NATS—发布/订阅机制
概念
发布/订阅(Publish/subscribe 或pub/sub)是一种消息范式,消息的发送者(发布者)不是计划发送其消息给特定的接收者(订阅者)。而是发布的消息分为不同的类别,而不需要知道什么样的订阅者订阅。订阅者对一个或多个类别表达兴趣,于是只接收感兴趣的消息,而不需要知道什么样的发布者发布的消息。这种发布者和订阅者的解耦可以允许更好的可扩展性和更为动态的网络拓扑.
发布/订阅是消息队列范式的兄弟,通常是更大的消息导向的中间件的系统的一部分。大多数消息系统在应用程序接口(API)中同时支持消息队列模型和发布/订阅模型,例如Java消息服务(JMS)。
现实中,并不是所有请求都期待答复,而不期待答复,自然就没有了状态。广播听过吧?收音机用过吧?就这个意思。
发布/订阅模式定义了一种一对多的依赖关系,让多个订阅者对象同时监听某一个主题对象。这个主题对象在自身状态变化时,会通知所有订阅者对象,使它们能够自动更新自己的状态。
消息过滤
在发布/订阅模型中,订阅者通常接收所有发布的消息的一个子集。选择接受和处理的消息的过程被称作过滤。有两种常用的过滤形式:基于主题的和基于内容的。
在 基于主题 的系统中,消息被发布到主题或命名通道上。订阅者将收到其订阅的主题上的所有消息,并且所有订阅同一主题的订阅者将接收到同样的消息。发布者负责定义订阅者所订阅的消息类别。
在 基于内容 的系统中,订阅者定义其感兴趣的消息的条件,只有当消息的属性或内容满足订阅者定义的条件时,消息才会被投递到该订阅者。订阅者需要负责对消息进行分类。
一些系统支持两者的混合:发布者发布消息到主题上,而订阅者将基于内容的订阅注册到一个或多个主题上。
拓扑
在许多发布/订阅系统中,发布者发布消息到一个中间的 消息代理,然后订阅者向该消息代理注册订阅,由消息代理来进行过滤。消息代理通常执行 存储转发 的功能将消息从发布者发送到订阅者。
使用场景
很多项目中都有消息分发或者事件通知机制,尤其是模块化程度高的项目。
比如:在你的系统中,很多模块都对 新建用户 感兴趣。权限模块希望给新用户设置默认权限,报表模块希望重新生成当月的报表,邮件系统希望给用户发送激活邮件...诸如此类的代码都写到新建用户的业务逻辑后面,会加大耦合度,降低可维护性,并且对于每个模块都是一个独立系统的情况,这种方式更是不可取。
对于简单的情形,观察者模式 The Observer Pattern 就足够了。如果系统中有很多地方都需要收发消息,那么它就不适用了。否则会造成类数量的膨胀,增加类的复杂性,这时候就需要一种更集中的机制来处理这些业务逻辑。
特点
一个订阅者可以订阅多个发布者
消息是会到达所有订阅者处,订阅者根据 filter 丢掉自己不需要的消息(filter 是在订阅端起作用的)
每个订阅者都会接收到每条消息的一个副本
基于推送 push,其中消息自动地向订阅者广播,它们无须请求或轮询主题来获得新消息,发布/订阅模式内部,有多种不同类型的订阅者。
非持久订阅者是临时订阅类型,它们只是在主动侦听主题时才接收消息。
持久订阅者将接收到发布的每条消息的一个副本,即便在发布消息,它们处于"离线"状态时也是如此。
另外还有动态持久订阅者和受管的持久订阅者等类型。
优势
- 降低了模块间的耦合度:发布者与订阅者松散地耦合,并且不需要知道对方的存在。相关操作都集中在 Publisher 中。
- 可扩展性强:系统复杂后,可以把消息订阅和分发机制单独作为一个模块来实现,增加新特性以满足需求
缺陷
与其说缺陷,不如说它设计本身就有如下特点。但不管怎么说,这种模式在逻辑上不可靠的。主要体现在:
- 发布者不知道订阅者是否收到发布的消息
- 订阅者不知道自己是否收到了发布者发出的所有消息
- 发送者不能获知订阅者的执行情况
- 没人知道订阅者何时开始收到消息
已存在的案例
NATS—发布/订阅机制的更多相关文章
- Akka-Cluster(2)- distributed pub/sub mechanism 分布式发布/订阅机制
上期我们介绍了cluster singleton,它的作用是保证在一个集群环境里永远会有唯一一个singleton实例存在.具体使用方式是在集群所有节点部署ClusterSingletonManage ...
