消息服务体系结构的演进

21/25消息服务体系结构的演进第一部分消息队列模型的起源和演进 2第二部分发布-订阅模型的兴起和优势 4第三部分事件驱动的消息服务的特点 7第四部分云原生消息服务的创新和趋势 9第五部分安全可靠的消息服务体系架构 12第六部分多集群消息服务的扩展和容灾 15第七部分实时消息服务的技术实现 17第八部分消息服务未来发展展望 21

第一部分消息队列模型的起源和演进消息队列模型的起源和演进

起源：

消息队列模型起源于20世纪80年代早期，当时分布式计算和微服务架构开始兴起。为了在松散耦合的系统之间实现可靠且可扩展的消息传递，开发了消息队列作为中间件解决方案。

早期设计：

消息队列的早期设计基于管道和队列的概念。消息通过一系列FIFO队列传输，每个队列对应一个特定主题或目的地。生产者将消息发布到队列中，而消费者从队列中轮询消息。这种设计提供了有序的消息传递，但可扩展性有限。

面向代理的模型：

随着消息传递需求的增长，消息队列架构演变为面向代理的模型。代理服务器在队列之间中继消息，负责路由、负载均衡和故障转移。这种模型提高了可扩展性和可用性，但增加了系统复杂度。

事件驱动架构：

事件驱动架构(EDA)的出现极大地推动了消息队列的采用。EDA是一种软件设计模式，其中应用程序根据传入事件作出反应。消息队列成为EDA的核心组件，用于发布和订阅事件。

分布式消息队列：

随着云计算的兴起，分布式消息队列系统应运而生。这些系统将消息队列分布在多个服务器或数据中心，提供更高的可扩展性、弹性和容错性。

现代消息队列平台：

现代消息队列平台融合了分布式架构、事件驱动的模型和高级功能，如：

*持久存储：确保消息即使在故障情况下也能持久化

*事务处理：提供原子性的消息处理能力

*流处理：支持对实时数据流的实时处理

*API扩展：允许通过插件或自定义集成集成各种应用程序和服务

演进趋势：

消息队列模型的演进仍在继续，以下趋势值得关注：

*云原生消息传递：消息队列越来越原生于云平台，提供易于部署、管理和扩展的解决方案。

*无服务器消息传递：无服务器消息队列平台消除了基础设施管理的负担，允许开发人员专注于消息驱动的应用程序逻辑。

*消息流：消息流技术允许对消息进行复杂处理和变换，提高消息传递的灵活性和效率。

*人工智能和机器学习：AI和ML技术正在被整合到消息队列系统中，以实现高级功能，如异常检测和预测性分析。

结论：

消息队列模型从管道和队列的早期设计演变为分布式、面向代理、事件驱动、云原生和AI驱动的现代平台。随着分布式计算和微服务架构的持续增长，消息队列将在实现可靠、可扩展、灵活且高效的消息传递中发挥至关重要的作用。第二部分发布-订阅模型的兴起和优势关键词关键要点发布-订阅模型的兴起和优势

主题名称：易于扩展和解耦

1.发布-订阅模型允许生产者和消费者异步通信，无需直接相互依赖。

2.这消除了耦合，使系统可以轻松扩展，因为它允许在不必重新设计整个系统的情况下添加或删除生产者和消费者。

3.这种解耦还提高了可靠性，因为一个组件的故障不会影响其他组件。

主题名称：可靠和可扩展的寻址

Pub/Sub模型的崛起与优势

导言

消息服务体系结构已经从传统的客户端-服务器模型演变为以事件驱动的Pub/Sub模型，该模型提供了许多显着的优势。

Pub/Sub模型概述

Pub/Sub模型是一种事件驱动架构，其中发布者将消息发布到主题，而订阅者订阅这些主题以接收相关消息。主题类似于邮箱，发布者将消息发送到邮箱，而订阅者将从邮箱中接收消息。

