由于工作需要,现在使用一个分布式队列,在这里搜了很多资最终选定了Beanstalkd队列,下面是综合了两篇博客的内容,简单介绍一下Beanstalkd队列,作为学习备忘录,不足之处还望多多指教:
http://www.cnblogs.com/chunguang/p/5913536.html
Beanstalkd 是一个轻量级消息中间件,它最大特点是将自己定位为基于管道 (tube) 和任务 (job) 的工作队列 (work-queue):Beanstalkd 支持任务优先级 (priority), 延时 (delay), 超时重发 (time-to-run) 和预留 (buried), 能够很好的支持分布式的后台任务和定时任务处理。它的内部实现采用 libevent, 服务器-客户端之间用类似 memcached 的轻量级通讯协议,具有有很高的性能。
尽管是内存队列, beanstalkd 提供了 binlog 机制, 当重启 beanstalkd 时,当前任务状态能够从纪录的本地 binlog 中恢复。
之前在微博上调查过大家正在使用的分布式内存队列系统,反馈Memcacheq,Fqueue, RabbitMQ, Beanstalkd以及linkedin的kafka。RabbitMQ使用比较广泛,Beanstalkd是后起之秀。Beanstalkd之于RabbitMQ,就好比Nginx之于Apache,Varnish之于Squid。后面在项目中使用Beanstalkd的过程中,更发现其简单、轻量级、高性能、易使用等特点,以及优先级、多队列、持久化、分布式容错、超时控制等特性。
设计思想
高性能离不开异步,异步离不开队列,而其内部都是Producer-Comsumer模式的原理。Beanstalkd,一个高性能、轻量级的分布式内存队列系统,最初设计的目的是想通过后台异步执行耗时的任务来降低高容量Web应用系统的页面访问延迟,支持过有9.5 million用户的Facebook Causes应用。后来开源,现在有PostRank大规模部署和使用,每天处理百万级任务。Beanstalkd是典型的类Memcached设计,协议和使用方式都是同样的风格,所以使用过memcached的用户会觉得Beanstalkd似曾相识。
核心概念
Beanstalkd设计里面的核心概念:
◆ job
一个需要异步处理的任务,是Beanstalkd中的基本单元,需要放在一个tube中。
◆ tube
一个有名的任务队列,用来存储统一类型的job,是producer和consumer操作的对象。
◆ producer
Job的生产者,通过put命令来将一个job放到一个tube中。
◆ consumer
Job的消费者,通过reserve/release/bury/delete命令来获取job或改变job的状态。
Beanstalkd中一个job的生命周期如图2所示。一个job有READY, RESERVED, DELAYED, BURIED四种状态。当producer直接put一个job时,job就处于READY状态,等待consumer来处理,如果选择延迟put,job就先到DELAYED状态,等待时间过后才迁移到READY状态。consumer获取了当前READY的job后,该job的状态就迁移到RESERVED,这样其他的consumer就不能再操作该job。当consumer完成该job后,可以选择delete, release或者bury操作;delete之后,job从系统消亡,之后不能再获取;release操作可以重新把该job状态迁移回READY(也可以延迟该状态迁移操作),使其他的consumer可以继续获取和执行该job;有意思的是bury操作,可以把该job休眠,等到需要的时候,再将休眠的job kick回READY状态,也可以delete BURIED状态的job。正是有这些有趣的操作和状态,才可以基于此做出很多意思的应用,比如要实现一个循环队列,就可以将RESERVED状态的job休眠掉,等没有READY状态的job时再将BURIED状态的job一次性kick回READY状态。
特性
Beanstalkd基于的源码安装和使用很简单,在此略过。这里重点介绍一下其几个很nice的特性。
◆ 优先级
支持0到2**32的优先级,值越小,优先级越高,默认优先级为1024。
◆ 持久化
可以通过binlog将job及其状态记录到文件里面,在Beanstalkd下次启动时可以通过读取binlog来恢复之前的job及状态。
◆ 分布式容错
分布式设计和Memcached类似,beanstalkd各个server之间并不知道彼此的存在,都是通过client来实现分布式以及根据tube名称去特定server获取job。
◆ 超时控制
为了防止某个consumer长时间占用任务但不能处理的情况,Beanstalkd为reserve操作设置了timeout时间,如果该consumer不能在指定时间内完成job,job将被迁移回READY状态,供其他consumer执行。
