目前业界流行的分布式消息队列系统（或者可以叫做消息中间件）种类繁多，比如，基于Erlang的RabbitMQ、基于Java的ActiveMQ/Apache Kafka、基于C/C++的ZeroMQ等等，都能进行大批量的消息路由转发。它们的共同特点是，都有一个消息中转路由节点，按照消息队列里面的专业术语，这个角色应该是broker。整个消息系统通过这个broker节点，进行从消息生产者Producer到消费者Consumer的消息路由。当然了，生产者和消费者可以是多对多的关系。消息路由的时候，可以根据关键字（专业的术语叫topic），进行关键字精确匹配、模糊匹配、广播方式的消息路由。
简单来说，一个极简的分布式消息队列系统主要的构成模块有：
Broker：简单来说就是消息队列服务器实体。
Producer：消息的生产者，主要用来发送消息给消费者。
Consumer：消息的消费者，主要用来接收生产者的消息。
Routing Key：路由关键字（Topic），主要用来控制生产者和消费者之间的发送与接收消息的对应关系。
Channel：消息通道，在客户端的每个连接里，可建立多个channel，每个channel代表一个会话任务。
到此为止，我们明白了一个分布式消息队列系统的主要构成模块，现在本人就通过Netty，这个优秀的Java NIO网络通讯框架，构建一个支持上述应用场景的分布式消息队列系统，本人把其命名为AvatarMQ。后续我会基于这个开源项目，连载出基于Netty构建分布式消息队列系统系列相关的文章，阐明主要的设计思路、组织结构、模块划分依据、类图结构等等。为了说明方便，后续本文中，如果没有特殊说明，有涉及基于Netty构建的分布式消息队列系统，就是指代AvatarMQ。由于整个开源项目涉及的代码量比较多，所以希望大家在本人编写系列博客文章的基础上，耐心地理解、分析其中的代码模块，相信一定不会让您失望！
AvatarMQ基于Netty，所以首先，你要能清楚的理解Netty是什么？它能做什么？有兴趣的朋友可以关注一下Netty项目的官网（http://netty.io/），上面有很详细的入门文章介绍。虽然都是英文的，但是这些一手的资料更具权威性，值得花时间深入研究探索，毕竟现在流行的云计算、大数据领域成功的开源项目比如Hadoop、Storm等等，网络通信层这块全部依赖Netty，可见Netty的功能强大。
基于Netty可以开发定制高性能、高可靠性的Java企业级服务端应用，而本文是我，在继利用Netty构建高性能RPC服务器系列文章之后，又一个基于Netty开发的分布式消息队列系统（AvatarMQ）。此外AvatarMQ还大量使用了Java多线程的相关类库。所以希望在此之前，大家能回忆复习一下，这样理解起来会更加得心应手、事半功倍。
AvatarMQ是基于Netty构建的分布式消息队列系统，支持多个生产者和多个消费者之间的消息路由、传递。主要特性如下：
- AvatarMQ基于Java语言进行编写，网络通讯依赖Netty。
- 生产者和消费者的关系可以是一对多、多对一、多对多的关系。
- 若干个消费者可以组成消费者集群，生产者可以向这个消费者集群投递消息。
- 消费者集群对于有共同关注点的消费者支持消息的负载均衡策略。
- 支持动态新增、删除生产者、消费者。
- 目前仅仅支持关键字的精确匹配路由，后续会逐渐完善。
- 消息队列服务器Broker基于Netty的主从事件线程池模型开发设计。
- 网络消息序列化采用Kryo进行消息的网络序列化传输。
- Broker的消息派发、负载均衡、应答处理（ACK）基于异步多线程模型进行开发设计。
- Broker消息的投递，目前支持严格的消息顺序。其中Broker还支持消息的缓冲派发，即Broker会缓存一定数量的消息之后，再批量分配给对此消息感兴趣的消费者。
AvatarMQ项目开源网址：https://github.com/tang-jie/AvatarMQ
整个开源项目依赖的jar包请参考：https://github.com/tang-jie/AvatarMQ/blob/master/nbproject/project.properties
另外，值得注意的是：
AvatarMQ使用的Netty是基于4.0版本（下载地址：http://dl.bintray.com/netty/downloads/netty-4.0.37.Final.tar.bz2）。
消息序列化使用的Kryo是基于kryo-3.0.3版本（下载地址：https://github.com/EsotericSoftware/kryo/releases/tag/kryo-parent-3.0.3）。
请大家自行去官网下载使用。
现在，现在言归正传，我们先来看下整合AvatarMQ项目的软件架构图：
从上述图例中，我们可以很清楚的看到：生产者和消费者之间是通过Broker进行消息的路由和转发，同时Broker还负责应答生产者和接收消费者的处理应答。
在了解了，整个AvatarMQ的组织架构之后，我们再来实际运行一下AvatarMQ！
首先，先启动一下Broker服务器（对应代码：https://github.com/tang-jie/AvatarMQ/blob/master/src/com/newlandframework/avatarmq/spring/AvatarMQServerStartup.java）
如果一切正常，终端控制台会打印如下输出：
接着，我们就来实际验证一下AvatarMQ的消息推送功能。
1、生产者发送1条消息给关注这条消息的消费者。我们先启动消费者，再启动生产者。
其中消费者1的测试代码（AvatarMQConsumer1.java）如下所示：
package com.newlandframework.avatarmq.test; import com.newlandframework.avatarmq.consumer.AvatarMQConsumer;
import com.newlandframework.avatarmq.consumer.ProducerMessageHook;
import com.newlandframework.avatarmq.msg.ConsumerAckMessage;
import com.newlandframework.avatarmq.msg.Message; /**
* @filename:AvatarMQConsumer1.java
* @description:AvatarMQConsumer1功能模块
* @author tangjie<https://github.com/tang-jie>
* @blog http://www.cnblogs.com/jietang/
* @since 2016-8-11
*/
public class AvatarMQConsumer1 { private static ProducerMessageHook hook = new ProducerMessageHook() {
