訊息佇列應用情境，訊息佇列情境

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一、訊息佇列概述

訊息佇列中介軟體是分布式系統中重要的組件，主要解決應用耦合，非同步訊息，流量削鋒等問題。實現高效能，高可用，可伸縮和最終一致性架構。是大型分布式系統不可缺少的中介軟體。

目前在生產環境，使用較多的訊息佇列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。

二、訊息佇列應用情境

以下介紹訊息佇列在實際應用中常用的使用情境。非同步處理，應用解耦，流量削鋒和訊息通訊四個情境。

2.1非同步處理

情境說明：使用者註冊後，需要發註冊郵件和註冊簡訊。傳統的做法有兩種1.串列的方式；2.並行方式。

（1）串列方式：將註冊資訊寫入資料庫成功後，發送註冊郵件，再發送註冊簡訊。以上三個任務全部完成後，返回給用戶端。（架構KKQ：466097527，歡迎加入）

 

（2）並行方式：將註冊資訊寫入資料庫成功後，發送註冊郵件的同時，發送註冊簡訊。以上三個任務完成後，返回給用戶端。與串列的差別是，並行的方式可以提高處理的時間。

 

假設三個業務節點每個使用50毫秒鐘，不考慮網路等其他開銷，則串列方式的時間是150毫秒，並行的時間可能是100毫秒。

因為CPU在單位時間內處理的請求數是一定的，假設CPU1秒內輸送量是100次。則串列方式1秒內CPU可處理的請求量是7次（1000/150）。並行方式處理的請求量是10次（1000/100）。

 

小結：如以上案例描述，傳統的方式系統的效能（並發量，輸送量，回應時間）會有瓶頸。如何解決這個問題呢？

引入訊息佇列，將不是必須的商務邏輯，非同步處理。改造後的架構如下：

 

按照以上約定，使用者的回應時間相當於是註冊資訊寫入資料庫的時間，也就是50毫秒。註冊郵件，傳送簡訊寫入訊息佇列後，直接返回，因此寫入訊息佇列的速度很快，基本可以忽略，因此使用者的回應時間可能是50毫秒。因此架構改變後，系統的輸送量提高到每秒20 QPS。比串列提高了3倍，比並行提高了兩倍。

2.2應用解耦

情境說明：使用者下單後，訂單系統需要通知庫存系統。傳統的做法是，訂單系統調用庫存系統的介面。如：（架構KKQ：466097527，歡迎加入）

 

傳統模式的缺點：

1）  假如庫存系統無法訪問，則訂單減庫存將失敗，從而導致訂單失敗；

2）  訂單系統與庫存系統耦合；

如何解決以上問題呢？引入應用訊息佇列後的方案，如：

 

• 訂單系統：使用者下單後，訂單系統完成持久化處理，將訊息寫入訊息佇列，返回使用者訂單下單成功。
• 庫存系統：訂閱下單的訊息，採用拉/推的方式，擷取下單資訊，庫存系統根據下單資訊，進行庫存操作。
• 假如：在下單時庫存系統不能正常使用。也不影響正常下單，因為下單後，訂單系統寫入訊息佇列就不再關心其他的後續操作了。實現訂單系統與庫存系統的應用解耦。

2.3流量削鋒

流量削鋒也是訊息佇列中的常用情境，一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛。

應用情境：秒殺活動，一般會因為流量過大，導致流量暴增，應用掛掉。為解決這個問題，一般需要在應用前端加入訊息佇列。

 

2.4Tlog

Tlog是指將訊息佇列用在Tlog中，比如Kafka的應用，解決大量日誌傳輸的問題。架構簡化如下：（架構KKQ：466097527，歡迎加入）

 

• 日誌採集用戶端，負責日誌資料擷取，定時寫受寫入Kafka隊列；
• Kafka訊息佇列，負責日誌資料的接收，儲存和轉寄；
• Tlog應用：訂閱並消費kafka隊列中的日誌資料；

以下是新浪kafkaTlog應用案例：