不足
在使用中发现一个Beanstalkd尚无提供删除一个tube的操作,只能将tube的job依次删除,并让Beanstalkd来自动删除空tube。还有就是Beanstalkd不支持客户端认证机制(开发者将应用场景定位在局域网)。
http://blog.csdn.net/black_ox/article/details/24792489
READY- 需要立即处理的任务,当延时 (DELAYED) 任务到期后会自动成为当前任务;
DELAYED- 延迟执行的任务, 当消费者处理任务后, 可以用将消息再次放回 DELAYED 队列延迟执行;
RESERVED- 已经被消费者获取, 正在执行的任务。Beanstalkd 负责检查任务是否在 TTR(time-to-run) 内完成;
BURIED- 保留的任务: 任务不会被执行,也不会消失,除非有人把它 "踢" 回队列;
DELETED- 消息被彻底删除。Beanstalkd 不再维持这些消息。
任务优先级 (priority):
任务 (job) 可以有 0~2^32 个优先级, 0 代表最高优先级。 beanstalkd 采用最大最小堆 (Min-max heap) 处理任务优先级排序, 任何时刻调用 reserve 命令的消费者总是能拿到当前优先级最高的任务, 时间复杂度为 O(logn).
延时任务 (delay):
有两种方式可以延时执行任务 (job): 生产者发布任务时指定延时;或者当任务处理完毕后, 消费者再次将任务放入队列延时执行 (RELEASE with <delay>)。这种机制可以实现分布式的 Java.util.Timer,这种分布式定时任务的优势是:如果某个消费者节点故障,任务超时重发 (time-to-run) 能够保证任务转移到另外的节点执行。
任务超时重发 (time-to-run):
Beanstalkd 把任务返回给消费者以后:消费者必须在预设的 TTR (time-to-run) 时间内发送 delete / release/ bury 改变任务状态;否则 Beanstalkd 会认为消息处理失败,然后把任务交给另外的消费者节点执行。如果消费者预计在 TTR (time-to-run) 时间内无法完成任务, 也可以发送 touch 命令, 它的作用是让 Beanstalkd 从系统时间重新计算 TTR (time-to-run).
任务预留 (buried):
如果任务因为某些原因无法执行, 消费者可以把任务置为 buried 状态让 Beanstalkd 保留这些任务。管理员可以通过 peek buried 命令查询被保留的任务,并且进行人工干预。简单的, kick <n> 能够一次性把 n 条被保留的任务踢回队列。
Beanstalkd 协议:
Beanstalkd 采用类 memcached 协议, 客户端通过文本命令与服务器交互。这些命令可以简单的分成三组:
生产类 - use <tube> / put <priority> <delay> <ttr> [bytes]:
生产者用 use 选择一个管道 (tube), 然后用 put 命令向管道发布任务 (job).
消费类 - watch <tubes> / reserve / delete <id> / release <id> <priority> <delay> / bury <id> / touch <id>
消费者用 watch 选择多个管道 (tube), 然后用 reserve 命令获取待执行的任务,这个命令是阻塞的。客户端直到有任务可执行才返回。当任务处理完毕后, 消费者可以彻底删除任务 (DELETE), 释放任务让别人处理 (RELEASE), 或者保留 (BURY) 任务。
维护类 - peek job / peek delayed / peek ready / peek buried / kick <n>
用于维护管道内的任务状态, 在不改变任务状态的条件下获取任务。可以用消费类命令改变这些任务的状态。
被保留 (buried) 的任务可以用 kick 命令 "踢" 回队列。
协议文档: https://raw.github.com/kr/beanstalkd/master/doc/protocol.txt
Beanstalkd 不足:
Beanstalkd 没有提供主备同步 + 故障切换机制, 在应用中有成为单点的风险。实际应用中,可以用数据库为任务 (job) 提供持久化存储。
另外, 和 memcached 类似, Beanstalkd 依赖 libevent 的单线程事件分发机制, 不能有效利用多核 cpu 的性能。这一点可以通过单机部署多个实例克服。下面我们介绍一个可以管理Beanstalk的php工具,地址如下https://github.com/jimbojsb/bstools
把该工具安装后,就可以查看Beanstalk的各种情况了