一、消息隊(duì)列概述
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消息隊(duì)列中間件是分布式系統(tǒng)中重要的組件，主要解決應(yīng)用耦合，異步消息，流量削鋒等問(wèn)題。實(shí)現(xiàn)高性能，高可用，可伸縮和最終一致性架構(gòu)。是大型分布式系統(tǒng)不可缺少的中間件。
目前在生產(chǎn)環(huán)境，使用較多的消息隊(duì)列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。
二、消息隊(duì)列應(yīng)用場(chǎng)景
以下介紹消息隊(duì)列在實(shí)際應(yīng)用中常用的使用場(chǎng)景。異步處理，應(yīng)用解耦，流量削鋒和消息通訊四個(gè)場(chǎng)景。
2.1異步處理
場(chǎng)景說(shuō)明：用戶注冊(cè)后，需要發(fā)注冊(cè)郵件和注冊(cè)短信。傳統(tǒng)的做法有兩種1.串行的方式；2.并行方式。
（1）串行方式：將注冊(cè)信息寫入數(shù)據(jù)庫(kù)成功后，發(fā)送注冊(cè)郵件，再發(fā)送注冊(cè)短信。以上三個(gè)任務(wù)全部完成后，返回給客戶端。（架構(gòu)KKQ：466097527，歡迎加入）
（2）并行方式：將注冊(cè)信息寫入數(shù)據(jù)庫(kù)成功后，發(fā)送注冊(cè)郵件的同時(shí)，發(fā)送注冊(cè)短信。以上三個(gè)任務(wù)完成后，返回給客戶端。與串行的差別是，并行的方式可以提高處理的時(shí)間。
假設(shè)三個(gè)業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)每個(gè)使用50毫秒鐘，不考慮網(wǎng)絡(luò)等其他開(kāi)銷，則串行方式的時(shí)間是150毫秒，并行的時(shí)間可能是100毫秒。
因?yàn)镃PU在單位時(shí)間內(nèi)處理的請(qǐng)求數(shù)是一定的，假設(shè)CPU1秒內(nèi)吞吐量是100次。則串行方式1秒內(nèi)CPU可處理的請(qǐng)求量是7次（1000/150）。并行方式處理的請(qǐng)求量是10次（1000/100）。
小結(jié)：如以上案例描述，傳統(tǒng)的方式系統(tǒng)的性能（并發(fā)量，吞吐量，響應(yīng)時(shí)間）會(huì)有瓶頸。如何解決這個(gè)問(wèn)題呢？
引入消息隊(duì)列，將不是必須的業(yè)務(wù)邏輯，異步處理。改造后的架構(gòu)如下：
按照以上約定，用戶的響應(yīng)時(shí)間相當(dāng)于是注冊(cè)信息寫入數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)間，也就是50毫秒。注冊(cè)郵件，發(fā)送短信寫入消息隊(duì)列后，直接返回，因此寫入消息隊(duì)列的速度很快，基本可以忽略，因此用戶的響應(yīng)時(shí)間可能是50毫秒。因此架構(gòu)改變后，系統(tǒng)的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了兩倍。
2.2應(yīng)用解耦
場(chǎng)景說(shuō)明：用戶下單后，訂單系統(tǒng)需要通知庫(kù)存系統(tǒng)。傳統(tǒng)的做法是，訂單系統(tǒng)調(diào)用庫(kù)存系統(tǒng)的接口。如下圖：
傳統(tǒng)模式的缺點(diǎn)：
1） 假如庫(kù)存系統(tǒng)無(wú)法訪問(wèn)，則訂單減庫(kù)存將失敗，從而導(dǎo)致訂單失敗；
2） 訂單系統(tǒng)與庫(kù)存系統(tǒng)耦合；
如何解決以上問(wèn)題呢？引入應(yīng)用消息隊(duì)列后的方案，如下圖：
訂單系統(tǒng)：用戶下單后，訂單系統(tǒng)完成持久化處理，將消息寫入消息隊(duì)列，返回用戶訂單下單成功。
庫(kù)存系統(tǒng)：訂閱下單的消息，采用拉/推的方式，獲取下單信息，庫(kù)存系統(tǒng)根據(jù)下單信息，進(jìn)行庫(kù)存操作。
假如：在下單時(shí)庫(kù)存系統(tǒng)不能正常使用。也不影響正常下單，因?yàn)橄聠魏?，訂單系統(tǒng)寫入消息隊(duì)列就不再關(guān)心其他的后續(xù)操作了。實(shí)現(xiàn)訂單系統(tǒng)與庫(kù)存系統(tǒng)的應(yīng)用解耦。
2.3流量削鋒
流量削鋒也是消息隊(duì)列中的常用場(chǎng)景，一般在秒殺或團(tuán)搶活動(dòng)中使用廣泛。
應(yīng)用場(chǎng)景：秒殺活動(dòng)，一般會(huì)因?yàn)榱髁窟^(guò)大，導(dǎo)致流量暴增，應(yīng)用掛掉。為解決這個(gè)問(wèn)題，一般需要在應(yīng)用前端加入消息隊(duì)列。
可以控制活動(dòng)的人數(shù)；
可以緩解短時(shí)間內(nèi)高流量壓垮應(yīng)用；
用戶的請(qǐng)求，服務(wù)器接收后，首先寫入消息隊(duì)列。假如消息隊(duì)列長(zhǎng)度超過(guò)最大數(shù)量，則直接拋棄用戶請(qǐng)求或跳轉(zhuǎn)到錯(cuò)誤頁(yè)面；
秒殺業(yè)務(wù)根據(jù)消息隊(duì)列中的請(qǐng)求信息，再做后續(xù)處理。
2.4日志處理
日志處理是指將消息隊(duì)列用在日志處理中，比如Kafka的應(yīng)用，解決大量日志傳輸?shù)膯?wèn)題。架構(gòu)簡(jiǎn)化如下：
日志采集客戶端，負(fù)責(zé)日志數(shù)據(jù)采集，定時(shí)寫受寫入Kafka隊(duì)列；
Kafka消息隊(duì)列，負(fù)責(zé)日志數(shù)據(jù)的接收，存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)發(fā)；
日志處理應(yīng)用：訂閱并消費(fèi)kafka隊(duì)列中的日志數(shù)據(jù)；
以下是新浪kafka日志處理應(yīng)用案例：
(1)Kafka：接收用戶日志的消息隊(duì)列。
(2)Logstash：做日志解析，統(tǒng)一成JSON輸出給Elasticsearch。
(3)Elasticsearch：實(shí)時(shí)日志分析服務(wù)的核心技術(shù)，一個(gè)schemaless，實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)，通過(guò)index組織數(shù)據(jù)，兼具強(qiáng)大的搜索和統(tǒng)計(jì)功能。
(4)Kibana：基于Elasticsearch的數(shù)據(jù)可視化組件，超強(qiáng)的數(shù)據(jù)可視化能力是眾多公司選擇ELK stack的重要原因。
