设计心得——发布订阅

一、发布/订阅

发布/订阅（Pub/Sub）方式，在互联网中应用是极其广泛的，可以不负责任的说，只要上过网就用到过这种消息通信模式。发布/订阅基于异步通信模式，允许消息的生产者（Publisher）和消费者（subscriber）通过中间代理（Broker）进行通信。发布者和订阅者解耦，它们互相无感，订阅者只关注自己的主题（Topic）即可。这种方式可以实现高效、灵活的消息分发和控制。
大家都知道，只要解耦，就意味着整个消息机制的可扩展性大大增强，这也是发布/订阅应用广泛的一个重要原因。
发布/订阅方式的主要核心模块包括：
1、发布者（Publisher）：其实就是提到的消息的生产者，它可以把消息分配到主题（Topic）
2、订阅者（Subscriber）：就是消息的消费者，它可以根据自己的爱好来接收某个主题下的消息
3、消息代理（Broker）：消息的分发者，控制着消息的路由，维护发布者和订阅者的对应关系
4、主题（Topic）：主题可以认为是收音机的频道，它是一个逻辑概念，是发布者和订阅者间消息分类组织的交互通道
这种方式的优越性很高，它实现生产者和消费者间的完全解耦，并且使用了异步的通信机制，消除了同步的等待，提高了吞吐量且可以实现削峰添谷。同时，主题机制又可以使订阅者灵活的选择和删除相关的消息接收。而中间代理的出现则增加了消息的广播，即发布许/订阅方式实现了多对多的场景。在其内部又利用缓存机制，保证了历史数据的安全消费，达到了消息离线和在线的整体逻辑控制。
一般来说，常见的MQ框架等都支持这种方式，如Kafka、Pulsar、ActiveMQ、RocketMQ、ZeroMQ、RabbitMQ等等吧，对于互联网开发者来说这种方式已经是司空见惯了。

二、与推拉机制的关系

如果思考一下，发现发布/订阅方式与推拉机制有着很相似的应用场景，而其实现的逻辑也大抵相同。其实实际情况也差不多，大家可以看发布/订阅模式当成一种更高级的推拉模式的封装应用。不过发布/订阅方式由于抽象层更高，实现了更高层次的解耦并可以在分布式系统中实现动态路由。同时，在发布/订阅方式中，由于使用了borker中间代理人的角色，而不是简单的服务端和客户端的直接联系，这也是为什么这种方式解耦更好的原因所在。
虽然说一般情况下是broker将消息推送到订阅者，但也允许订阅者自行拉取相关的消息，这个就看设计实现者的意图了。典型的如Kafka就是如此。另外，在很多的发布/订阅方式中，采用了长轮询的方式，其实这就一种混合模式。看到这里，应该就明白了设计不是千篇一律的，它一定是动态的、发展的和可适应性的。实际的需求和条件决定了一切。
大家可以看推拉模式当成发布/订阅方式的基础实现，而后者是前者更高层次的抽象。这也是设计原则中经常提到的，面向抽象编程的一个重要体现。

三、应用场景

现在送牛奶的其实就有点类似这个行为，消费者可以订不同的奶（鲜奶、酸奶等Topic），也可以随时取消或增加。而生产者则会让送货员按时按期送达消费者而不用二者见面（异步）。而一个奶箱可以一个单元共享（多播、缓存）。所以说，计算机中应用的技术，基本都可以在现实世界上进行映射，毕竟计算机的出现就是为了解决现实中的问题。因此大家不要迷信技术。
明白了发布/订阅方式的主要原理就可以想象得到其应用的主要场景了：
1、通知系统：如订单更新、新闻推送、物流变化等等
2、日志处理系统：将日志分类到主题，然后交订阅者进行处理分析
3、IOT控制：这个大家用得很多，但感觉很少。它主要是对传感器数据进行主题划分然后交到感兴趣的订阅方处理，比如马路上的监控探头
4、微服务通信：这个就和开发者比较接近了，特别是互联网后台的开发者，此处不展开
其实大家明白了发布/订阅方式后，一些细节在设计中非常重要，比如消息的传递形式，是使用JSON还是流或者其它；另外如何设置消息的过滤；需不需要消息的持久化以及是否支持重试保证消息的准确送达。另外，对一些安全等级高的，是不是要划分可靠性的等级，如何处理一些异常的状态，如消息无法正常投递等等。
它们当中相当多的问题是互相牵制的，比如消息内容形式就影响消息的过滤，重试又可能影响可靠性。所以在实际应用中，就需要设计者根据应用的特点来进行取舍，不能教条。
发布/订阅方式多用于互联网的分布式系统中，但不代表在本地无法使用。当然，本地使用常见的一些框架可能有些重或者说得不偿失，那么就可以自己利用一些设计模式（如观察者模式等）进行模拟实现。实现的手段不是关键，关键在设计者的目的是否达到。

四、实例分析

下面利用ZeroMQ实现一个简单的发布/订阅的例子：

//Pub
#include <zmq.hpp>
#include <iostream>
#include <string>
#include <chrono>
#include <thread>int main() {zmq::context_t context(1);zmq::socket_t pub(context, ZMQ_PUB);pub.bind("tcp://*:5555");  sleep(1);  int count = 0;while (true) {std::string topic = "news"; std::string message = "msg " + std::to_string(++count);// subject+delimiter+contentzmq::message_t zmqTopic(topic.size());memcpy(zmqTopic.data(), topic.c_str(), topic.size());zmq::message_t zmqMsg(message.size());memcpy(zmqMsg.data(), message.c_str(), message.size());publisher.send(zmqTopic, zmq::send_flags::sndmore);publisher.send(zmqMsg, zmq::send_flags::none);sleep(1);}return 0;
}//Sub
#include <zmq.hpp>
#include <iostream>
#include <string>int main() {zmq::context_t context(1);zmq::socket_t sub(context, ZMQ_SUB);sub.connect("tcp://localhost:5555");  const std::string topicFilter = "news";sub.set(zmq::sockopt::subscribe, topicFilter);while (true) {zmq::message_t rTopic;zmq::message_t rMsg;sub.recv(rTopic);sub.recv(rMsg);std::string topic(static_cast<char*>(rTopic.data()), rTopic.size());std::string msg(static_cast<char*>(rMsg.data()), rMsg.size());std::cout << "recv msg: [" << topic << "] " << msg << std::endl;}return 0;
}

代码不复杂，就不展开说明了。

五、总结

目前，智能驾驶这个赛道火得很，但其中的车联网系统中就广泛使用了这种机制。所以说，掌握好原理才能更好的拓展一项技术的应用，而不只是机械的模仿。需要说明的是，本篇不是分析发布/订阅机制内部实现的文章，而重点在于将其如何应用于设计当中。尽管篇幅不大，但希望给大家一个另外的角度做为切入点，也就是说，要从不同的角度来看待一个技术问题，才能更好更全面的明白其在整个技术框架中的作用。