消息队列的五种使用场景
- 场景一:异步处理
- 场景二:应用解耦
- 场景三:流量削峰
- 场景四:日志处理
- 场景五:消息通讯
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题
实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。
使用较多的消息队列有 RocketMQ,RabbitMQ,Kafka,ZeroMQ,MetaMQ
以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。
异步处理,应用解耦,流量削锋、日志处理和消息通讯五个场景。
场景一:异步处理
场景说明:用户注册后,需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种 1.串行的方式;2.并行方式
(1)串行方式:将注册信息写入数据库成功后,发送注册邮件,再发送注册短信。以上三个任务全部完成后,返回给客户端
(2)并行方式:将注册信息写入数据库成功后,发送注册邮件的同时,发送注册短信。以上三个任务完成后,返回给客户端。与串行的差别是,并行的方式可以提高处理的时间
假设三个业务节点每个使用 50 毫秒钟,不考虑网络等其他开销,则串行方式的时间是 150 毫秒,并行的时间可能是 100 毫秒。
因为 CPU 在单位时间内处理的请求数是一定的,假设 CPU1 秒内吞吐量是 100 次。则串行方式 1 秒内 CPU 可处理的请求量是 7 次(1000/150)。并行方式处理的请求量是 10 次(1000/100)
小结:如以上案例描述,传统的方式系统的性能(并发量,吞吐量,响应时间)会有瓶颈。如何解决这个问题呢?
引入消息队列,将不是必须的业务逻辑,异步处理。改造后的架构如下:
按照以上约定,用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间,也就是 50 毫秒。注册邮件,发送短信写入消息队列后,直接返回,因此写入消息队列的速度很快,基本可以忽略,因此用户的响应时间可能是 50 毫秒。因此架构改变后,系统的吞吐量提高到每秒 20 QPS。比串行提高了 3 倍,比并行提高了两倍
场景二:应用解耦
场景说明:用户下单后,订单系统需要通知库存系统。传统的做法是,订单系统调用库存系统的接口。如下图
传统模式的缺点:
- 假如库存系统无法访问,则订单减库存将失败,从而导致订单失败
- 订单系统与库存系统耦合
如何解决以上问题呢?引入应用消息队列后的方案,如下图:
- 订单系统:用户下单后,订单系统完成持久化处理,将消息写入消息队列,返回用户订单下单成功
- 库存系统:订阅下单的消息,采用拉/推的方式,获取下单信息,库存系统根据下单信息,进行库存操作
- 假如:在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单,因为下单后,订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦
场景三:流量削峰
流量削锋也是消息队列中的常用场景,一般在秒杀或团抢活动中使用广泛
应用场景:秒杀活动,一般会因为流量过大,导致流量暴增,应用挂掉。为解决这个问题,一般需要在应用前端加入消息队列。
- 可以控制活动的人数
- 可以缓解短时间内高流量压垮应用
- 用户的请求,服务器接收后,首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量,则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面
- 秒杀业务根据消息队列中的请求信息,再做后续处理
场景四:日志处理
日志处理是指将消息队列用在日志处理中,比如 Kafka 的应用,解决大量日志传输的问题。架构简化如下
- 日志采集客户端,负责日志数据采集,定时写入 Kafka 队列
- Kafka 消息队列,负责日志数据的接收,存储和转发
- 日志处理应用:订阅并消费 kafka 队列中的日志数据
以下是新浪 kafka 日志处理应用案例
(1)、Kafka:接收用户日志的消息队列
(2)、Logstash:做日志解析,统一成 JSON 输出给 Elasticsearch
(3)、Elasticsearch:实时日志分析服务的核心技术,一个 schemaless,实时的数据存储服务,通过 index 组织数据,兼具强大的搜索和统计功能
(4)、Kibana:基于 Elasticsearch 的数据可视化组件,超强的数据可视化能力是众多公司选择 ELK stack 的重要原因
场景五:消息通讯
消息通讯是指,消息队列一般都内置了高效的通信机制,因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列,或者聊天室等
点对点通讯:
客户端 A 和客户端 B 使用同一队列,进行消息通讯。
聊天室通讯:
客户端 A,客户端 B,客户端 N 订阅同一主题,进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。
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