2.5消息通訊
消息通訊是指，消息隊(duì)列一般都內(nèi)置了高效的通信機(jī)制，因此也可以用在純的消息通訊。比如實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)消息隊(duì)列，或者聊天室等。
點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通訊：
客戶端A和客戶端B使用同一隊(duì)列，進(jìn)行消息通訊。
聊天室通訊：
客戶端A，客戶端B，客戶端N訂閱同一主題，進(jìn)行消息發(fā)布和接收。實(shí)現(xiàn)類似聊天室效果。
以上實(shí)際是消息隊(duì)列的兩種消息模式，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)或發(fā)布訂閱模式。模型為示意圖，供參考。
三、消息中間件示例
3.1電商系統(tǒng)
消息隊(duì)列采用高可用，可持久化的消息中間件。比如Active MQ，Rabbit MQ，Rocket Mq。（1）應(yīng)用將主干邏輯處理完成后，寫入消息隊(duì)列。消息發(fā)送是否成功可以開(kāi)啟消息的確認(rèn)模式。（消息隊(duì)列返回消息接收成功狀態(tài)后，應(yīng)用再返回，這樣保障消息的完整性）
（2）擴(kuò)展流程（發(fā)短信，配送處理）訂閱隊(duì)列消息。采用推或拉的方式獲取消息并處理。
（3）消息將應(yīng)用解耦的同時(shí)，帶來(lái)了數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題，可以采用最終一致性方式解決。比如主數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫(kù)，擴(kuò)展應(yīng)用根據(jù)消息隊(duì)列，并結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)方式實(shí)現(xiàn)基于消息隊(duì)列的后續(xù)處理。
3.2日志收集系統(tǒng)
分為Zookeeper注冊(cè)中心，日志收集客戶端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分組成。
Zookeeper注冊(cè)中心，提出負(fù)載均衡和地址查找服務(wù)；
日志收集客戶端，用于采集應(yīng)用系統(tǒng)的日志，并將數(shù)據(jù)推送到kafka隊(duì)列；
四、JMS消息服務(wù)
講消息隊(duì)列就不得不提JMS 。JMS（Java Message Service,Java消息服務(wù)）API是一個(gè)消息服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)/規(guī)范，允許應(yīng)用程序組件基于JavaEE平臺(tái)創(chuàng)建、發(fā)送、接收和讀取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服務(wù)更加可靠以及異步性。
在EJB架構(gòu)中，有消息bean可以無(wú)縫的與JM消息服務(wù)集成。在J2EE架構(gòu)模式中，有消息服務(wù)者模式，用于實(shí)現(xiàn)消息與應(yīng)用直接的解耦。
4.1消息模型
在JMS標(biāo)準(zhǔn)中，有兩種消息模型P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。
4.1.1 P2P模式
P2P模式包含三個(gè)角色：消息隊(duì)列（Queue），發(fā)送者(Sender)，接收者(Receiver)。每個(gè)消息都被發(fā)送到一個(gè)特定的隊(duì)列，接收者從隊(duì)列中獲取消息。隊(duì)列保留著消息，直到他們被消費(fèi)或超時(shí)。
P2P的特點(diǎn)
每個(gè)消息只有一個(gè)消費(fèi)者（Consumer）(即一旦被消費(fèi)，消息就不再在消息隊(duì)列中)
發(fā)送者和接收者之間在時(shí)間上沒(méi)有依賴性，也就是說(shuō)當(dāng)發(fā)送者發(fā)送了消息之后，不管接收者有沒(méi)有正在運(yùn)行，它不會(huì)影響到消息被發(fā)送到隊(duì)列
接收者在成功接收消息之后需向隊(duì)列應(yīng)答成功
如果希望發(fā)送的每個(gè)消息都會(huì)被成功處理的話，那么需要P2P模式。（架構(gòu)KKQ：466097527，歡迎加入）
4.1.2 Pub/sub模式
包含三個(gè)角色主題（Topic），發(fā)布者（Publisher），訂閱者（Subscriber） 。多個(gè)發(fā)布者將消息發(fā)送到Topic,系統(tǒng)將這些消息傳遞給多個(gè)訂閱者。
Pub/Sub的特點(diǎn)
每個(gè)消息可以有多個(gè)消費(fèi)者
發(fā)布者和訂閱者之間有時(shí)間上的依賴性。針對(duì)某個(gè)主題（Topic）的訂閱者，它必須創(chuàng)建一個(gè)訂閱者之后，才能消費(fèi)發(fā)布者的消息。
為了消費(fèi)消息，訂閱者必須保持運(yùn)行的狀態(tài)。
為了緩和這樣嚴(yán)格的時(shí)間相關(guān)性，JMS允許訂閱者創(chuàng)建一個(gè)可持久化的訂閱。這樣，即使訂閱者沒(méi)有被激活（運(yùn)行），它也能接收到發(fā)布者的消息。
如果希望發(fā)送的消息可以不被做任何處理、或者只被一個(gè)消息者處理、或者可以被多個(gè)消費(fèi)者處理的話，那么可以采用Pub/Sub模型。
4.2消息消費(fèi)
在JMS中，消息的產(chǎn)生和消費(fèi)都是異步的。對(duì)于消費(fèi)來(lái)說(shuō)，JMS的消息者可以通過(guò)兩種方式來(lái)消費(fèi)消息。
（1）同步
訂閱者或接收者通過(guò)receive方法來(lái)接收消息，receive方法在接收到消息之前（或超時(shí)之前）將一直阻塞；
（2）異步
訂閱者或接收者可以注冊(cè)為一個(gè)消息監(jiān)聽(tīng)器。當(dāng)消息到達(dá)之后，系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)用監(jiān)聽(tīng)器的onMessage方法。
JNDI：Java命名和目錄接口,是一種標(biāo)準(zhǔn)的Java命名系統(tǒng)接口?？梢栽诰W(wǎng)絡(luò)上查找和訪問(wèn)服務(wù)。通過(guò)指定一個(gè)資源名稱，該名稱對(duì)應(yīng)于數(shù)據(jù)庫(kù)或命名服務(wù)中的一個(gè)記錄，同時(shí)返回資源連接建立所必須的信息。
