消息总线重构之简化客户端
这段时间对消息总线进行了再次重构。本次重构主要针对消息总线的pubsub组件以及对client的简化，同时谈谈对消息总线的一些想法。
简化client的复杂度
之前的client需要同时连接两个分布式组件。消息总线的访问需要用户提供pubsuberHost，pubsuberPort参数，因此它首先连接的就是pubsuber。而消息总线是基于RabbitMQ构建的，因此它必然还需要连接RabbitMQ。而之所以没有需要用户程序提供RabbitMQ Server的地址信息，是因为它是通过pubsuber间接获得的。
当时的想法是出于安全的角度考虑，不让用户直面MQ Server，而MQ的选择理论上可以有多种，这些对用户都是透明的。但作为一个后端组件，安全问题本不是最重要的关注目标，而替换MQ这样的成本无异于 重写消息总线，这样的可能性也不大。除此之外这还带来了额外的复杂度与高失败率（当pubsuber与RabbitMQ两者中有其一失败，消息总线就将陷 入混乱），结合到消息总线较多的长连接场景（比如，push模式的consume），一旦一个组件失效就可能导致客户程序的重启（为了重新初始化连接）。
让消息总线客户端只连接单一的RabbitMQ组件，可以大大降低失效的概率，而且RabbitMQ官方client提供的失效重试机制也能更好得发挥作用。
用RPC获取授权信息
因为之前的pubsuber部分承担了授权信息数据源的角色，移除之前的pubsuber组件，那么就需要重新设计获取远程授权信息的方案。因为 RabbitMQ正好提供了基于JSON的轻量级RPC机制，我们就可以通过RPC从后端获取授权信息，而让后端去跟pubsuber交互。之前就曾有过 这个想法，后来在使用HBase时，发现其java client内部也有通过RPC跟Master节点交互，于是这次就确定用这种方式来实现。其实采用RPC的形式可以大大简化客户端的逻辑实现，而且也大 大降低了升级成本。
修改broadcast和pubsub的实现
之前pubsuber在客户端还起到了两个作用：实现广播机制和实现实时控制。所以，如果要将pubsuber从client里移除，就要重新实现这两个功能。也就是说，要找到另一种支持 实时push 的机制，考虑到其实RabbitMQ本身就可以实现长连接的即时消费功能，这里选择直接基于RabbitMQ本身来实现。
我们新建了一个内部使用的exchange来实现消息路由。跟其他topic类型的exchange不同，这里我们采用并不常见的 headers 类型的exchange。
header类型：根据消息的消息头里包含特殊的key-value对来进行路由
考虑到我们需要重新实现上面两个功能，所以，我们将消息分成两类：event和notice。
- event：内部控制消息
- notice：广播消息
在发送这两个消息时，只需要在消息头中指定对应的header的key-value即可实现自动路由。这两种消息类型分别对应的是绑定在inner exchange后的队列的类型。
如何节省RabbitMQ Server的资源
考虑到几乎每个client都有接受这两种类型的消息的需求，而我们为每个客户端在该exchange下创建两个queue多少有些过于浪费，最好的做法当然是在客户端使用的会话周期内建立两个临时队列，等客户端使用结束就可立即销毁队列回收资源。
得益于RabbitMQ丰富的特性，我们可以很容易做到这一点。当我们实例化客户端的时候，我们在内部创建两个临时且排他的队列。所谓临时且排他即一种特殊的队列，它只对创建它的连接可见，当创建它的连接断开或者消费者个数从大于零降到零时，该队列就会被删除，具备这种属性的队列几乎是为一次会话而创建的。
临时且排他属性是通过在创建队列时，指定队列的auto-delete以及exclusive属性同时为true来实现的。
这两个队列被创建后，当前客户端会作为消费者立即挂载在队列上等待event和notice。
发送端无需知晓上述两个队列的具体名称，它只需知道代理exchange以及inner exchange的routing-key即可，然后在发送消息的消息头中指定需要发送的是event还是notice。
代码片段：
InnerEventEntity eventEntity = new InnerEventEntity(); eventEntity.setIdentifier(channel); eventEntity.setValue(new String(data)); eventEntity.setType("event"); String jsonObjStr = GSON.toJson(eventEntity); Message eventMsg = MessageFactory.createMessage(MessageType.QueueMessage); Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>(1); map.put("type", "event"); eventMsg.setHeaders(map); eventMsg.setContent(jsonObjStr.getBytes()); AMQP.BasicProperties properties = MessageHeaderTransfer.box(eventMsg); ProxyProducer.produce(Constants.PROXY_EXCHANGE_NAME, mqChannel, EVENT_ROUTING_KEY_NAME, eventMsg.getContent(), properties); 去除pubsuber的封装
