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中间件 - Coggle Diagram
中间件
基础
作用
通信管理：不同服务之间通信，如消息队列、远程过程调用、服务总线等
安全性：提供认证、授权、加密和审计等
事务管理：分布式系统中的事务管理
负载均衡和容错：分配负载到多个服务器，通过高可用性和故障转移机制
数据管理：对数据库和其它数据存储系统进行配置和管理
服务发现和注册：管理和查找可用服务，支持动态配置和扩展
什么情况考虑使用中间件
集成系统：大量独立的系统
异构系统：不同操作系统、编程语言和数据库
分布式架构：组件之间需要通信等
高并发和高可用性：处理大量请求
安全性需求：系统之间需要认证和授权
业务流程自动化：优化复杂的业务逻辑，保持数据一致性
常见中间件
远程过程调用中间件：gRPC、Thrift
数据库中间件：Hibernate、Mybatis
消息队列中间件：Kafka、RabbitMQ
应用服务器：Tomcat、WebSphere
服务总线（集成中间件）：Camel、Mule ESB
使用场景
电信：提供呼叫路由、计费系统、客户支持服务
医疗服务：电子健康记录系统、诊断设备、保险提供商
金融服务：支付交易管理、账户管理、风险控制、报告生成
物联网：管理设备通信、数据采集和处理
电子商务：订单管理、支付网关、库存管理、客户关系管理系统
优势
简化开发：提供通用的服务和功能，减少重复代码和时间
提高可维护性：提供标准化的接口和服务，简化系统的升级和维护
增强可扩展性：支持分布式架构和负载均衡，易于扩展满足新增的需求
改善性能和可靠性：提供缓存、消息队列、事务管理等，优化信通性能和可靠性
简介
做什么：通过提供统一的服务和功能，简化分布式系统的开发、管理和部署
是什么：是一种位于操作系统和应用程序之间的软件层和服务
怎么做：连接不同的应用程序，使它们之间能够通信和操作
消息队列中间件
RabbitMQ
易于管理：提供一个管理控制台，用于监控和管理消息队列、连接、交换机
插件支持：通过插件扩展功能，例如分布式拓扑、监控和报警
灵活的消息路由：支持通过交换机进行消息路由
工作流：生产者发送消息到交换机 -> 交换机通过规则路由消息到一个或多个队列 -> 消费者从队列中获取消息
可靠性：提供消息确认、持久化和高可用性(镜像队列)，来保证消息的可靠性
使用场景：适合需要复杂路由、消息确认和事务支持的场景，常用作处理短周期、低延迟的消息队列
多协议支持：支持多种消息传输协议
设计架构：基于AMQP协议，提供丰富的消息路由和可靠性功能
介绍：基于高级消息队列协议，在分布式系统中传递消息
性能：低延迟消息传递，但在高吞吐量和持久化方面不如kafka
Kafka
介绍：一个分布式流处理平台，主要构建实时数据处理和流应用
高吞吐量：高吞吐量的数据传输，每秒可以处理数百万条消息
分布式：可分布式部署，具有高可用性和容错性
持久化：消息持久化到磁盘，确保数据的耐久性
水平扩展：通过增加broker扩展系统容量
流应用：提供kafka Sreams和Kafka Connect，用于构建实时流应用和数据集成
工作流：生产者将消息发布到特定主题 -> 消息被分布到主题的不同分区 -> 消费者订阅主题，从分区获取消息
使用场景：适合大数据实时处理、高吞吐量和持久化日志场景，常用于数据管道、日志收集和流处理应用
设计架构：基于分布式日志存储系统费，设计为高吞吐量和横向可扩展
性能：高吞吐量和持久化性能优异，但延迟可能较高
定义：分布式系统中传递消息，解耦生产者和消费者，提供异步通信
缓存系统中间件
Memcached
特点：高可用、分布式缓存，内存缓存，无持久化
存储机制：简单的键值对缓存
定义：高性能、分布式数据对象缓存系统
适用场景：临时缓存（数据库查询、api接口缓存等），键值对简单数据缓存，无需持久化的场景
Redis
特点：可持久化，快速读写和高并发，发布/订阅(可实现消息通知)，事务性(多个操作原子性执行)，高可用(主从复制，哨兵实现高可用)，分布式缓存(Redis Cluster实现数据分片和负载均衡)
存储机制：多种数据类型存储
定义：开源的数据内存缓存系统，可用于存储和缓存数据
适用场景：多种数据结构支持、可持久化的场景，高级功能（发布订阅、事务）的场景，常用于会话存储、消息队列、实时分析第场景
定义：系统中提供高性能的数据访问，减少数据库负载，提高响应速度