public ConsumerAckMessage hookMessage(Message message) {
System.out.printf("AvatarMQConsumer1 收到消息编号:%s,消息内容:%s\n", message.getMsgId(), new String(message.getBody()));
ConsumerAckMessage result = new ConsumerAckMessage();
result.setStatus(ConsumerAckMessage.SUCCESS);
return result;
}
}; public static void main(String[] args) {
AvatarMQConsumer consumer = new AvatarMQConsumer("127.0.0.1:18888", "AvatarMQ-Topic-1", hook);
consumer.init();
consumer.setClusterId("AvatarMQCluster");
consumer.receiveMode();
consumer.start();
}
}
生产者1的测试代码（AvatarMQProducer1.java）如下所示，其含义是发送1条消息，给关注“AvatarMQ-Topic-1”主题的消费者：
package com.newlandframework.avatarmq.test; import com.newlandframework.avatarmq.msg.Message;
import com.newlandframework.avatarmq.msg.ProducerAckMessage;
import com.newlandframework.avatarmq.producer.AvatarMQProducer;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils; /**
* @filename:AvatarMQProducer1.java
* @description:AvatarMQProducer1功能模块
* @author tangjie<https://github.com/tang-jie>
* @blog http://www.cnblogs.com/jietang/
* @since 2016-8-11
*/
public class AvatarMQProducer1 { public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
AvatarMQProducer producer = new AvatarMQProducer("127.0.0.1:18888", "AvatarMQ-Topic-1");
producer.setClusterId("AvatarMQCluster");
producer.init();
producer.start(); System.out.println(StringUtils.center("AvatarMQProducer1 消息发送开始", 50, "*")); for (int i = 0; i < 1; i++) {
Message message = new Message();
String str = "Hello AvatarMQ From Producer1[" + i + "]";
message.setBody(str.getBytes());
ProducerAckMessage result = producer.delivery(message);
if (result.getStatus() == (ProducerAckMessage.SUCCESS)) {
System.out.printf("AvatarMQProducer1 发送消息编号:%s\n", result.getMsgId());
} Thread.sleep(100);
} producer.shutdown();
System.out.println(StringUtils.center("AvatarMQProducer1 消息发送完毕", 50, "*"));
}
}
首先我们先来启动消费者，如果一切正常，控制台输出结果为：
这个时候我们再运行生产者，发送一条消息给消费者。启动生产者之后，控制台输出结果如下：
那现在，我们切回去看下消费者是否收到生产者的消息了呢？
非常正确，我们的消费者果然收到了生产者发送过来的消息。
2、生产者发送1条消息给不关注这条消息的消费者。
首先说明的是，代码样例还是基于上述的AvatarMQConsumer1.java、AvatarMQProducer1.java。只不过这次是生产者发送的主题改成：“AvatarMQ-Topic-Test”，消费者关注的主题改成“AvatarMQ-Topic-1”。然后依次启动消费者、生产者。下面是实际的运行情况：
生产者成功发送消息：
那按照要求，消费者应该无法收到生产者的这条消息，实际情况是不是这样呢？事实胜于雄辩，看如下截图所示：
消费者依然处理启动监听状态，说明完全符合我们的预期。
3、生产者发送N条消息（这里是发送100条消息）给一个消费者集群（有2个消费者组成，并且这2个消费者关注的消息主题topic是相同的）。
我们先启动2个消费者，再启动生产者。消费者代码参考：
package com.newlandframework.avatarmq.test; import com.newlandframework.avatarmq.consumer.AvatarMQConsumer;
import com.newlandframework.avatarmq.consumer.ProducerMessageHook;
import com.newlandframework.avatarmq.msg.ConsumerAckMessage;
import com.newlandframework.avatarmq.msg.Message; /**
* @filename:AvatarMQConsumer2.java
* @description:AvatarMQConsumer2功能模块
* @author tangjie<https://github.com/tang-jie>
* @blog http://www.cnblogs.com/jietang/
* @since 2016-8-11
*/
public class AvatarMQConsumer2 { private static ProducerMessageHook hook = new ProducerMessageHook() {