JNDI在JMS中起到查找和訪問(wèn)發(fā)送目標(biāo)或消息來(lái)源的作用。（架構(gòu)KKQ：466097527，歡迎加入）
4.3JMS編程模型
(1) ConnectionFactory
創(chuàng)建Connection對(duì)象的工廠，針對(duì)兩種不同的jms消息模型，分別有QueueConnectionFactory和TopicConnectionFactory兩種?？梢酝ㄟ^(guò)JNDI來(lái)查找ConnectionFactory對(duì)象。
(2) Destination
Destination的意思是消息生產(chǎn)者的消息發(fā)送目標(biāo)或者說(shuō)消息消費(fèi)者的消息來(lái)源。對(duì)于消息生產(chǎn)者來(lái)說(shuō)，它的Destination是某個(gè)隊(duì)列（Queue）或某個(gè)主題（Topic）;對(duì)于消息消費(fèi)者來(lái)說(shuō)，它的Destination也是某個(gè)隊(duì)列或主題（即消息來(lái)源）。
所以，Destination實(shí)際上就是兩種類型的對(duì)象：Queue、Topic可以通過(guò)JNDI來(lái)查找Destination。
(3) Connection
Connection表示在客戶端和JMS系統(tǒng)之間建立的鏈接（對(duì)TCP/IP socket的包裝）。Connection可以產(chǎn)生一個(gè)或多個(gè)Session。跟ConnectionFactory一樣，Connection也有兩種類型：QueueConnection和TopicConnection。
(4) Session
Session是操作消息的接口?？梢酝ㄟ^(guò)session創(chuàng)建生產(chǎn)者、消費(fèi)者、消息等。Session提供了事務(wù)的功能。當(dāng)需要使用session發(fā)送/接收多個(gè)消息時(shí)，可以將這些發(fā)送/接收動(dòng)作放到一個(gè)事務(wù)中。同樣，也分QueueSession和TopicSession。
(5) 消息的生產(chǎn)者
消息生產(chǎn)者由Session創(chuàng)建，并用于將消息發(fā)送到Destination。同樣，消息生產(chǎn)者分兩種類型：QueueSender和TopicPublisher。可以調(diào)用消息生產(chǎn)者的方法（send或publish方法）發(fā)送消息。
(6) 消息消費(fèi)者
消息消費(fèi)者由Session創(chuàng)建，用于接收被發(fā)送到Destination的消息。兩種類型：QueueReceiver和TopicSubscriber?？煞謩e通過(guò)session的createReceiver(Queue)或createSubscriber(Topic)來(lái)創(chuàng)建。當(dāng)然，也可以session的creatDurableSubscriber方法來(lái)創(chuàng)建持久化的訂閱者。
(7) MessageListener
消息監(jiān)聽(tīng)器。如果注冊(cè)了消息監(jiān)聽(tīng)器，一旦消息到達(dá)，將自動(dòng)調(diào)用監(jiān)聽(tīng)器的onMessage方法。EJB中的MDB（Message-Driven Bean）就是一種MessageListener。
深入學(xué)習(xí)JMS對(duì)掌握J(rèn)AVA架構(gòu)，EJB架構(gòu)有很好的幫助，消息中間件也是大型分布式系統(tǒng)必須的組件。本次分享主要做全局性介紹，具體的深入需要大家學(xué)習(xí)，實(shí)踐，總結(jié)，領(lǐng)會(huì)。
五、常用消息隊(duì)列
一般商用的容器，比如WebLogic，JBoss，都支持JMS標(biāo)準(zhǔn)，開(kāi)發(fā)上很方便。但免費(fèi)的比如Tomcat，Jetty等則需要使用第三方的消息中間件。本部分內(nèi)容介紹常用的消息中間件（Active MQ,Rabbit MQ，Zero MQ,Kafka）以及他們的特點(diǎn)。
5.1 ActiveMQ
ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力強(qiáng)勁的開(kāi)源消息總線。ActiveMQ 是一個(gè)完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規(guī)范的 JMS Provider實(shí)現(xiàn)，盡管JMS規(guī)范出臺(tái)已經(jīng)是很久的事情了，但是JMS在當(dāng)今的J2EE應(yīng)用中間仍然扮演著特殊的地位。
ActiveMQ特性如下：
⒈ 多種語(yǔ)言和協(xié)議編寫客戶端。語(yǔ)言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP。應(yīng)用協(xié)議： OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP
⒉ 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4規(guī)范 （持久化，XA消息，事務(wù))
⒊ 對(duì)spring的支持，ActiveMQ可以很容易內(nèi)嵌到使用Spring的系統(tǒng)里面去，而且也支持Spring2.0的特性
⒋ 通過(guò)了常見(jiàn)J2EE服務(wù)器（如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的測(cè)試，其中通過(guò)JCA 1.5 resource adaptors的配置，可以讓ActiveMQ可以自動(dòng)的部署到任何兼容J2EE 1.4 商業(yè)服務(wù)器上
⒌ 支持多種傳送協(xié)議：in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA
⒍ 支持通過(guò)JDBC和journal提供高速的消息持久化
⒎ 從設(shè)計(jì)上保證了高性能的集群，客戶端-服務(wù)器，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)
⒏ 支持Ajax
⒐ 支持與Axis的整合
⒑ 可以很容易得調(diào)用內(nèi)嵌JMS provider，進(jìn)行測(cè)試
5.2 RabbitMQ
