本文我們深入了解了RabbitMQ的集群模式及其優(yōu)缺點。無論是普通集群還是鏡像集群,都有其適用的場景和局限性。

前言

讓我們深入探討RabbitMQ的集群配置,了解各種集群模式的利弊。本次討論的重點是幫助您快速理解RabbitMQ集群的運作方式,以及選擇最適合您需求的模式。好的,話不多說。在RabbitMQ中,即使只有一個節(jié)點,該節(jié)點的服務(wù)也會被作為一個集群來處理。這意味著單節(jié)點系統(tǒng)也遵循集群架構(gòu)的規(guī)范,確保一致性和可擴展性。

而多節(jié)點的集群有兩種方式:普通集群和鏡像集群(也稱主從集群)。

普通集群

這種模式充分利用了Erlang語言天生具備的集群能力。在這個集群模式中,各個節(jié)點共享相同的元數(shù)據(jù),例如隊列結(jié)構(gòu),但消息不會冗余存儲,而是只存在于某一個節(jié)點中。當消費者需要消費消息時,如果請求的節(jié)點并不存儲所需的數(shù)據(jù),RabbitMQ會在節(jié)點之間臨時傳輸消息,將數(shù)據(jù)從存儲節(jié)點傳輸?shù)较M節(jié)點。

顯然,這種集群模式存在一定的消息可靠性問題。當某個節(jié)點宕機時,該節(jié)點上的數(shù)據(jù)將無法被消費,必須等待節(jié)點恢復(fù)后才能繼續(xù)處理。這可能導致消費者端無法正確應(yīng)答已經(jīng)消費的消息,在服務(wù)恢復(fù)后可能導致消息被重復(fù)消費。此外,如果消息未經(jīng)持久化,重啟后消息將會丟失。

另外,這種集群模式不支持高可用性。當某個節(jié)點服務(wù)故障時,需要手動重啟該服務(wù)才能確保該節(jié)點上的消息能夠正常消費。因此,這種模式只適合一些對消息安全性要求不高的場景。在使用這種模式時,消費者應(yīng)盡量連接到每一個節(jié)點,以減少消息在集群中的傳輸。

圖片圖片

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鏡像集群

這種模式是RabbitMQ官方HA(高可用)方案,在普通集群模式的基礎(chǔ)上進行了增強。在搭建普通集群之后,需要進行額外的配置和部署。其本質(zhì)區(qū)別在于,這種模式會在鏡像節(jié)點之間主動進行消息同步,而不是在客戶端拉取消息時臨時同步。

在這種模式下,集群內(nèi)部會通過算法選舉產(chǎn)生主節(jié)點(master)和從節(jié)點(slave)。一旦主節(jié)點失效,集群將自動選舉出新的主節(jié)點,確保整個集群的高可用性。

圖片圖片

優(yōu)缺點

首先看下普通集群

  • 共享元數(shù)據(jù):各節(jié)點間共享隊列結(jié)構(gòu)等元數(shù)據(jù),但缺點也很明顯消息僅存在于某一個節(jié)點
  • 消息在消費時會在節(jié)點間臨時傳輸,增加了傳輸延遲和復(fù)雜性
  • 節(jié)點宕機時,該節(jié)點上的消息無法被消費,且可能導致重復(fù)消費,需要手動重啟宕機節(jié)點以恢復(fù)消息消費

再看下鏡像模式:

  • 主動消息同步:在鏡像節(jié)點之間主動進行消息同步,確保每個節(jié)點上都存有完整的消息數(shù)據(jù)。消息的可靠性大大提高,即使單個節(jié)點宕機,也不會導致消息丟失。但是集群內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)帶寬會被主動同步大量占用,可能導致網(wǎng)絡(luò)擁塞,影響整個集群的性能。
  • 通過選舉機制,當主節(jié)點故障時,自動選出新的主節(jié)點,保證服務(wù)的連續(xù)性和可用性。

因此,并沒有一種萬能解決方案,最終還是要根據(jù)各業(yè)務(wù)需求來確定集群方案。例如,在金融交易系統(tǒng)或?qū)崟r數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中,建議采用高可用的鏡像模式。但如果帶寬有限制且沒有實時性要求,那么使用默認的普通集群可能更合適。

總結(jié)

通過本文我們深入了解了RabbitMQ的集群模式及其優(yōu)缺點。無論是普通集群還是鏡像集群,都有其適用的場景和局限性。

普通集群利用Erlang語言的集群能力,但消息可靠性和高可用性方面存在一定挑戰(zhàn);而鏡像集群通過主動消息同步提高了消息的可靠性和高可用性,但可能會占用大量網(wǎng)絡(luò)帶寬。

因此,在選擇集群方案時,需要綜合考慮業(yè)務(wù)需求、系統(tǒng)性能和資源限制等因素。唯有根據(jù)實際情況來靈活選擇最適合的方案,以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

責任編輯:武曉燕 來源: 靈墨AI探索室
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