public ConsumerAckMessage hookMessage(Message message) {
System.out.printf("AvatarMQConsumer2 收到消息编号:%s,消息内容:%s\n", message.getMsgId(), new String(message.getBody()));
ConsumerAckMessage result = new ConsumerAckMessage();
result.setStatus(ConsumerAckMessage.SUCCESS);
return result;
}
}; public static void main(String[] args) {
AvatarMQConsumer consumer = new AvatarMQConsumer("127.0.0.1:18888", "AvatarMQ-Topic-2", hook);
consumer.init();
consumer.setClusterId("AvatarMQCluster2");
consumer.receiveMode();
consumer.start();
}
}
生产者代码参考（目的是发送100条消息）给消费者集群。
package com.newlandframework.avatarmq.test; import com.newlandframework.avatarmq.msg.Message;
import com.newlandframework.avatarmq.msg.ProducerAckMessage;
import com.newlandframework.avatarmq.producer.AvatarMQProducer;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils; /**
* @filename:AvatarMQProducer2.java
* @description:AvatarMQProducer2功能模块
* @author tangjie<https://github.com/tang-jie>
* @blog http://www.cnblogs.com/jietang/
* @since 2016-8-11
*/
public class AvatarMQProducer2 { public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
AvatarMQProducer producer = new AvatarMQProducer("127.0.0.1:18888", "AvatarMQ-Topic-2");
producer.setClusterId("AvatarMQCluster2");
producer.init();
producer.start(); System.out.println(StringUtils.center("AvatarMQProducer2 消息发送开始", 50, "*")); for (int i = 0; i < 100; i++) {
Message message = new Message();
String str = "Hello AvatarMQ From Producer2[" + i + "]";
message.setBody(str.getBytes());
ProducerAckMessage result = producer.delivery(message);
if (result.getStatus() == (ProducerAckMessage.SUCCESS)) {
System.out.printf("AvatarMQProducer2 发送消息编号:%s\n", result.getMsgId());
} Thread.sleep(100);
} producer.shutdown();
System.out.println(StringUtils.center("AvatarMQProducer2 消息发送完毕", 50, "*"));
}
}
我们依次启动消费者AvatarMQConsumer2两次，这个时候终端控制台依次输出：
这个时候我们再启动生产者，运行截图如下：
说明生产者发送了100条消息出去，看下我们消费者1接收的情况：
继续看下我们的消费者2，消息接收的情况，截图如下：
最终统计一下，消费者1，接收的消息编号都是奇数，一共50个。消费者2，接收到的消息编号都是偶数，一共50个。两个消费者接收的消息总数加起来，刚好等于生产者发送的消息总数100个，完全符合我们的预期！另外消费者1、消费者2都收到了来自生产者的消息，说明Broker进行了消息的路由传递。
4、多个生产者和多个消费者的消息传递，以及动态新增、删除生产者、消费者。
这个就交给大家自行测试了，由于篇幅有限，在此本人就不一一阐述。
到目前为止，相信大家对于AvatarMQ所具备的基本功能，有了一个大致的印象。当然，AvatarMQ还有一些美中不足，比如：
- 不支持消息的刷盘存储，可能由于系统Crash，造成消息的丢失。后续需要接入一个存储系统（基于Java NIO），保证消息的持久序列化。
- AvatarMQ的生产者、消费者模块，要进一步支持，断网重连Broker的功能，确保在Broker重启的情况下，把在途的消息继续发送、接收完毕。
- Broker单点的问题，根据高可用性集群HA(High Available)的标准，Broker也要有主节点和从节点机制。在主节点宕机的情况，从节点要能灰度过渡，不至于Broker主节点宕机，整个AvatarMQ消息系统陷入瘫痪状态。
- 消息应答失败，还未支持重试功能。
- 当然还有一些未知的bug，有待发现和修复。
- AvatarMQ的处理性能，未经历过生产系统实际检验，暂时无法保证其安全和可靠性。
由于代码编写、测试等等工作，都是本人利用工作之余的时间完成，时间点上比较仓促。加上本人的技术水平有限，难免有说的不对及写得不好的地方，或者其中应该有更好的解决方案。欢迎广大同行、爱好者在线下进行学习交流，有什么宝贵的建议和观点，恳请批评指正，不吝赐教。虽然AvatarMQ和业界主流、久经考验的消息队列系统，在处理性能、可靠性上，肯定还有不小的差距。但是可以基于此，加深对分布式消息队列的理解，做到知其然知其所以然，何乐而不为？
最后，本人后续会逐渐推出“基于Netty构建的分布式消息队列系统（AvatarMQ）”，架构设计、原理分析的详解连载文章，敬请期待！
PS：目前AvatarMQ已经开源，整个项目托管到github，对应的网址为：https://github.com/tang-jie/AvatarMQ，欢迎有兴趣的同行朋友、爱好者关注支持。如果觉得还不错，可以点击Star收藏、关注。当然，你还可以点击推荐本文，也算是对我辛苦付出的一点支持和回报，谢谢大家！