RabbitMQ是流行的開(kāi)源消息隊(duì)列系統(tǒng)，用erlang語(yǔ)言開(kāi)發(fā)。RabbitMQ是AMQP（高級(jí)消息隊(duì)列協(xié)議）的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)。支持多種客戶端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX，持久化。用于在分布式系統(tǒng)中存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)消息，在易用性、擴(kuò)展性、高可用性等方面表現(xiàn)不俗。
幾個(gè)重要概念：
Broker：簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是消息隊(duì)列服務(wù)器實(shí)體。
Exchange：消息交換機(jī)，它指定消息按什么規(guī)則，路由到哪個(gè)隊(duì)列。
Queue：消息隊(duì)列載體，每個(gè)消息都會(huì)被投入到一個(gè)或多個(gè)隊(duì)列。
Binding：綁定，它的作用就是把exchange和queue按照路由規(guī)則綁定起來(lái)。
Routing Key：路由關(guān)鍵字，exchange根據(jù)這個(gè)關(guān)鍵字進(jìn)行消息投遞。
vhost：虛擬主機(jī)，一個(gè)broker里可以開(kāi)設(shè)多個(gè)vhost，用作不同用戶的權(quán)限分離。
producer：消息生產(chǎn)者，就是投遞消息的程序。
consumer：消息消費(fèi)者，就是接受消息的程序。
channel：消息通道，在客戶端的每個(gè)連接里，可建立多個(gè)channel，每個(gè)channel代表一個(gè)會(huì)話任務(wù)。
消息隊(duì)列的使用過(guò)程，如下：
（1）客戶端連接到消息隊(duì)列服務(wù)器，打開(kāi)一個(gè)channel。
（2）客戶端聲明一個(gè)exchange，并設(shè)置相關(guān)屬性。
（3）客戶端聲明一個(gè)queue，并設(shè)置相關(guān)屬性。
（4）客戶端使用routing key，在exchange和queue之間建立好綁定關(guān)系。
（5）客戶端投遞消息到exchange。
exchange接收到消息后，就根據(jù)消息的key和已經(jīng)設(shè)置的binding，進(jìn)行消息路由，將消息投遞到一個(gè)或多個(gè)隊(duì)列里。
5.3 ZeroMQ
號(hào)稱史上最快的消息隊(duì)列，它實(shí)際類似于Socket的一系列接口，他跟Socket的區(qū)別是：普通的socket是端到端的（1:1的關(guān)系），而ZMQ卻是可以N：M 的關(guān)系，人們對(duì)BSD套接字的了解較多的是點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的連接，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)連接需要顯式地建立連接、銷毀連接、選擇協(xié)議（TCP/UDP）和處理錯(cuò)誤等，而ZMQ屏蔽了這些細(xì)節(jié)，讓你的網(wǎng)絡(luò)編程更為簡(jiǎn)單。ZMQ用于node與node間的通信，node可以是主機(jī)或者是進(jìn)程。
引用官方的說(shuō)法： “ZMQ(以下ZeroMQ簡(jiǎn)稱ZMQ)是一個(gè)簡(jiǎn)單好用的傳輸層，像框架一樣的一個(gè)socket library，他使得Socket編程更加簡(jiǎn)單、簡(jiǎn)潔和性能更高。是一個(gè)消息處理隊(duì)列庫(kù)，可在多個(gè)線程、內(nèi)核和主機(jī)盒之間彈性伸縮。ZMQ的明確目標(biāo)是“成為標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧的一部分，之后進(jìn)入Linux內(nèi)核”?，F(xiàn)在還未看到它們的成功。但是，它無(wú)疑是極具前景的、并且是人們更加需要的“傳統(tǒng)”BSD套接字之上的一 層封裝。ZMQ讓編寫高性能網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序極為簡(jiǎn)單和有趣。”
特點(diǎn)是：
高性能，非持久化；
跨平臺(tái)：支持Linux、Windows、OS X等。
多語(yǔ)言支持； C、C++、Java、.NET、Python等30多種開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。
可單獨(dú)部署或集成到應(yīng)用中使用；
可作為Socket通信庫(kù)使用。
與RabbitMQ相比，ZMQ并不像是一個(gè)傳統(tǒng)意義上的消息隊(duì)列服務(wù)器，事實(shí)上，它也根本不是一個(gè)服務(wù)器，更像一個(gè)底層的網(wǎng)絡(luò)通訊庫(kù)，在Socket API之上做了一層封裝，將網(wǎng)絡(luò)通訊、進(jìn)程通訊和線程通訊抽象為統(tǒng)一的API接口。支持“Request-Reply “，”Publisher-Subscriber“，”Parallel Pipeline”三種基本模型和擴(kuò)展模型。
ZeroMQ高性能設(shè)計(jì)要點(diǎn)：
1、無(wú)鎖的隊(duì)列模型
對(duì)于跨線程間的交互（用戶端和session）之間的數(shù)據(jù)交換通道pipe，采用無(wú)鎖的隊(duì)列算法CAS；在pipe兩端注冊(cè)有異步事件，在讀或者寫消息到pipe的時(shí)，會(huì)自動(dòng)觸發(fā)讀寫事件。
2、批量處理的算法
對(duì)于傳統(tǒng)的消息處理，每個(gè)消息在發(fā)送和接收的時(shí)候，都需要系統(tǒng)的調(diào)用，這樣對(duì)于大量的消息，系統(tǒng)的開(kāi)銷比較大，zeroMQ對(duì)于批量的消息，進(jìn)行了適應(yīng)性的優(yōu)化，可以批量的接收和發(fā)送消息。
3、多核下的線程綁定，無(wú)須CPU切換
區(qū)別于傳統(tǒng)的多線程并發(fā)模式，信號(hào)量或者臨界區(qū)， zeroMQ充分利用多核的優(yōu)勢(shì)，每個(gè)核綁定運(yùn)行一個(gè)工作者線程，避免多線程之間的CPU切換開(kāi)銷。
