用MongoDB取代RabbitMQ（转）

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原文：http://blog.nosqlfan.com/html/3223.html

RabbitMQ是当成应用比较广泛的队列服务系统，其配套的客户端和监控运维方案也比较成熟。BoxedIce的队列服务从今年四月开始从RabbitMQ切换到了MongoDB上，并一直稳定运行至今，下面是BoxedIce对队列系统的一个讨论PPT及相关叙述。分享给大家。

为什么要使用队列系统？

• 因为一些任务需要在后台执行，让调用者不需要等待其完成就能返回。比如给用户发送邮件，短信之类的操作。
• 还有就是一个大系统内部的通信，可能会采用队列的方式传递消息。

对队列系统有哪些要求？

• 应对任务处理者：通常会有一些进程从队列里获取消息进行处理，而且通常这些进程都会启动很多个。所以队列需要能够处理并发的数据请求操作。
• 原子性：队列中的元素只能被取出一次，必须保证每次读取队列中元素进行操作和删除这个元素是原子性的。
• 快速：队列系统要能够快速地处理元素的写入和读取操作。
• 垃圾回收能力：如果一个任务处理到一半死掉了，那么必须能有方法监测到并且将这个任务重新放入队列中。

关于任务处理

任务处理进程的工作，就是从队列中读出消息，并且处理这个消息。所以它需要一种能够从队列中取出元素进行处理的能力。RabbitMQ提供了AMQP协议，目前已经有许多基于此协议的客户端了，相对的，MongoDB基于其Mongo Wire Protocol协议也拥有丰富的客户端支持。

BoxedIce在使用RabbitMQ时是用的pika客户端，转为MongoDB后使用的是pymongo。这两个协议相对比，pymongo的开销要小很多。

对于原子性，RabbitMQ通过对consume/ack协议的支持来实现。而由于MongoDB只支持对单个文档的原子性个性，所以你可以使用其findAndModify 命令，简单语法如下：

db.runCommand( { findAndModify : collection, { options } } )

这里的options是一个数组，其包含下面一些元素：

• where：是一个查询条件，比如在我们的例子里，这个查询条件是{‘where’ { ‘inProg’: false, ‘done’: false } }操作会针对查询到的第一个元素进行。
• sort：是对查询结构的排序，可以设置查询返回结果是按哪种条件排序的。比如你可以设置一个消息优先级，然后按优先级的倒序排序，让优先级高的消息优先进行处理。
• update：这是标明你需要如何个性这个元素，在我们的例子里，我们设置其inProg标识为true，标 明正在处理中，设置处理时间t为当前时间，这个时间会用在垃圾回收中。如下：{‘update’ : {‘$set’ : { ‘inProg’ : true, ‘t’ : new Date() } } }

垃圾回收

上面我们在处理消息的时候会将其inProg设置为true表示正在处理，当成功处理完成后，再将done设置为true，但如果处理过程中出现问 题，就会导致一个inProg为true但是done永远为false的任务。这时候就需要垃圾回收策略通过检查处理时间t来进行垃圾回收处理了。

now = datetime.datetime.now()
difference = datetime.timedelta(seconds=10)
timeout = now - difference

queue.find({‘inProg‘ : True, ‘start‘ : {‘$lte‘ : timeout} })

比如上面的代码，我们通过判断t是否是在当前时间10秒以前来判断是否过期（10秒都未处理完，我们认为任务处理失败），这些失败的消息我们可以进行相关的处理，让它重新加入到消息队列中。

其它的一些考虑

除了上面说到的速度，原子性等特性，对于一个队列系统，还是有一些其它方面需要考虑的。

• 容错性：MongoDB的replica sets架构提供了整体的高可用性。当其被用作队列时，也同样继承了这一我。而RabbitMQ并没有内置的支持。目前在RabbitMQ 2.6.0中有相关的支持
• 一致性：MongoDB默认会一分钟将数据flush到磁盘，但其同时提供一个默认100ms的操作日志可以增强其单机的可靠性。可以缓解宕机时数据丢失导致不一至的情况。如果你对一致性要求非常高，你也可以使用MongoDB的getLastError命令来保证你的每次操作都写入操作日志或者磁盘上才返回成功。
• 扩展性：我们使用capped collection来做消息队列，所以老数据的清除是自动的。在MongoDB中可以通过sharding方式来实现数据的横向扩展，但是sharding并不支持用于capped collection。你可以自己选择自己需要的应用方式。

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