SQS和SNS耦合的一个原因是数据处理管道。

假设你正在生成三种产品，产品B和C都是从相同的中间产品a衍生而来的。对于每种产品(即管道的每个部分)，你设置:

用于生成产品的计算资源(可能是lambda函数，或虚拟机集群，或自动伸缩kubernetes作业)。 用于跨计算资源对工作进行分区的队列(描述需要执行的工作单元)(以便每个工作单元只处理一次，但是可以以并行和彼此异步的方式分别处理单独的工作单元)。 新闻提要(宣布已生成的输出)。

然后进行排列，使B和C的输入队列都订阅A的输出通知。

这使得管道在基础设施级别上是模块化的。不同的管道阶段可以使用不同的硬件资源(例如，阶段B可能内存非常密集，但其他两个阶段可以使用更便宜的硬件/服务来执行)，而不是拥有一个单独的服务器应用程序来同时生成所有三个产品。这也使得迭代一个管道段的开发变得更容易，而不会中断其他产品的交付。

来自AWS文档:

Amazon SNS允许应用程序发送时间紧迫的消息到 多个订阅者通过“推送”机制，消除了需求 定期检查或“轮询”更新。 Amazon SQS是分布式应用程序使用的消息队列服务 通过轮询模型交换消息，并可用于 分离发送和接收组件——不需要每个组件 组件要同时可用。

扇出到Amazon SQS队列

以下是两者的对比:

实体类型

队列(类似于JMS) SNS: Topic (Pub/Sub系统)

信息消费

SQS:拉取机制——消费者从SQS中轮询和拉取消息 SNS:推送机制——SNS向消费者推送消息

用例

SQS:解耦两个应用程序并允许并行异步处理 SNS: Fanout -以多种方式处理相同的消息

持久性

SQS:如果没有消费者可用，消息将被持久化一段时间(可配置的)(最多两周)，因此当消息添加到队列时，消费者不必处于空闲状态。 社交网络:没有持久性。在消息到达时出现的任何一个消费者都将获得消息并删除消息。如果没有可用的消费者，则在几次重试后消息将丢失。

消费者类型

SQS:所有消费者通常都是相同的，因此以完全相同的方式处理消息(每个消息由一个消费者处理一次，尽管在极少数情况下消息可能会被重新发送) SNS:消费者可能以不同的方式处理消息

示例应用程序

SQS: Jobs framework: The Jobs are submitted to SQS and the consumers at the other end can process the jobs asynchronously. If the job frequency increases, the number of consumers can simply be increased to achieve better throughput. SNS: Image processing. If someone uploads an image to S3 then watermark that image, create a thumbnail and also send a Thank You email. In that case S3 can publish notifications to an SNS topic with three consumers listening to it. The first one watermarks the image, the second one creates a thumbnail and the third one sends a Thank You email. All of them receive the same message (image URL) and do their processing in parallel.

SQS和SNS耦合的一个原因是数据处理管道。

假设你正在生成三种产品，产品B和C都是从相同的中间产品a衍生而来的。对于每种产品(即管道的每个部分)，你设置:

用于生成产品的计算资源(可能是lambda函数，或虚拟机集群，或自动伸缩kubernetes作业)。 用于跨计算资源对工作进行分区的队列(描述需要执行的工作单元)(以便每个工作单元只处理一次，但是可以以并行和彼此异步的方式分别处理单独的工作单元)。 新闻提要(宣布已生成的输出)。

然后进行排列，使B和C的输入队列都订阅A的输出通知。

这使得管道在基础设施级别上是模块化的。不同的管道阶段可以使用不同的硬件资源(例如，阶段B可能内存非常密集，但其他两个阶段可以使用更便宜的硬件/服务来执行)，而不是拥有一个单独的服务器应用程序来同时生成所有三个产品。这也使得迭代一个管道段的开发变得更容易，而不会中断其他产品的交付。

SNS和SQS之间有一些关键的区别:

SNS supports A2A and A2P communication, while SQS supports only A2A communication. SNS is a pub/sub system, while SQS is a queuing system. You'd typically use SNS to send the same message to multiple consumers via topics. In comparison, in most scenarios, each message in an SQS queue is processed by only one consumer. With SQS, messages are delivered through a long polling (pull) mechanism, while SNS uses a push mechanism to immediately deliver messages to subscribed endpoints. SNS is typically used for applications that need real time notifications, while SQS is more suited for message processing use cases. SNS does not persist messages - it delivers them to subscribers that are present, and then deletes them. In comparison, SQS can persist messages (from 1 minute to 14 days).

单独地，Amazon SQS和SNS用于不同的用例。但是，您可以在某些场景中将它们一起使用。

你可以看到SNS作为一个传统的主题，你可以有多个订阅者。对于一个给定的SNS主题，您可以拥有不同的订阅者，例如，包括Lambda和SQS。你也可以使用SNS发送短信甚至电子邮件。在SNS中需要考虑的一件事是，一次只能收到一条消息(通知)，所以你不能利用批处理的优势。

SQS, on the other hand, is nothing but a queue, where you store messages and subscribe one consumer (yes, you can have N consumers to one SQS queue, but it would get messy very quickly and way harder to manage considering all consumers would need to read the message at least once, so one is better off with SNS combined with SQS for this use case, where SNS would push notifications to N SQS queues and every queue would have one subscriber, only) to process these messages. As of Jun 28, 2018, AWS Supports Lambda Triggers for SQS, meaning you don't have to poll for messages any more.

此外，您还可以在源SQS队列上配置DLQ，以便在发生故障时向其发送消息。在成功的情况下，消息将被自动删除(这是另一个很大的改进)，因此在忘记手动删除消息的情况下，您不必担心已经处理过的消息会再次被读取。我建议看看Lambda重试行为，以更好地理解它是如何工作的。

One great benefit of using SQS is that it enables batch processing. Each batch can contain up to 10 messages, so if 100 messages arrive at once in your SQS queue, then 10 Lambda functions will spin up (considering the default auto-scaling behaviour for Lambda) and they'll process these 100 messages (keep in mind this is the happy path as in practice, a few more Lambda functions could spin up reading less than the 10 messages in the batch, but you get the idea). If you posted these same 100 messages to SNS, however, 100 Lambda functions would spin up, unnecessarily increasing costs and using up your Lambda concurrency.

但是，如果您仍然在运行传统的服务器(如EC2实例)，则仍然需要轮询消息并手动管理它们。

您还有FIFO SQS队列，它保证消息的传递顺序。截至2019年11月，SQS FIFO还支持作为Lambda的事件源

尽管它们的用例有一些重叠，但SQS和SNS都有自己的焦点。

在以下情况使用社交网络:

多个订阅者是必需的 用手机发送短信或电子邮件很方便

在以下情况下使用SQS:

只需要一个订阅者 批处理很重要