5.4 Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，它可以處理消費(fèi)者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動(dòng)作流數(shù)據(jù)。 這種動(dòng)作（網(wǎng)頁(yè)瀏覽，搜索和其他用戶的行動(dòng)）是在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)上的許多社會(huì)功能的一個(gè)關(guān)鍵因素。 這些數(shù)據(jù)通常是由于吞吐量的要求而通過(guò)處理日志和日志聚合來(lái)解決。 對(duì)于像Hadoop的一樣的日志數(shù)據(jù)和離線分析系統(tǒng)，但又要求實(shí)時(shí)處理的限制，這是一個(gè)可行的解決方案。Kafka的目的是通過(guò)Hadoop的并行加載機(jī)制來(lái)統(tǒng)一線上和離線的消息處理，也是為了通過(guò)集群機(jī)來(lái)提供實(shí)時(shí)的消費(fèi)。
Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，有如下特性：
通過(guò)O(1)的磁盤數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提供消息的持久化，這種結(jié)構(gòu)對(duì)于即使數(shù)以TB的消息存儲(chǔ)也能夠保持長(zhǎng)時(shí)間的穩(wěn)定性能。（文件追加的方式寫入數(shù)據(jù)，過(guò)期的數(shù)據(jù)定期刪除）
高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒數(shù)百萬(wàn)的消息。
支持通過(guò)Kafka服務(wù)器和消費(fèi)機(jī)集群來(lái)分區(qū)消息。
支持Hadoop并行數(shù)據(jù)加載。
Kafka相關(guān)概念
Broker
Kafka集群包含一個(gè)或多個(gè)服務(wù)器，這種服務(wù)器被稱為broker[5]
Topic
每條發(fā)布到Kafka集群的消息都有一個(gè)類別，這個(gè)類別被稱為Topic。（物理上不同Topic的消息分開(kāi)存儲(chǔ)，邏輯上一個(gè)Topic的消息雖然保存于一個(gè)或多個(gè)broker上但用戶只需指定消息的Topic即可生產(chǎn)或消費(fèi)數(shù)據(jù)而不必關(guān)心數(shù)據(jù)存于何處）
Partition
Parition是物理上的概念，每個(gè)Topic包含一個(gè)或多個(gè)Partition.
Producer
負(fù)責(zé)發(fā)布消息到Kafka broker
Consumer
消息消費(fèi)者，向Kafka broker讀取消息的客戶端。
Consumer Group
每個(gè)Consumer屬于一個(gè)特定的Consumer Group（可為每個(gè)Consumer指定group name，若不指定group name則屬于默認(rèn)的group）。
一般應(yīng)用在大數(shù)據(jù)日志處理或?qū)?shí)時(shí)性（少量延遲），可靠性（少量丟數(shù)據(jù)）要求稍低的場(chǎng)景使用。
實(shí)際上有一個(gè)非常簡(jiǎn)單的辦法，你可以利用數(shù)據(jù)庫(kù)操作的原子性來(lái)實(shí)現(xiàn)，不需要那么復(fù)雜的鎖機(jī)制，甚至隊(duì)列。就按你的方法來(lái)，假設(shè)任務(wù)數(shù)據(jù)表 task 里有兩個(gè)字段 id, status，我們定義status三個(gè)狀態(tài)
0: 待處理1: 正在處理2: 處理完成
假設(shè)你有一堆 PHP 進(jìn)程都用如下 SQL 語(yǔ)句去取出數(shù)據(jù)庫(kù)里的待處理任務(wù)
SELECT * FROM task WHERE status = 0
取出來(lái)以后，我們?yōu)榱朔乐蛊渌脩舨辉僦貜?fù)取出要把它的狀態(tài)標(biāo)記為 1
UPDATE task SET status = 1 WHERE id = xxx
但是等等，這樣就會(huì)產(chǎn)生如你所說(shuō)的資源搶奪，但如果加上一個(gè)簡(jiǎn)單的技巧就可以避免，你把語(yǔ)句變成這樣
UPDATE task SET status = 1 WHERE id = xxx AND status = 0
熟悉一點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的人可能會(huì)說(shuō)這樣還是避免不了搶奪，只是避免了重復(fù)寫入。
我要說(shuō)的是，能避免重復(fù)寫入就夠了，我們的進(jìn)程在執(zhí)行完這條操作后，去獲取 affected_rows ，即更新的條數(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)的原子性，只有第一個(gè)搶占的進(jìn)程才會(huì)返回 1，它可以進(jìn)行后面的操作。而剩下返回 0 的進(jìn)程，直接進(jìn)入下一個(gè)等待流程即可。
一個(gè)笨方法：
1、把需要發(fā)的消息存到數(shù)據(jù)庫(kù)；
2、寫一個(gè)crontab，定期從數(shù)據(jù)庫(kù)取數(shù)據(jù)，然后處理~
PHP的輕量消息隊(duì)列php-resque使用說(shuō)明
消息隊(duì)列處理后臺(tái)任務(wù)帶來(lái)的問(wèn)題
項(xiàng)目中經(jīng)常會(huì)有后臺(tái)運(yùn)行任務(wù)的需求，比如發(fā)送郵件時(shí)，因?yàn)橐B接郵件服務(wù)器，往往需要5-10秒甚至更長(zhǎng)時(shí)間，如果能先給用戶一個(gè)成功的提示信息，然后在后臺(tái)慢慢處理發(fā)送郵件的操作，顯然會(huì)有更好的用戶體驗(yàn)。
為了實(shí)現(xiàn)類似的需求，Web項(xiàng)目中一般的實(shí)現(xiàn)方法是使用消息隊(duì)列(Message Queue)，比如MemcacheQ，RabbitMQ等等，都是很著名的產(chǎn)品。
消息隊(duì)列說(shuō)白了就是一個(gè)最簡(jiǎn)單的先進(jìn)先出隊(duì)列，隊(duì)列的一個(gè)成員就是一段文本。正是因?yàn)橄㈥?duì)列實(shí)在太簡(jiǎn)單了，當(dāng)拿著消息隊(duì)列時(shí)，反而有點(diǎn)無(wú)從下手的感覺(jué)，因?yàn)檫@僅僅一個(gè)發(fā)送郵件的任務(wù)，就會(huì)引申出很多問(wèn)題：
消息隊(duì)列只能存儲(chǔ)字符串類型的數(shù)據(jù)，如何將一個(gè)發(fā)送郵件這樣的“任務(wù)”，轉(zhuǎn)換為消息隊(duì)列中的一個(gè)“消息”?