Pub/Sub模型的兴起

近年来，Pub/Sub模型已获得广泛采用，原因如下：

*微服务兴起：微服务体系结构需要轻量级、松耦合的通信机制，而Pub/Sub模型非常适合此目的。

*物联网(IoT)：IoT设备会生成大量事件，而Pub/Sub模型提供了可扩展且高效的机制来处理这些事件。

*实时数据处理：Pub/Sub模型能够实时传输数据，这对于实时分析和决策至关重要。

*云计算：云服务提供商提供了托管的Pub/Sub服务，消除了基础设施管理的负担。

Pub/Sub模型的优势

与传统的客户端-服务器模型相比，Pub/Sub模型提供了以下优势：

1.可扩展性

Pub/Sub模型是高度可扩展的，能够处理来自大量发布者和订阅者的海量消息流量。

2.松耦合

Pub/Sub模型提供了发布者和订阅者之间的松耦合，允许它们独立扩展和部署。

3.可靠性

Pub/Sub模型通常提供持久性存储和至少一次送达保证，确保消息不会丢失或重复。

4.灵活性和效率

Pub/Sub模型允许使用多个主题和订阅，提供灵活的路由和过滤选项。它还可以高效地处理大量消息，最小化延迟和资源消耗。

5.实时性

Pub/Sub模型支持实时消息传递，允许订阅者立即接收事件和更新。

6.成本效益

与传统的客户端-服务器模型相比，Pub/Sub模型可以降低通信成本，因为它仅按使用的资源（即消息）付费。

7.故障隔离

Pub/Sub模型隔离了失败的发布者和订阅者，防止单个组件故障影响整个系统。

8.监控和可观测性

Pub/Sub模型通常提供全面的监控和可观测性功能，允许管理员跟踪消息流并识别瓶颈。

用例

Pub/Sub模型广泛用于各种用例，包括：

*实时数据收集和分析

*日志记录和事件管理

*移动应用程序和设备通信

*物联网传感器数据处理

*云原生应用程序开发

结论

Pub/Sub模型已成为现代消息服务体系结构的事实标准，提供了一系列重要的优势，包括可扩展性、松耦合、可靠性和实时性。随着其持续普及，Pub/Sub模型有望成为未来事件驱动的应用程序和服务的关键组件。第三部分事件驱动的消息服务的特点关键词关键要点主题名称：弹性可扩展性

1.动态分配资源：事件驱动的消息服务可以根据消息负载自动扩展和缩减资源，从而优化成本并提高性能。

2.无服务器架构：消息服务作为托管服务提供，用户无需管理基础设施，这提高了可扩展性和灵活性。

3.弹性消息处理：消息队列可以缓冲消息负载，在高峰时期防止消息丢失或延迟。

主题名称：低延迟和高吞吐量

事件驱动的消息服务的特点

事件驱动的消息服务（Event-DrivenMessaging，EDM）是一种消息传递模式，在这种模式中，消息的生产和消费是由事件驱动的。这意味着消息的发送者只负责将消息发送到队列或主题中，而接收者则根据事件（例如新消息到达）来接收消息。

EDM具有以下特点：

1.解耦：

EDM解耦了消息的生产者和消费者。生产者不必知道谁将消费消息，而消费者不必知道谁生产了消息。这使得系统更加灵活，易于伸缩和维护。

2.可靠性：

EDM通常提供可靠的消息传递保证，确保消息不会丢失或重复交付。消息队列或代理会在发生故障或断网时对消息进行持久化存储，以确保消息安全传输。

3.伸缩性：

EDM系统可以通过水平或垂直方式轻松扩展。水平扩展涉及添加更多服务器实例，而垂直扩展涉及增加现有服务器的资源（例如内存或CPU）。这使得系统能够满足不断变化的负载需求。

4.并发性：

EDM允许消息以并发方式被多个消费者处理。这可以提高消息处理的速度和吞吐量，尤其是在处理大量消息的情况下。

5.实时性：

EDM可以提供近乎实时的消息传递，从而使应用程序能够对事件快速做出响应。这对于需要立即通知或处理事件的系统至关重要，例如金融交易或物联网设备的警报。

6.有序性：

EDM可以确保消息以特定的顺序传递，即使在处理并发的消息时也是如此。这对于需要确保消息按特定顺序处理的应用程序非常重要，例如交易系统或库存管理系统。

7.过滤和路由：

EDM允许消息根据各种标准（例如消息属性或目标受众）进行过滤和路由。这使应用程序能够将消息定向到特定的消费者或对其进行处理。

8.容错性：

EDM系统通常具有很强的容错性，即使在发生故障或断网时也能继续运行。消息队列或代理会自动处理故障并确保消息不会丢失。

9.可用性：

EDM服务通常提供高可用性，确保应用程序可以持续访问消息服务。这通过冗余基础设施、故障转移机制和高可用性群集来实现。

10.监控和可视性：

EDM系统通常提供丰富的监控和可视化工具，使应用程序能够监控消息流、识别瓶颈并诊断问题。这对于确保消息服务的健康和性能至关重要。第四部分云原生消息服务的创新和趋势关键词关键要点事件驱动的消息服务

