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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。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
目前在生产环境,使用较多的消息队列有ActiveMQ
,RabbitMQ
,ZeroMQ
,Kafka
,MetaMQ
,RocketMQ
等。
以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。
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:
如何解决以上问题呢?引入应用消息队列后的方案,如下图:
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。
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:
以下是新浪kafka日志处理应用案例:
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。
以上实际是消息队列的两种消息模式,点对点或发布订阅模式。模型为示意图,供参考。
消息队列采用高可用,可持久化的消息中间件。
比如Active MQ
,Rabbit MQ
,Rocket
Mq。
分为: