MQ(消息队列)常见的应用场景解析

前言

提高系统性能首先考虑的是数据库的优化,之前一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》中有提到过开发中,针对数据库需要注意的事项。但是数据库因为历史原因,横向扩展是一件非常复杂的工程,所有我们一般会尽量把流量都挡在数据库之前。 不管是无限的横向扩展服务器,还是纵向阻隔到达数据库的流量,都是这个思路。阻隔直达数据库的流量,缓存组件和消息组件是两大杀器。之前文章《Redis常见的应用场景解析》已经描述了最常用的缓存组件redis的应用场景,那么今天,就重点说说MQ的应用场景。

MQ简介

MQ,Message queue,消息队列,就是指保存消息的一个容器。具体的定义这里就不类似于数据库、缓存等,用来保存数据的。当然,与数据库、缓存等产品比较,也有自己一些特点,具体的特点后文会做详细的介绍。 现在常用的MQ组件有activeMQ、rabbitMQ、rocketMQ、zeroMQ,当然近年来火热的kafka,从某些场景来说,也是MQ,当然kafka的功能更加强大,虽然不同的MQ都有自己的特点和优势,但是,不管是哪种MQ,都有MQ本身自带的一些特点,下面,咱们就先聊聊MQ的特点。

MQ特点

  • 先进先出 不能先进先出,都不能说是队列了。消息队列的顺序在入队的时候就基本已经确定了,一般是不需人工干预的。而且,最重要的是,数据是只有一条数据在使用中。 这也是MQ在诸多场景被使用的原因。
  • 发布订阅 发布订阅是一种很高效的处理方式,如果不发生阻塞,基本可以当做是同步操作。这种处理方式能非常有效的提升服务器利用率,这样的应用场景非常广泛。
  • 持久化 持久化确保MQ的使用不只是一个部分场景的辅助工具,而是让MQ能像数据库一样存储核心的数据。
  • 分布式 在现在大流量、大数据的使用场景下,只支持单体应用的服务器软件基本是无法使用的,支持分布式的部署,才能被广泛使用。而且,MQ的定位就是一个高性能的中间件。

应用场景

基于上文所述的特点,那么MQ就衍生出了中的使用场景,在大型的系统中,应用非常广泛,这里我们就列举一下常见的应用场景。

应用解耦(异步)

系统之间进行数据交互的时候,在时效性和稳定性之间我们都需要进行选择。基于线程的异步处理,能确保用户体验,但是极端情况下可能会出现异常,影响系统的稳定性,而同步调用很多时候无法保证理想的性能,那么我们就可以用MQ来进行处理。上游系统将数据投递到MQ,下游系统取MQ的数据进行消费,投递和消费可以用同步的方式处理,因为MQ接收数据的性能是非常高的,不会影响上游系统的性能,那么下游系统的及时率能保证吗?当然可以,不然就不会有下面的一个应用场景。

通知

这里就用到了前文一个重要的特点,发布订阅,下游系统一直在监听MQ的数据,如果MQ有数据,下游系统则会按照 先进先出 这样的规则, 逐条进行消费 ,而上游系统只需要将数据存入MQ里,这样就既降低了不同系统之间的耦合度,同时也确保了消息通知的及时性,而且也不影响上游系统的性能。

限流

上文有说了一个非常重要的特性,MQ 数据是只有一条数据在使用中。 在很多存在并发,而又对数据一致性要求高,而且对性能要求也高的场景,如何保证,那么MQ就能起这个作用了。不管多少流量进来,MQ都会让你遵守规则,排除处理,不会因为其他原因,导致并发的问题,而出现很多意想不到脏数据。

数据分发

MQ的发布订阅肯定不是只是简单的一对一,一个上游和一个下游的关系,MQ中间件基本都是支持一对多或者广播的模式,而且都可以根据规则选择分发的对象。这样上游的一份数据,众多下游系统中,可以根据规则选择是否接收这些数据,这样扩展性就很强了。 PS:上文中的上游和下游,在MQ更多的是叫做生产者(producer)和消费者(consumer)。

分布式事务

分布式事务是我们开发中一直尽量避免的一个技术点,但是,现在越来越多的系统是基于微服务架构开发,那么分布式事务成为必须要面对的难题,解决分布式事务有一个比较容易理解的方案,就是二次提交。基于MQ的特点,MQ作为二次提交的中间节点,负责存储请求数据,在失败的情况可以进行多次尝试,或者基于MQ中的队列数据进行回滚操作,是一个既能保证性能,又能保证业务一致性的方案,当然,这个方案的主要问题就是定制化较多,有一定的开发工作量。

应用示例

为了更加直观的展示MQ的应用场景,这里我们就用一个常见的电商系统中的几个业务,来具体说明下MQ在实际开发中应用场景。 我们的实际场景大概是一个基于微服务架构的电商系统,分为用户微服务、商品微服务、订单微服务、促销微服务等。基于微服务模式开发的系统,MQ的使用场景更多,下面我们逐一说明: 1、注册后我们可能需要做很多初始化的操作,如:调用邮件服务器发送邮件、调用促销服务赠送优惠劵、下发用户数据到客户关系系统等。那么这时候我们将这些操作去监听MQ,当用户注册成功过后,通过MQ通知其他业务进行操作。确保注册用户的性能。 2、后台发布商品的时候,商品数据需要从数据库中转换成搜索引擎数据(基于elasticsearch),那么我们应该将商品写入数据库后,再写入到MQ,然后通过监听MQ来生成elasticsearch对应的数据。 3、用户下单后,24小时未支付,需要取消订单。以前我们可能是定时任务循环查询,然后取消订单。实际上,我更推荐类似延迟MQ的方式,避免了很多无效的数据库查询,将一个MQ设置为24小时后才让消费者消费掉,这样很大程度上能减轻服务器压力。 4、支付完成后,需要及时的通知子系统(进销存系统发货,用户服务积分,发送短信)进行下一步操作,但是,支付回调我们都是需要保证高性能的,所以,我应该直接修改数据库状态,存入MQ,让MQ通知子系统做其他非实时的业务操作。这样能保证核心业务的高效及时。

注意事项

其实,还有非常多的业务场景,是可以考虑用MQ方式的,但是很多时候,也会存在滥用的情况,我们需要清楚认识我们的业务场景: 发验证码短信、邮件,这种过分依赖外部,而且时效性可以接收几十秒延迟的,其实更好的方式是多线程异步处理,而不是过多依赖MQ。 秒杀抢购确保库存不为负数,更多的依赖高性能缓存(如redis),以及强制加锁,千万不要依赖消费者最终的返回结果。(实际工作中已经看到好几个这样的案例了)上游-下游 这种直接的处理方式效率肯定是比 上游-MQ-下游 方式要高,MQ效率高,是因为,我只是上游-MQ 这个阶段就当做已经成功了。

总结

任何一个技术的出现,都有他的业务场景,只有清楚技术的特点,才能更加贴切的挖掘出应用场景,深入思考,深入实践才能将一个技术用在最合适的地方。

扩展阅读:

《数据库的使用你可能忽略了这些》

《Redis常见的应用场景解析》


原文发布于微信公众号 - IT米粉(itmifen)

原文发表时间:2018-04-23

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