1.通过将应用程序分解为微服务和使用事件驱动架构，消息服务已演变为处理海量事件的平台。

2.事件驱动的消息服务允许应用程序以异步和松散耦合的方式进行通信，提高了可扩展性、弹性和故障容错性。

3.例如，KafkaStreams和AmazonKinesisDataAnalytics等技术使开发人员能够在事件流上进行复杂处理和分析。

云原生消息服务的弹性

1.云原生消息服务采用分布式系统架构，提供高可用性和弹性。

2.它们使用自动扩展、复制和故障转移机制来确保即使在故障或峰值负载情况下也能提供不间断的服务。

3.例如，AWSKinesisStreams和GoogleCloudPub/Sub提供自动分片和复制，以处理大规模事件负载。

服务的可靠性

1.云原生消息服务通过确保消息的可靠传递来提高应用程序的可靠性。

2.它们使用幂等写入、重复传输和持久化等机制来保证消息不会丢失或重复。

3.例如，AzureServiceBus和IBMMQ提供保证交付的队列和主题，确保消息在所有情况下都能安全可靠地传递。

消息服务中的安全性

1.云原生消息服务提供各种安全功能来保护消息免受未经授权的访问和篡改。

2.它们使用加密、认证和授权机制来确保只有授权用户才能发送和接收消息。

3.例如，ApacheKafka和RabbitMQ提供基于角色的访问控制、消息签名和端到端加密，以确保消息在传输和存储过程中的安全性。

自治消息服务

1.云原生消息服务整合了人工智能和机器学习技术，实现自治和自我管理。

2.它们使用自动调优、预测性维护和异常检测来优化性能、检测问题并主动解决故障。

3.例如，GoogleCloudPub/Sub和AWSKinesisDataStreams使用机器学习算法来管理资源分配、监视故障并提供预见性见解。

消息服务的可观察性

1.云原生消息服务提供丰富的监控和可观察性工具，使开发人员能够了解消息服务的健康状况和性能。

2.它们提供指标、日志和跟踪，以便深入了解消息吞吐量、延迟和错误。

3.例如，AzureMonitor和AmazonCloudWatch提供仪表板、警报和仪表化工具，以帮助开发人员识别和解决问题，并优化消息服务的性能。云原生消息服务的创新和趋势

随着微服务架构和容器化技术的兴起，云原生消息服务正在迅速发展，以提供更具可扩展性、弹性和敏捷性的消息传递解决方案。以下是对云原生消息服务一些关键创新和趋势的概述：

