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业务场景说明:
消息队列在大型电子商务类网站,如京东、淘宝、去哪儿等网站有着深入的应用,队列的主要作用是消除高并发访问高峰,加快网站的响应速度。在不使用消息队列的情况下,用户的请求数据直接写入数据库,在高并发的情况下,会对数据库造成巨大的压力,同时也使得系统响应延迟加剧。在使用队列后,用户的请求发给队列后立即返回,(例如: 当然不能直接给用户提示订单提交成功,京东上提示:您“您提交了订单,请等待系统确认”),再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据,异步写入数据库。由于消息队列的服务处理速度远快于数据库,因此用户的响应延迟可得到有效改善。
1. 消息队列说明
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。
2.消息用于异步处理
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。所以基于此架构改变后,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. 消息应用解耦
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。
传统模式的缺点:
1) 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;
2) 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
1: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,请等待物流配送。
2: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。
3: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。
4.消息应用流量削锋
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,应用容易挂掉。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。
5.消息应用通讯
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。
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。
ActiveMQ是老牌消息中间件,应用场景还是非常广泛的,许多大公司都在使用.如果有其他应用场景,后续会陆续补充上来.