消息隊(duì)列只負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存放與進(jìn)出，本身不能執(zhí)行任何程序，那么我們要如何從消息隊(duì)列中一個(gè)一個(gè)取出數(shù)據(jù)，再將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化回任務(wù)并執(zhí)行。
我們無(wú)法預(yù)知消息隊(duì)列何時(shí)會(huì)有數(shù)據(jù)產(chǎn)生，所以我們的任務(wù)執(zhí)行程序還需要具備監(jiān)控消息隊(duì)列的能力，也就是一個(gè)常駐后臺(tái)的守護(hù)進(jìn)程。
一般的Web應(yīng)用PHP都以cgi方式運(yùn)行，無(wú)法常駐內(nèi)存。我們知道php還有cli模式，那么守護(hù)進(jìn)程是否能以php cli來(lái)實(shí)現(xiàn)，效率如何？
當(dāng)守護(hù)進(jìn)程運(yùn)行時(shí)，Web應(yīng)用能否與后臺(tái)守護(hù)進(jìn)程交互，實(shí)現(xiàn)開(kāi)啟/殺死進(jìn)程的功能以及獲得進(jìn)程的運(yùn)行狀態(tài)？
Resque對(duì)后臺(tái)任務(wù)的設(shè)計(jì)與角色劃分
對(duì)以上這些問(wèn)題，目前為止我能找到的最好答案，并不是來(lái)自php，而是來(lái)自Ruby的項(xiàng)目Resque，正是由于Resque清晰簡(jiǎn)單的解決了后臺(tái)任務(wù)帶來(lái)的一系列問(wèn)題，Resque的設(shè)計(jì)也被Clone到Python、php、NodeJs等語(yǔ)言：比如Python下的pyres以及PHP下的php-resque等等，這里有各種語(yǔ)言版本的Resque實(shí)現(xiàn)，而在本篇日志里，我們當(dāng)然要以PHP版本為例來(lái)說(shuō)明如何用php-resque運(yùn)行一個(gè)后臺(tái)任務(wù)，可能一些細(xì)節(jié)方面會(huì)與Ruby版有出入，但是本文中以php版為準(zhǔn)。
Resque是這樣解決這些問(wèn)題的：
后臺(tái)任務(wù)的角色劃分
其實(shí)從上面的問(wèn)題已經(jīng)可以看出，只靠一個(gè)消息隊(duì)列是無(wú)法解決所有問(wèn)題的，需要新的角色介入。在Resque中，一個(gè)后臺(tái)任務(wù)被抽象為由三種角色共同完成：
Job | 任務(wù) ： 一個(gè)Job就是一個(gè)需要在后臺(tái)完成的任務(wù)，比如本文舉例的發(fā)送郵件，就可以抽象為一個(gè)Job。在Resque中一個(gè)Job就是一個(gè)Class。
Queue | 隊(duì)列 ： 也就是上文的消息隊(duì)列，在Resque中，隊(duì)列則是由Redis實(shí)現(xiàn)的。Resque還提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的隊(duì)列管理器，可以實(shí)現(xiàn)將Job插入/取出隊(duì)列等功能。
Worker | 執(zhí)行者 ： 負(fù)責(zé)從隊(duì)列中取出Job并執(zhí)行，可以以守護(hù)進(jìn)程的方式運(yùn)行在后臺(tái)。
那么基于這個(gè)劃分，一個(gè)后臺(tái)任務(wù)在Resque下的基本流程是這樣的：
將一個(gè)后臺(tái)任務(wù)編寫為一個(gè)獨(dú)立的Class，這個(gè)Class就是一個(gè)Job。
在需要使用后臺(tái)程序的地方，系統(tǒng)將Job Class的名稱以及所需參數(shù)放入隊(duì)列。
以命令行方式開(kāi)啟一個(gè)Worker，并通過(guò)參數(shù)指定Worker所需要處理的隊(duì)列。
Worker作為守護(hù)進(jìn)程運(yùn)行，并且定時(shí)檢查隊(duì)列。
當(dāng)隊(duì)列中有Job時(shí)，Worker取出Job并運(yùn)行，即實(shí)例化Job Class并執(zhí)行Class中的方法。
至此就可以完整的運(yùn)行完一個(gè)后臺(tái)任務(wù)。
在Resque中，還有一個(gè)很重要的設(shè)計(jì)：一個(gè)Worker，可以處理一個(gè)隊(duì)列，也可以處理很多個(gè)隊(duì)列，并且可以通過(guò)增加Worker的進(jìn)程/線程數(shù)來(lái)加快隊(duì)列的執(zhí)行速度。
php-resque的安裝
需要提前說(shuō)明的是，由于涉及到進(jìn)程的開(kāi)辟與管理，php-resque使用了php的PCNTL函數(shù)，所以只能在Linux下運(yùn)行，并且需要php編譯PCNTL函數(shù)。如果希望用Windows做同樣的工作，那么可以去找找Resque的其他語(yǔ)言版本，php在Windows下非常不適合做后臺(tái)任務(wù)。
以Ubuntu12.04LTS為例，Ubuntu用apt安裝的php已經(jīng)默認(rèn)編譯了PCNTL函數(shù)，無(wú)需任何配置，以下指令均為root帳號(hào)安裝Redis
apt-get install redis-server
安裝Composer
apt-get install curl
cd /usr/local/bin
curl -s | phpchmod a+x composer.phar
alias composer='/usr/local/bin/composer.phar'
使用Composer安裝php-resque
假設(shè)web目錄在/opt/htdocs
apt-get install git git-core
cd /opt/htdocs
git clone git://github.com/chrisboulton/php-resque.gitcd php-resque
composer install
php-resque的使用
編寫一個(gè)Worker
其實(shí)php-resque已經(jīng)給出了簡(jiǎn)單的例子， demo/job.php文件就是一個(gè)最簡(jiǎn)單的Job：
class PHP_Job
{
public function perform()
{
sleep(120);
fwrite(STDOUT, 'Hello!');
}
}
這個(gè)Job就是在120秒后向STDOUT輸出字符Hello!