容器化和微服务

云原生消息服务通常在容器化环境中部署，例如Kubernetes。这使它们能够轻松地与其他微服务集成并根据需要进行扩展。

服务网格

服务网格是用于管理微服务间通信的网络层。它们可以与云原生消息服务集成，以提供服务发现、负载均衡和故障转移等高级功能。

无服务器

无服务器架构允许开发人员在无需管理基础设施的情况下构建和部署应用程序。云原生消息服务可以通过无服务器模型提供，允许用户按使用付费，而无需担心服务器管理。

事件驱动架构

云原生消息服务使消息传递与应用程序逻辑解耦，从而支持事件驱动架构。这使应用程序能够异步处理事件，提高可扩展性和弹性。

流处理和实时分析

云原生消息服务能够处理高吞吐量的实时数据流。这对于流处理、实时分析和物联网(IoT)应用程序至关重要。

分布式消息传递

云原生消息服务通常跨多个地理位置分布部署，以实现高可用性和低延迟。它们支持复制和分片，以确保在故障或高峰负载期间消息的可靠交付。

API驱动

云原生消息服务通常通过易于使用的API进行访问和管理。这使开发人员能够轻松地与消息服务交互，而无需深入了解底层技术。

数据格式和编解码器

云原生消息服务支持各种数据格式和编解码器，以便轻松与不同系统集成。这包括流行的格式，例如JSON、Avro和Protobuf。

安全和治理

云原生消息服务提供强大的安全和治理功能，以确保消息的机密性、完整性和可用性。这包括身份验证、授权和审计等功能。

趋势

云原生消息服务的未来趋势包括：

*消息流处理的普及：事件驱动架构和流处理技术的使用将继续增长，推动对高性能消息服务的需求。

*边缘计算的集成：消息服务将与边缘计算平台集成，以提供低延迟、高可靠性的消息传递。

*人工智能和机器学习的应用：人工智能和机器学习将被用于优化消息传递系统，提高可扩展性和效率。

*云原生消息服务之间的互操作性：不同的云原生消息服务将变得更加互操作，使开发人员能够在异构环境中轻松构建应用程序。

云原生消息服务正在不断演变，以满足现代应用程序和架构的需求。通过拥抱上述创新和趋势，企业可以利用消息传递的强大功能，构建更具弹性、可扩展和高效的系统。第五部分安全可靠的消息服务体系架构关键词关键要点【认证和授权】

1.使用双因素认证技术（例如，密码和一次性密码），为消息服务的访问提供额外的安全性。

2.采用基于角色的访问控制（RBAC），根据用户的角色和权限授予对消息服务的访问权限。

3.集成身份验证和授权服务（例如，OAuth2.0），简化用户身份验证并防止未经授权的访问。

【数据加密】

安全可靠的消息服务体系架构

一、安全机制

1.加密：使用加密算法对消息正文进行加密，防止未经授权访问。

2.签名：使用加密算法对消息哈希值进行签名，确保消息完整性和真实性。

3.认证：使用数字证书或令牌对消息发送方和接收方进行认证，防止消息篡改或伪造。

4.授权：基于角色或权限控制访问消息，防止未经授权的访问或操作。

5.审计和日志：记录消息传输和处理活动，以便进行安全分析和取证。

二、可靠性机制

1.确认：消息接收方对接收到的消息进行确认，以确保消息已正确传输。

2.重试：消息发送失败时，自动重试发送，以提高可靠性。

3.冗余：在不同的服务器或网络之间复制消息，以应对单点故障。

4.持久性：将消息持久化存储在数据库或其他持久存储中，以防止数据丢失。

5.QoS保证：提供服务质量（QoS）保证，例如消息传输延迟、吞吐量和可靠性级别。

三、架构设计

1.分布式架构：系统分布在多个服务器节点上，以增强可扩展性和容错性。

2.消息队列：一个中间组件，用于存储和管理消息，促进消息的异步传输。

3.消息代理：负责消息路由、转换和安全检查。

4.订阅机制：允许消费者订阅特定主题或消息类型，以选择性地接收消息。

5.弹性设计：系统应能够适应峰值流量、网络中断和节点故障等异常情况。

四、实现技术

1.传输层安全（TLS）：提供加密、认证和完整性保护。

2.消息队列中间件（例如Kafka、RabbitMQ）：用于管理消息队列和提供可靠性机制。

3.数字证书颁发机构（CA）：用于颁发和管理数字证书。

4.企业服务总线（ESB）：一个集成平台，用于连接不同系统和促进消息路由。

5.微服务：分布式应用程序架构，其中每个组件作为独立的服务运行，促进可扩展性和敏捷性。

五、最佳实践

1.安全第一：将安全作为系统设计的首要考虑因素。

2.冗余和容错：设计系统以应对失败和异常情况。

3.可扩展性和吞吐量：确保系统能够处理高峰负载和不断增长的需求。

4.监控和可观察性：实施监控和可观察性措施，以检测和解决问题。

5.持续改进：定期审查和更新系统，以提高安全性和可靠性。第六部分多集群消息服务的扩展和容灾多集群消息服务的扩展和容灾

随着消息服务的需求不断增长和业务系统变得更加关键，单一集群的消息服务架构可能无法满足扩展性和容灾要求。为了应对这些挑战，分布式消息服务架构应运而生，该架构通过将消息服务分布在多个集群中以实现扩展和容灾。

