消息中间件应用场景介绍

news/2024/11/20 0:32:10/

d6c4a51684184aeebf0365d2860f1c17.jpg提高系统性能首先考虑的是数据库的优化,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。这里就重点说说MQ的应用场景。

 

 

 

1. 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。

 

 

 

2. MQ特点

l 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。

 

l 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。

 

l 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。

 

l 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。

 

 

 

3. 应用场景

  消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用解耦,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。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ

 

 

 

3.1. 消息中间件监控

Activemq 监控

 

Rabbitmq 监控

 

Kafka 监控

 

 

 

3.2. 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

a、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。

 

 

 

 

 

b、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。

 

 

 

3.3. 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

 

 

 

3.4. 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。

a、可以控制活动的人数

b、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。

 

 

 

3.5. 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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