在Resque的設(shè)計(jì)中，一個(gè)Job必須存在一個(gè)perform方法，Worker則會(huì)自動(dòng)運(yùn)行這個(gè)方法。
將Job插入隊(duì)列
php-resque也給出了最簡(jiǎn)單的插入隊(duì)列實(shí)現(xiàn) demo/queue.php：
if(empty($argv[1])) {
die('Specify the name of a job to add. e.g, php queue.php PHP_Job');}
require __DIR__ . '/init.php';
date_default_timezone_set('GMT');
Resque::setBackend('127.0.0.1:6379');
$args = array(
'time' = time(),
'array' = array(
'test' = 'test',
),
);
$jobId = Resque::enqueue('default', $argv[1], $args, true);echo "Queued job ".$jobId."\n\n";
在這個(gè)例子中，queue.php需要以cli方式運(yùn)行，將cli接收到的第一個(gè)參數(shù)作為Job名稱，插入名為'default'的隊(duì)列，同時(shí)向屏幕輸出剛才插入隊(duì)列的Job Id。在終端輸入：
php demo/queue.php PHP_Job
結(jié)果可以看到屏幕上輸出：
Queued job b1f01038e5e833d24b46271a0e31f6d6即Job已經(jīng)添加成功。注意這里的Job名稱與我們編寫的Job Class名稱保持一致：PHP_Job查看Job運(yùn)行情況
php-resque同樣提供了查看Job運(yùn)行狀態(tài)的例子，直接運(yùn)行：
php demo/check_status.php b1f01038e5e833d24b46271a0e31f6d6可以看到輸出為：
Tracking status of b1f01038e5e833d24b46271a0e31f6d6. Press [break] to stop.
Status of b1f01038e5e833d24b46271a0e31f6d6 is: 1我們剛才創(chuàng)建的Job狀態(tài)為1。在Resque中，一個(gè)Job有以下4種狀態(tài)：
Resque_Job_Status::STATUS_WAITING = 1; (等待)Resque_Job_Status::STATUS_RUNNING = 2; (正在執(zhí)行)Resque_Job_Status::STATUS_FAILED = 3; (失敗)Resque_Job_Status::STATUS_COMPLETE = 4; (結(jié)束)因?yàn)闆](méi)有Worker運(yùn)行，所以剛才創(chuàng)建的Job還是等待狀態(tài)。
運(yùn)行Worker
這次我們直接編寫demo/resque.php：
?php
date_default_timezone_set('GMT');
require 'job.php';
require '../bin/resque';
可以看到一個(gè)Worker至少需要兩部分：
可以直接包含Job類文件，也可以使用php的自動(dòng)加載機(jī)制，指定好Job Class所在路徑并能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)加載包含Resque的默認(rèn)Worker： bin/resque
在終端中運(yùn)行：
QUEUE=default php demo/resque.php
前面的QUEUE部分是設(shè)置環(huán)境變量，我們指定當(dāng)前的Worker只負(fù)責(zé)處理default隊(duì)列。也可以使用QUEUE=* php demo/resque.php
來(lái)處理所有隊(duì)列。
運(yùn)行后輸出為
#!/usr/bin/env php
*** Starting worker
用ps指令檢查一下：
ps aux | grep resque
可以看到有一個(gè)php的守護(hù)進(jìn)程已經(jīng)在運(yùn)行了
1000 4607 0.0 0.1 74816 11612 pts/3 S+ 14:52 0:00 php demo/resque.php再使用之前的檢查Job指令
php demo/check_status.php b1f01038e5e833d24b46271a0e31f6d62分鐘后可以看到
Status of b1f01038e5e833d24b46271a0e31f6d6 is: 4任務(wù)已經(jīng)運(yùn)行完畢，同時(shí)屏幕上應(yīng)該可以看到輸出的Hello!
至此我們已經(jīng)成功的完成了一個(gè)最簡(jiǎn)單的Resque實(shí)例的全部演示，更復(fù)雜的情況以及遺留的問(wèn)題會(huì)在下一次的日志中說(shuō)明。
Reids是一個(gè)比較高級(jí)的開(kāi)源key-value存儲(chǔ)系統(tǒng)，采用ANSI C實(shí)現(xiàn)。其與memcached類似，但是支持持久化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)入隊(duì)操作
復(fù)制代碼 代碼如下:
?php
$redis = new Redis();
$redis-connect('127.0.0.1',6379);
while(True){
try{
$value = 'value_'.date('Y-m-d H:i:s');
$redis-LPUSH('key1',$value);
sleep(rand()%3);
echo $value."\n";
}catch(Exception $e){
echo $e-getMessage()."\n";
}
}
?
出隊(duì)操作
復(fù)制代碼 代碼如下:
?php
$redis = new Redis();
$redis-pconnect('127.0.0.1',6379);
while(True){
try{
echo $redis-LPOP('key1')."\n";
}catch(Exception $e){
echo $e-getMessage()."\n";
}
sleep(rand()%3);
}?