扩展

分布式消息服务架构通过将消息服务分布在多个集群中实现扩展。每个集群可以独立运行，处理自己的消息负载。当消息流量增加时，可以轻松添加新集群以增加处理能力。

容灾

分布式消息服务架构还提供了容灾能力。如果一个集群发生故障，其他集群可以继续处理消息，确保服务的可用性。通常通过以下方式实现：

*主从复制：在主从复制架构中，主集群接受并处理消息。主集群将消息复制到一个或多个从集群。如果主集群发生故障，从集群之一可以接管并继续处理消息。

*多主复制：在多主复制架构中，多个集群同时处理消息。每个集群都维护一个独立的副本，并与其他集群保持同步。如果一个集群发生故障，其他集群可以接管并继续处理消息。

此外，分布式消息服务架构还支持以下容灾特性：

*异地部署：将集群部署在不同的地理位置，以防止自然灾害或其他区域性事件造成的影响。

*流量路由：将消息流量路由到健康的集群，避免故障集群处理消息。

*故障转移：自动检测故障集群并将其消息负载转移到其他集群。

实现

实现分布式消息服务架构涉及以下关键步骤：

*集群管理：管理和协调各个集群，包括集群的添加、删除和监控。

*消息路由：根据消息目的地确定消息应路由到的集群。

*数据复制：在集群之间复制消息以实现容灾。

*故障处理：检测故障集群并触发故障转移过程。

优势

分布式消息服务架构提供了以下优势：

*高扩展性：通过添加新集群轻松扩展消息处理能力。

*高可用性：通过容灾机制确保服务的可用性。

*低延迟：通过将消息处理分布在多个集群中，减少消息延迟。

*弹性：能够应对集群故障和流量高峰。

应用场景

分布式消息服务架构适用于需要扩展性、容灾能力和低延迟的消息处理场景，例如：

*大规模电子商务系统：处理大量订单和交易消息。

*社交媒体平台：处理用户消息、推送通知和实时更新。

*金融交易系统：处理交易请求和结算消息。

*物联网（IoT）平台：处理来自连接设备的传感器数据和控制消息。

案例

*ApacheKafka：一个分布式流处理平台，支持多集群部署和容灾。

*RabbitMQ：一个开源消息代理，提供分布式集群功能和容灾机制。

*NATS：一个云原生消息传输平台，支持多集群部署和跨区域容灾。

结论

分布式消息服务架构是满足扩展性和容灾需求的理想解决方案。通过将消息服务分布在多个集群中，该架构提供了高可用性、低延迟和弹性。通过实施集群管理、消息路由、数据复制和故障处理机制，分布式消息服务架构可以确保关键业务消息的可靠和高效交付。第七部分实时消息服务的技术实现关键词关键要点流处理引擎