为什么要封装
在去除之前，我想谈谈当初为什么要封装。在最初封装消息总线的时候，我对redis和zookeeper都有所了解，它们都有一些共同的特性，比如：
- 都能够以key-value的形式存取少量数据
- 都能提供Pub/Sub的实时push变更功能
这是消息总线客户端的pubsuber需要的，但为了提供可选性，我在这两个特性上做了一层封装，可以使得这种配置变更组件无论选择哪一个，无需修改代码，两者都可适配。这是当初封装的目的。
为什么要去除封装
首先，去除封装是回到了zookeeper而排除了redis。这么除了发现太多的开源软件都在使用zookeeper来实现这个需求，除了发现这是zookeeper的专长，而redis只是能提供这些功能而已。除了这些，最关键的问题是我发现当涉及到命名服务的特性时，redis将变得不再适合。
在分布式的服务中，很可能会存在多个组件，而这些组件跟应用之间会存在一些逻辑关系，而不都是简单的扁平关系。很多情况下，我们需要将一些关系构 建成树状结构。比如，现在消息总线只变成了平台中的一个组件，我们需要在配置上体现这种关系，所以可能会由原先的扁平关系修改为如下图这样的形式：
在这种类似于文件系统的树状结构下，要实现诸如获取子节点的变更事件这样的联动行为redis将无能为力。这是因为redis的pubsub功能，只提供在key-value(String)类型上。也就是说，它的 value只能是一级关系。当然，为了表示多层关系，你是可以在key里以“.”进行区分，比如”app1”，”app1.message”，虽然你能知 道他们之间的关系，但它们在技术层面上是一样的，无法产生联动变更功能。所以在一些场景下，zookeeper是无法取代的。
一些思考
拓扑的权衡
消息总线最初的目标主要偏向消息传递。但在实现中的添加了一些额外的特性，比如之前的RPC功能。其实，如果单从技术层面上来看消息总线就是收发消息。但如果你将收发消息的主体包含进来（也就是 发送者 和 消费者 ）会有一些新的定位。如果有一些消费者做的事情是很通用的，基础的，很多人都需要的或者纯技术性的。那么处理这类消息的消费者就是在提供服务。比如，下面这些：
- 将数据存入ElasticSearch
- 发送短信
- 发送邮件
- 往移动端推送消息
消息总线可以直接提供这些服务以供第三方申请使用，当然如果带上语义来看，RPC的服务端也是一种服务（只不过是同步的服务而已），其他队列也可能在提供某种服务，只是它们的专有性更强，所以消息总线也具有提供服务的能力以及构建服务的基础。
所以我一直在考虑，整个路由图应该是这样构建：
还是这样来构建：
消息租赁
因为消息的通信模型生来就具有异步性。那么消息的消费时机，对于消息总线本身而言是无法知晓的，这就产生了消息长期堆积压垮消息总线的可能。所 以，可能会考虑将消息的永久驻留改为按序驻留。这取决于业务，有些业务消息是具有时效性的，这样的消息如果隔个几周还没有被消费掉，那么它存在的意义几乎 没有了，而它却白白占据着总线服务器的内存或磁盘资源，甚至这些消息将永远得不到消费也有可能。
所谓消息租赁，其实是将现在的永久留存的模式改为临时驻留队列的模式，具体消息能够存活多久，这取决于给消息设置的TTL（time to live）时间，而对于TTL的评估来自于队列申请方根据自身的业务特点而定。当然，TTL可以也可以设置为永久，这需要接收审核。
proxy的必要性
对于一个组件的扩展有很多种模式，比如proxy，smart client，plugin。消息总线封装自RabbitMQ，其实RabbitMQ官方是带plugin模式的扩展机制的，无奈语言所限，力所不及。
而对于proxy跟smart client的两种模式对比来看，可算是各有所长，优势互补。比如在侵入性上proxy侵入性更小，在掌控性上smart client掌控力更强。这里就不再过多比较。
现在对RabbitMQ的扩展采用的是smart client的形式。但这种方式总有它的受限之处，当你处于一个分布式的环境中，服务器上的资源在很多时候是被共享的（比如RabbitMQ里的队列，它可以同时被多 个client消费），你可以将它看成是多个分支河流汇聚的场景，分支是没办法掌控全部的，你只有依靠Proxy Server。
我曾看到携程开源的消息系统是在kafka和mysql前端做了一个proxy（它们称之为broker）。会不会构建一个proxy，看进度吧。但proxy的存在缺失能带来非常多的好处。