RocketMQ实战教程之MQ简介与应用场景

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服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
可观测可视化 Grafana 版,10个用户账号 1个月
简介: RocketMQ实战教程介绍了MQ的基本概念和应用场景。MQ(消息队列)是生产者和消费者模型,用于异步传输数据,实现系统解耦。消息中间件在生产者发送消息和消费者接收消息之间起到邮箱作用,简化通信。主要应用场景包括:1)应用解耦,如订单系统与库存系统的非直接交互;2)异步处理,如用户注册后的邮件和短信发送延迟处理,提高响应速度;3)流量削峰,如秒杀活动限制并发流量,防止系统崩溃。

RocketMQ实战教程之MQ简介与应用场景

什么是MQ

MQ(Message Queue) :  翻译为 消息队列,通过典型的 生产者消费者模型,生产者不断向消息队列中生产消息,消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的,而且只关心消息的发送和接收,没有业务逻辑的侵入,轻松的实现系统间解耦。别名为 消息中间件通过利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流,并基于数据通信来进行分布式系统的集成。

消息中间件充当着类似邮箱的操作,只需要将信件投入邮箱中就会有邮递员帮我们把信件送到收收信人的手术.发信人只需要把信件投入邮箱不需要关心其他操作,收信人也只需要坐等收取信件不用关心其他的操作.

下面是MQ最简单的模型,它包含了四个关键词:生产者、消费者、消息和队列。

  • 生产者:就是用于生产消息的应用程序。
  • 消息:就是要传输的数据,可以是最简单的文本字符串,也可以是自定义的复杂格式(只要能按预定格式解析出来即可)。
  • 队列:大家应该再熟悉不过了,是一种先进先出数据结构。它是存放消息的容器,消息从队尾入队,从队头出队,入队即发消息的过程,出队即收消息的过程。
  • 消费者:就是用于读取队列中消息的应用程序。


应用场景

使用消息中间件最主要的目的:

  • [1] 应用解耦
  • [2] 异步处理
  • [3] 流量削峰

[1] 应用解耦

场景:双11是购物狂节,用户下单后,订单系统需要通知库存系统,传统的做法就是订单系统调用库存系统的接口.


问题:当库存系统出现故障时,订单就会失败。 订单系统和库存系统高耦合。如何解决这个问题? 引入消息队列之后

当用户下单后,与之对应的商品库存就应该减少.如果库存系统出现故障后,会间接导致用户下单失败.达到的效果应该是库存系统是否发生故障都不应该影响用户进行下订单操作,所以这里需要引入消息队列来解决这个问题.


  • 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,获取下单消息,进行减库操作。 就算库存系统出现故障,消息队列也能保证消息的可靠投递,不会导致消息丢失。

[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.并行的方式

  • 串行方式: 将注册信息写入数据库后,发送注册邮件,再发送注册短信,以上三个任务全部完成后才返回给客户端。 这有一个问题是,邮件,短信并不是必须的,它只是一个通知,而这种做法让客户端等待没有必要等待的东西.


  • 并行方式:将注册信息写入数据库后,发送邮件的同时,发送短信,以上三个任务完成后,返回给客户端,并行的方式能提高处理的时间。


  • 消息队列:假设三个业务节点分别使用50ms,串行方式使用时间150ms,并行使用时间100ms。虽然并行已经提高的处理时间,但是,前面说过,邮件和短信对我正常的使用网站没有任何影响,客户端没有必要等着其发送完成才显示注册成功,应该是写入数据库后就返回。  消息队列: 引入消息队列后,把发送邮件、短信不是必须的业务逻辑异步处理。

结论: 由此可以看出,引入消息队列后,用户的响应时间就等于写入数据库的时间+写入消息队列的时间(可以忽略不计),引入消息队列后处理后,响应时间是串行的3倍,是并行的2倍。

[3] 流量削峰

场景: 秒杀活动,一般会因为流量过大,导致应用挂掉,为了解决这个问题,一般在应用前端加入消息队列。

作用:

  • 可以控制活动人数,超过此一定阀值的订单直接丢弃(我为什么秒杀一次都没有成功过呢^^) 。
  • 可以缓解短时间的高流量压垮应用(应用程序按自己的最大处理能力获取订单) 。


  • 用户的请求,服务器收到之后,首先写入消息队列,加入消息队列长度超过最大值,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;
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