1.提供高吞吐量、低延迟的数据实时处理能力，能够处理不断流动的消息数据。

2.使用分布式架构，支持可扩展性和弹性，可以根据需要增加或减少计算资源。

3.支持各种流处理操作，如过滤、转换、聚合和关联，提供丰富的处理能力。

消息队列代理

1.充当消息生产者和消费者之间的中间代理，负责消息的存储、转发和管理。

2.支持各种消息格式，包括文本、JSON和二进制数据，提供灵活性。

3.提供可靠的消息交付保证，确保消息不会丢失或重复，满足高可靠性要求。实时消息服务的技术实现

实时消息服务（MQTT、AMQP和WebSocket）的底层架构包括以下关键组件：

消息代理

*接收、存储和转发消息。

*提供可靠的消息传输机制，包括确认机制。

*管理会话和订阅。

客户端

*使用消息代理提供的API与消息代理交互。

*发布消息、订阅主题并接收消息。

协议

MQTT

*基于发布/订阅模式的轻量级协议。

*使用TCP/IP作为传输协议。

*低开销和低带宽消耗，适用于物联网设备。

AMQP

*基于高级消息队列协议的复杂协议。

*支持多个消息路由模式，包括发布/订阅和点对点。

*可扩展和安全，适用于企业级消息传递。

WebSocket

*基于WebSockets协议的全双工通信通道。

*在Web浏览器和服务器之间建立实时连接。

*支持低延迟的消息传递，适用于实时应用。

消息格式

MQTT

*采用MQTT协议特定的消息格式。

*包含头部和负载部分。

*头部包括消息类型、主题和消息标识符等元数据。

AMQP

*采用AMQP协议特定的消息格式。

*包含由消息元数据（如发送者、接收者和优先级）和实际消息数据组成的AMQP段。

*支持多种编解码格式，包括JSON、XML和二进制。

WebSocket

*使用JSON、XML或二进制等格式传输消息。

*WebSocket协议本身不定义消息格式。

安全性

MQTT

*提供基于TLS/SSL的端到端加密。

*支持用户名/密码和客户端证书身份验证。

AMQP

*提供基于TLS/SSL和SASL的多种安全机制。

*支持用户名/密码、客户端证书和令牌身份验证。

WebSocket

*可以通过WSS（WebSocket安全）使用TLS/SSL进行加密。

*支持基于HTTP的凭据交换。

可靠性

MQTT

*提供三种服务质量（QoS）级别：

*QoS0：最多一次

*QoS1：至少一次

*QoS2：仅一次

AMQP

*提供持久性消息，确保在消息代理故障时不会丢失消息。

*支持事务，允许对消息集进行原子操作。

WebSocket

*不提供内置可靠性机制。

*需要使用其他机制，如消息重试和确认，以确保可靠的消息传递。

可扩展性

MQTT

*轻量级且可扩展，适用于资源受限的设备。

*使用分层主题结构，便于消息管理。

AMQP

*可扩展且支持高性能消息处理。

*采用中介模式，促进可扩展性。

WebSocket

*具有内置的可扩展性，支持大量同时连接。

*可以通过使用集群和负载平衡进一步提高可扩展性。

其他特性

MQTT

*支持自动重连和遗嘱消息。

*广泛应用于物联网、移动应用和远程监控系统。

AMQP

*适用于企业级集成、金融消息传递和医疗保健系统。

*支持高级功能，如事务、优先级队列和持久性会话。

WebSocket

*用于实时网站、游戏和协作工具。

*提供低延迟的消息传递和双向通信。第八部分消息服务未来发展展望关键词关键要点主题名称：消息服务虚拟化

1.容器化和微服务架构将成为消息服务的核心架构模式，实现更灵活、更可扩展的消息处理。

2.云原生消息服务平台将提供无服务器计算、自动伸缩和弹性定价等功能，降低运维成本和复杂性。

3.服务网格将作为消息服务虚拟化的关键技术，提供统一的管理、服务发现和流量控制。

主题名称：智能消息处理

消息服务体系结构的演变：未来发展展望

发布/订阅消息传递

*主题订阅：订阅者按主题接收消息，可实现高效的消息过滤和路由。

*服务总线：充当消息代理，提供可扩展且可靠的消息传递服务。

*消息队列：提供FIFO（先进先出）消息传递，确保有序的消息处理。

事件驱动的架构

*事件流处理：实时分析并响应事件，以加速决策制定和流程自动化。

*事件溯源（EventSourcing）：将事件作为系统状态的主版本，提供透明度和可审计性。

*CommandedSide和QueriedSide分离：将命令处理与查询处理分离，提高可维护性和并发性。

分布式消息传递

*分布式消息总线：在分布式系统中提供一致且实时的消息传递。

*云原生消息服务：在云平台上提供托管的消息服务，简化管理和扩展。

*容器化消息平台：使用容器部署和管理消息服务，提高可移植性和灵活性。

异步消息传递

*消息驱动微服务：使用消息队列实现微服务之间的异步通信，提高解耦度和容错性。

*Saga模式：协调分布式事务，确保一致性和原子性，即使在消息丢失的情况下。

*响应式流：通过流式传输响应，实现更快的响应时间和更低的网络开销。

消息安全与治理

*加密和身份验证：保护消息内容和消息发送者的身份。

*消息审计和跟踪：记录和审计消息活动，确保合规性和可追溯性。

*数据治理：管理和监管消息数据，以确保质量、一致性和可用性。

未来趋势

无服务器消息传递：使用无服务器架构消除消息基础设施的管理负担。

流媒体消息传递：实时传输大量数据，用于物联网、视频流和社交媒体应用程序。

边缘消息传递：在边缘设备上进行消息处理，减少延迟并提高效率。

人工智能增强消息服务：利用人工智能技术优化消息路由、检测异常和自动化任务。

物联网消息传递：支持物联网设备的大规模连接和数据交换。

市场预测

据MordorIntelligence预测，全球消息服务市场规模预计从2022年的458亿美元增长到2029年的1539亿美元，复合年增长率（CAGR）为19.4%。

结论