- Redis发布订阅机制
1. 什么是Redis Redis是一个开源的内存数据库,它以键值对的形式存储数据.由于数据存储在内存中,因此Redis的速度很快,但是每次重启Redis服务时,其中的数据也会丢失,因此,Redis也 ...
- Redis 发布/订阅机制原理分析
Redis 通过 PUBLISH. SUBSCRIBE 和 PSUBSCRIBE 等命令实现发布和订阅功能. 这些命令被广泛用于构建即时通信应用,比如网络聊天室(chatroom)和实时广播.实时 ...
- 【spring boot】【redis】spring boot 集成redis的发布订阅机制
一.简单介绍 1.redis的发布订阅功能,很简单. 消息发布者和消息订阅者互相不认得,也不关心对方有谁. 消息发布者,将消息发送给频道(channel). 然后是由 频道(channel)将消息发送 ...
- 六. Redis发布订阅机制
发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式,主要是解除消息发布者和消息订阅者之间通信的耦合. Redis作为一个pub/sub的服务器,在订阅者和发布者之间起到了一个消息路由的功能.订阅者可以通过s ...
- nodejs redis 发布订阅机制封装
最近项目使用redis,对publish 和 subscribe的使用进行了了解,并进行了封装. var config = require('../config/config'); var log = ...
- postgresql获取表最后更新时间(通过发布订阅机制将消息发送给应用程序)
一.创建测试表 CREATE TABLE weather( city ), temp_lo int, --最低温度 temp_hi int, --最高温度 prcp real, --湿度 date d ...
- redis的发布与订阅机制
Redis 发布/订阅机制原理分析 Redis 通过 PUBLISH. SUBSCRIBE 和 PSUBSCRIBE 等命令实现发布和订阅功能. 这些命令被广泛用于构建即时通信应用,比如网络聊天室(c ...
- 分享一个分布式消息总线,基于.NET Socket Tcp的发布-订阅框架,附代码下载
一.分布式消息总线 在很多MIS项目之中都有这样的需求,需要一个及时.高效的的通知机制,即比如当使用者A完成了任务X,就需要立即告知使用者B任务X已经完成,在通常的情况下,开发人中都是在使用者B所使用 ...
随机推荐
- MRJob 极速入门教程,使用Python玩转Hadoop
想要Hadoop乖巧地运行Python程序,学习mrjob可能是最直接.最简单的方法了,你甚至都不要按安装部署Hadoop集群.mrjob拥有很多优秀的特性比如: 支持多步骤的MapReduce任务工 ...
- [Java in NetBeans] Lesson 03. More Variables / Type Casting
这个课程的参考视频在youtube. 主要学到的知识点有: It is different from python, that "1" only present string &q ...
- [pat]A1072 Gas Station
这道题的结点编号是字符串类型,处理的过程很有意思,用getID将house和GasStation进行区分 #include<bits/stdc++.h> using namespace s ...
- 搭建redsocks 测试环境
1. 先来谈谈pc的测试环境 socks5代理,因为要在centos下设置,没有yum到socks, 就安装ss5,wget http://jaist.dl.sourceforge.net/proje ...
- 解决mysql的内存表“table is full”错误
最后参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_6942a1590101429h.html 来解决,摘录下核心 后来GOOGLE得知,需要重建该表才可以. 1. 设置新的参数 m ...
- iOS UI基础-11.0 UINavigationController
导航控制器 利用UINavigationController,可以轻松地管理多个控制器,轻松完成控制器之间的切换,典型例子就是系统自带的“设置”应用 UINavigationController的使用 ...
- Request.UrlReferrer注意点
定义: public sealed class HttpRequest { // // 摘要: // 获取有关客户端上次请求的 URL 的信息,该请求链接到当前的 URL. // // 返回结果: / ...
- unity3d 第一人称脚本解释MouseLook
using UnityEngine; using System.Collections; /// MouseLook rotates the transform based on the mouse ...
- Linux 重启nginx
重启 1.验证nginx配置文件是否正确 方法一:进入nginx安装目录sbin下,输入命令./nginx -t 看到如下显示nginx.conf syntax is ok nginx.conf te ...
- Flume:sink.type=hive
Flume以Kafka为Source,以Hive为Sink进行数据转存. 业务背景:公司要求将某四川城市的卡口数据实时接入大数据平台中,历史数据可以通过Hive进行Load,也就是增量数据的对接问题. ...