之前在微博上调查过大家正在使用的分布式内存队列系统，反馈有Memcacheq,Fqueue, RabbitMQ,Beanstalkd以及linkedin的kafka。RabbitMQ使用比较广泛，Beanstalkd是后起之秀。Beanstalkd之于RabbitMQ，就好比Nginx之于Apache，Varnish之于Squid。后面在项目中使用Beanstalkd的过程中，更发现其简单、轻量级、高性能、易使用等特点，以及优先级、多队列、持久化、分布式容错、超时控制等特性。下面就简单介绍一下Beanstalkd，不足之处请大家指正。
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设计思想高性能离不开异步，异步离不开队列，而其内部都是Producer-Consumer模式的原理。
图1 Producer-Consumer模式
应用Beanstalkd，一个高性能、轻量级的分布式内存队列系统，最初设计的目的是想通过后台异步执行耗时的任务来降低高容量Web应用系统的页面访问延迟，支持过有9.5 million用户的Facebook Causes应用。后来开源，现在有PostRank大规模部署和使用，每天处理百万级任务。Beanstalkd是典型的类Memcached设计，协议和使用方式都是同样的风格，所以使用过memcached的用户会觉得Beanstalkd似曾相识。
核心概念Beanstalkd设计里面的核心概念：
- job
一个需要异步处理的任务，是Beanstalkd中的基本单元，需要放在一个tube中。
- tube
一个有名的任务队列，用来存储统一类型的job，是producer和consumer操作的对象。
- producer
Job的生产者，通过put命令来将一个job放到一个tube中。
- consumer
Job的消费者，通过reserve/release/bury/delete命令来获取job或改变job的状态。
Beanstalkd中一个job的生命周期如图2所示。一个job有READY, RESERVED, DELAYED, BURIED四种状态。当producer直接put一个job时，job就处于READY状态，等待consumer来处理，如果选择延迟put，job就先到DELAYED状态，等待时间过后才迁移到READY状态。consumer获取了当前READY的job后，该job的状态就迁移到RESERVED，这样其他的consumer就不能再操作该job。当consumer完成该job后，可以选择delete, release或者bury操作；delete之后，job从系统消亡，之后不能再获取；release操作可以重新把该job状态迁移回READY（也可以延迟该状态迁移操作），使其他的consumer可以继续获取和执行该job；有意思的是bury操作，可以把该job休眠，等到需要的时候，再将休眠的job kick回READY状态，也可以delete BURIED状态的job。正是有这些有趣的操作和状态，才可以基于此做出很多意思的应用，比如要实现一个循环队列，就可以将RESERVED状态的job休眠掉，等没有READY状态的job时再将BURIED状态的job一次性kick回READY状态。
图2 Beanstalkd中job的生命周期
特性Beanstalkd基于的源码安装和使用很简单，在此略过。这里重点介绍一下其几个很nice的特性。
- 优先级
支持0到2**32的优先级，值越小，优先级越高，默认优先级为1024。
- 持久化
可以通过binlog将job及其状态记录到文件里面，在Beanstalkd下次启动时可以通过读取binlog来恢复之前的job及状态。
- 分布式容错
分布式设计和Memcached类似，beanstalkd各个server之间并不知道彼此的存在，都是通过client来实现分布式以及根据tube名称去特定server获取job。
- 超时控制
为了防止某个consumer长时间占用任务但不能处理的情况，Beanstalkd为reserve操作设置了timeout时间，如果该consumer不能在指定时间内完成job，job将被迁移回READY状态，供其他consumer执行。
不足在使用中发现一个Beanstalkd尚无提供删除一个tube的操作，只能将tube的job依次删除，并让Beanstalkd来自动删除空tube。还有就是Beanstalkd不支持客户端认证机制（开发者将应用场景定位在局域网）。
后续工作
- 介绍Beanstalkd的命令和使用
- 翻译Beanstalkd协议
- 分析Beanstalkd源码
参考文献http://kr.github.com/beanstalkd/
http://adam.heroku.com/past/2010/4/24/beanstalk_a_simple_and_fast_queueing_backend/
http://nubyonrails.com/articles/about-this-blog-beanstalk-messaging-queue
http://www.igvita.com/2010/05/20/scalable-work-queues-with-beanstalk/