消息隊列做用總結

業務場景說明:

消息隊列在大型電子商務類網站，如京東、淘寶、去哪兒等網站有着深刻的應用，

隊列的主要做用是消除高併發訪問高峯，加快網站的響應速度。

在不使用消息隊列的狀況下，用戶的請求數據直接寫入數據庫，在高併發的狀況下，會對數據庫形成巨大的壓力，同時也使得系統響應延遲加重。

在使用隊列後，用戶的請求發給隊列後當即返回,

（例如: 固然不能直接給用戶提示訂單提交成功，京東上提示：您「您提交了訂單，請等待系統確認」），

再由消息隊列的消費者進程從消息隊列中獲取數據，異步寫入數據庫。

因爲消息隊列的服務處理速度遠快於數據庫，所以用戶的響應延遲可獲得有效改善。

圖解說明:

1.   消息隊列說明
消息隊列中間件是分佈式系統中重要的組件，主要解決應用耦合，異步消息，流量削鋒等問題。

實現高性能，高可用，可伸縮和最終一致性架構。是大型分佈式系統不可缺乏的中間件。

目前在生產環境，使用較多的消息隊列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。

2.    消息隊列應用場景
消息隊列在實際應用中經常使用的使用場景。異步處理，應用解耦，流量削鋒和消息通信四個場景。

2.1.     異步處理
場景說明：用戶註冊後，須要發註冊郵件和註冊短信。傳統的作法有兩種1.串行的方式；2.並行方式。

（1）串行方式：將註冊信息寫入數據庫成功後，發送註冊郵件，再發送註冊短信。以上三個任務所有完成後，返回給客戶端。

 

（2）並行方式：將註冊信息寫入數據庫成功後，發送註冊郵件的同時，發送註冊短信。以上三個任務完成後，返回給客戶端。與串行的差異是，並行的方式能夠提升處理的時間。

 

 

假設三個業務節點每一個使用50毫秒鐘，不考慮網絡等其餘開銷，則串行方式的時間是150毫秒，並行的時間多是100毫秒。

由於CPU在單位時間內處理的請求數是必定的，假設CPU1秒內吞吐量是100次。

則串行方式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，傳統的方式系統的性能（併發量，吞吐量，響應時間）會有瓶頸。如何解決這個問題呢？

引入消息隊列，將不是必須的業務邏輯，異步處理。改造後的架構以下：

 

 

按照以上約定，用戶的響應時間至關因而註冊信息寫入數據庫的時間，也就是50毫秒。

註冊郵件，發送短信寫入消息隊列後，直接返回，所以寫入消息隊列的速度很快，基本能夠忽略，

所以用戶的響應時間多是50毫秒。因此基於此架構改變後，系統的吞吐量提升到每秒20 QPS。比串行提升了3倍，比並行提升了兩倍。

2.2.    應用解耦
場景說明：用戶下單後，訂單系統須要通知庫存系統。傳統的作法是，訂單系統調用庫存系統的接口。以下圖：

 

傳統模式的缺點：

1）  假如庫存系統沒法訪問，則訂單減庫存將失敗，從而致使訂單失敗；

2）  訂單系統與庫存系統耦合；

如何解決以上問題呢？引入應用消息隊列後的方案，以下圖：

 

 

1:訂單系統：用戶下單後，訂單系統完成持久化處理，將消息寫入消息隊列，返回用戶訂單下單成功,請等待物流配送。
2:庫存系統：訂閱下單的消息，採用拉/推的方式，獲取下單信息，庫存系統根據下單信息，進行庫存操做。
3:假如：在下單時庫存系統不能正常使用。也不影響正常下單，
由於下單後，訂單系統寫入消息隊列就再也不關心其餘的後續操做了。實現訂單系統與庫存系統的應用解耦。

2.3.    流量削鋒
流量削鋒也是消息隊列中的經常使用場景，通常在秒殺或團搶活動中使用普遍。

應用場景：秒殺活動，通常會由於流量過大，致使流量暴增，應用容易掛掉。爲解決這個問題，通常須要在應用前端加入消息隊列。

能夠控制活動的人數.
能夠緩解短期內高流量壓垮應用；
 

用戶的請求，服務器接收後，首先寫入消息隊列。假如消息隊列長度超過最大數量，則直接拋棄用戶請求或跳轉到錯誤頁面；
秒殺業務根據消息隊列中的請求信息，再作後續處理。
2.4.    消息通信
消息通信是指，消息隊列通常都內置了高效的通訊機制，所以也能夠用在純的消息通信。好比實現點對點消息隊列，或者聊天室等。

點對點通信：

客戶端A和客戶端B使用同一隊列，進行消息通信。

聊天室通信：

 

客戶端A，客戶端B，客戶端N訂閱同一主題，進行消息發佈和接收。實現相似聊天室效果。

以上實際是消息隊列的兩種消息模式，點對點或發佈訂閱模式。