GCP消息队列Pubsub详解，简单好用还不用自己运维 | 南瓜慢说官方网站技术之前，先读诗书：

前年伐月支，城下没全师。

GCP的Pubsub是一种异步消息传递服务，可将生产事件的服务与处理事件的服务隔离开。消息队列的作用就不多作介绍了，与Kafka、RabbitMQ等差不多。使用Pubsub一个重要原因是不用自己去管理整个中间件的运维，将专业的事交给专业的团队去做。这样，其实也是一种节约成本的方式。

GCP还提供了更低费用的Pubsub Lite，这里不多作介绍了。

2.1 基本概念

一些重要的核心概念：

• 主题：生产者向其发送消息的资源；
• 订阅：单个特定主题的消息流资源，任何一个订阅都要从属于某个主题，对哪个主题感兴趣，就订阅哪个主题；
• 消息：传输的数据和特性；
• 发布者：也叫生产者，负责将消息发到主题；
• 订阅者：也叫消费者，负责将消息从订阅中读取。

他们的关系：发布者发消息到某个特定主题，而主题下有一个或多个订阅，订阅者从订阅读取消息。所以发布者和订阅者的关系有如下：

如下图所示：

2.2 消息传递过程

整个消息传递的流程大致如下：

（1）发布者向主题发送消息，消息包含要发送的数据和消息的特性；

（2）系统收到消息后，会存在GCP的系统中；

（3）系统将主题的消息转发到订阅中去；

（4）Pubsub将消息推送给订阅者，或者订阅者拉取消息；

（5）订阅者收到信息后，返回Ack确认信息；

（6）Pubsub移除已确认的消息。

2.3 集成其它组件

整个GCP的Stack可以相互集成，其它组件如Pubsub集成如下：

3 Pubsub快速入门

3.1 使用gcloud命令行

使用SDK命令行工具gcloud的入门操作如下：

# 创建主题
$ gcloud pubsub topics create pkslow-topic

# 创建订阅
$ gcloud pubsub subscriptions create pkslow-sub --topic=pkslow-topic

# 发布消息
$ gcloud pubsub topics publish pkslow-topic --message="www.pkslow.com"

# 接收消息
$ gcloud pubsub subscriptions pull pkslow-sub --auto-ack

3.2 使用客户端库

Pubsub支持的语言很丰富，包括Python、Java、C++、Go、Node.js、PHP等，一般项目都可以使用得上。之前的文章《整合Spring Cloud Stream Binder与GCP Pubsub进行消息发送与接收》讲解了Java的整合，这里先不再展开讲解。

4 消息排序

消息排序是一个很有用的特性，它能保证消息的顺序，即发布者发的是消息A-B-C-D，接收就应该是A-B-C-D，而不是A-B-D-C或其它。Pubsub的消息排序需要发布者和订阅者双方配合：

（1）发布者必须在发消息时指定排序键（Ordering Key），这个Key不是告诉Pubsub按什么排序，而是告诉Pubsub我哪些消息要排序。排序都是按时间的，Key的作用是同一个Key的所有消息都要排序。不同Key的消息，没有顺序关系，不需要排序。所以，要为需要按时间顺序的消息指定同一个Key。

（2）订阅需要打开排序特性，不然即使消息有Ordering Key，也不会排序。

排序特性是很有用的，但会带来性能的损伤。

遇到的一些难点：

（1）对于Java开发，Spring Cloud Stream还没有支持Pubsub排序功能，所以需要使用Google的SDK来开发，或者对Spring Cloud Stream进行改造。

（2）对于多消费者的情况，Pubsub会尽量把同一个Key的消息分发到一个消息者中以保证有序性。这样会造成在Auto Scale的情况下，有时难以让其它消费者捡起消息来消费，这个可以通过配置Outstanding的大小来控制。

5.1 监控

GCP有成熟的监控套件Cloud Monitoring，我们直接用就可以了。可以查看发送了多少消息、多少消息待消费等。

5.2 消费者自动扩容

如果消费者的处理速度太慢，可以增加它的数量来解决问题。方案是根据Pubsub滞留的消息数来自动扩容。可以有两个方案，一个是利用Keda来做，另一个是利用Cloud Monitor来做。两者都是类似的，获取队列的大小，然后通过Kubernetes的HPA进行弹性伸缩。

Keda的相关文章可以看：《Kubernetes使用Keda进行弹性伸缩，更合理利用资源》

Pubsub使用起来还是挺简单的，毕竟只用写生产者和消费者即可。但细节也很多，有空再慢慢道来吧。

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Autoscaling with Cloud Monitoring

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