如何使用Redis 做隊(duì)列操作
Reids是一個(gè)比較高級(jí)的開(kāi)源key-value存儲(chǔ)系統(tǒng)，采用ANSI C實(shí)現(xiàn)。其與memcached類似，但是支持持久化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，同時(shí)value支持多種類型：字符串 （同memcached中的value），列表 ，集合 (Set)，有序集合 (OrderSet)和Hash 。所有的值類型均支持原子操作，如列表中追加彈出元素，集合中插入移除元素等。Rdids的數(shù)據(jù)大部分位于內(nèi)存中，其讀寫效率非常高，其提供AOF（追加 式操作記錄文件）和DUMP（定期數(shù)據(jù)備份）兩種持久化方式。Redis支持自定義的VM（虛擬內(nèi)存）機(jī)制，當(dāng)數(shù)據(jù)容量超過(guò)內(nèi)存時(shí)，可以將部分Value 存儲(chǔ)到文件中。同時(shí)Redis支持Master-Slave機(jī)制，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)制。
可以把Redis的list結(jié)構(gòu)當(dāng)隊(duì)列來(lái)用.
從上面Redis的場(chǎng)景和作用來(lái)說(shuō)，對(duì)于我們現(xiàn)在的開(kāi)發(fā)活動(dòng)，究竟能把Redis引入在那些場(chǎng)景，而不是把這么好的東東演變成“為了使用Redis，而Redis”的慘烈局面呢？當(dāng)然，具體問(wèn)題具體分析，這個(gè)真的很重要哈。
緩存？分布式緩存？
隊(duì)列？分布式隊(duì)列？
某些系統(tǒng)應(yīng)用（例如，電信、銀行和大型互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用等）都會(huì)使用到，當(dāng)然，現(xiàn)在大行其道的memcache就是很好的證明；但從某一方面來(lái)說(shuō)，memcache是否能把兩張囊括其中，而且能做到更好（沒(méi)有實(shí)際的應(yīng)用過(guò)，所以只是拋出）。但從Redis身上，我就能感覺(jué)到，Redis，就能把隊(duì)列和緩存兩張都囊括其中，而且都不會(huì)產(chǎn)生并發(fā)環(huán)境下的困擾，因?yàn)镽edis中的操作都是原子操作來(lái)著。
至于評(píng)論兩者的孰好孰壞就免了，存在就是理由，選擇適合的就是最好的。
下面開(kāi)始玩玩Redis中的隊(duì)列（分布式）設(shè)計(jì)YY吧，請(qǐng)大蝦們多多指點(diǎn)。
狀況場(chǎng)景：
現(xiàn)在的項(xiàng)目，都是部署在多個(gè)服務(wù)器，或者多個(gè)IP上，而且前臺(tái)經(jīng)由F5分發(fā)，所以用戶的請(qǐng)求究竟落在那一臺(tái)的服務(wù)器上，是無(wú)法確定的。對(duì)于項(xiàng)目中，有一秒殺設(shè)計(jì)，剛開(kāi)始沒(méi)有考慮到這種部署，同時(shí)也是使用最容易處理的方式，直接給數(shù)據(jù)庫(kù)表鎖行記錄（Oracle上的）。可以說(shuō)，對(duì)于不同的應(yīng)用部署，而只有一臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器來(lái)說(shuō)，很“輕松”的就解決了這個(gè)并發(fā)的問(wèn)題。所以現(xiàn)在考慮一下，是不是挪到應(yīng)用上，避免數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器也摻雜到業(yè)務(wù)上。
比如，現(xiàn)在有2臺(tái)應(yīng)用服務(wù)器，1臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。想法是，把Redis部署在數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上，兩臺(tái)服務(wù)器在操作并發(fā)緩存或者隊(duì)列時(shí)，先從Redis服務(wù)器上，取得在兩臺(tái)應(yīng)用服務(wù)器的代理對(duì)象，再做入列出列的操作。
看代碼實(shí)現(xiàn)（PHP）
入隊(duì)列操作文件 list_push.php
復(fù)制代碼 代碼如下:
?php
$redis = getRedisInstance();//從Redis服務(wù)器拿到redis實(shí)例$redis-connect('Redis服務(wù)器IP', 6379);
while (true) {
$redis-lPush('list1', 'A_'.date('Y-m-d H:i:s'));sleep(rand()%3);
}
?
執(zhí)行# php list_push.php
出隊(duì)列操作 list_pop.php文件
復(fù)制代碼 代碼如下:
?php
$redis = getRedisInstance();//從Redis服務(wù)器拿到redis實(shí)例$redis-pconnect('Redis服務(wù)器IP', 6379);
while(true) {
try {
var_export( $redis-blPop('list1', 10) );} catch(Exception $e) {
//echo $e;
}
}
實(shí)現(xiàn)方法(Python)
1.入隊(duì)列（write.py）
復(fù)制代碼 代碼如下:
#!/usr/bin/env python
import time
from redis import Redis
redis = Redis(host='127.0.0.1', port=6379)while True:
now = time.strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S")
redis.lpush('test_queue', now)
time.sleep(1)
2.出隊(duì)列（read.py）
復(fù)制代碼 代碼如下:
#!/usr/bin/env python
import sys
from redis import Redis
redis = Redis(host='127.0.0.1', port=6379)while True:
res = redis.rpop('test_queue')
if res == None:
pass
else:
print str(res)
1. redis中保存的是數(shù)組(序列化)，絕對(duì)不要保存SQL,保存SQL的方法很蛋疼 保存數(shù)組是為了數(shù)據(jù)庫(kù)安全(萬(wàn)一sql語(yǔ)句有錯(cuò)誤，任務(wù)就直接失敗了)，靈活度和兼容性
2. 服務(wù)器后臺(tái)作一個(gè)shell腳本，死循環(huán)，不斷從隊(duì)列中取數(shù)據(jù)，進(jìn)行處理．如次反復(fù)，如果沒(méi)有數(shù)據(jù)，也立即嘗試取數(shù)據(jù)－－－不要擔(dān)心性能問(wèn)題，后臺(tái)單并發(fā)請(qǐng)求，不會(huì)造成性能問(wèn)題
3. 因?yàn)殛?duì)列中保存的是數(shù)組，不存在這個(gè)問(wèn)題
重慶分公司
重慶分公司
