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消息中間件--MQ使用場景

一、消息隊列概述

消息隊列中間件是分布式系統中重要的元件,主要解決應用解耦,異步消息,流量削鋒等問題,實作高性能,高可用,可伸縮和最終一緻性架構。目前使用較多的消息隊列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ

二、消息隊列應用場景

以下介紹消息隊列在實際應用中常用的使用場景。異步處理,應用解耦,流量削鋒和消息通訊四個場景。

2.1異步處理

場景說明:使用者注冊後,需要發注冊郵件和注冊短信。傳統的做法有兩種 1.串行的方式;2.并行方式

a、串行方式

将注冊資訊寫入資料庫成功後,發送注冊郵件,再發送注冊短信。以上三個任務全部完成後,傳回給用戶端。

消息中間件--MQ使用場景

b、并行方式

将注冊資訊寫入資料庫成功後,發送注冊郵件的同時,發送注冊短信。以上三個任務完成後,傳回給用戶端。與串行的差别是,并行的方式可以提高處理的時間

消息中間件--MQ使用場景

假設三個業務節點每個使用50毫秒鐘,不考慮網絡等其他開銷,則串行方式的時間是150毫秒,并行的時間可能是100毫秒。

因為CPU在機關時間内處理的請求數是一定的,假設CPU1秒内吞吐量是100次。則串行方式1秒内CPU可處理的請求量是7次(1000/150)。并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(并發量,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,将不是必須的業務邏輯,異步處理。改造後的架構如下:

消息中間件--MQ使用場景

按照以上約定,使用者的響應時間相當于是注冊資訊寫入資料庫的時間,也就是50毫秒。注冊郵件,發送短信寫入消息隊列後,直接傳回,是以寫入消息隊列的速度很快,基本可以忽略,是以使用者的響應時間可能是50毫秒。是以架構改變後,系統的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍,比并行提高了兩倍。

2.2應用解耦

場景說明: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接口。如下圖:

消息中間件--MQ使用場景

傳統模式的缺點:假如庫存系統無法通路,則訂單減庫存将失敗,進而導緻訂單失敗,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,如下圖:

消息中間件--MQ使用場景

訂單系統:使用者下單後,訂單系統完成持久化處理,将消息寫入消息隊列,傳回使用者訂單下單成功

庫存系統:訂閱下單的消息,采用拉/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,訂單系統寫入消息隊列就不再關心其他的後續操作了。實作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常用場景,一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛。

應用場景:秒殺活動,一般會因為流量過大,導緻流量暴增,應用挂掉。為解決這個問題,一般需要在應用前端加入消息隊列。

a、可以控制活動的人數

b、可以緩解短時間内高流量壓垮應用

消息中間件--MQ使用場景

使用者的請求,伺服器接收後,首先寫入消息隊列。假如消息隊列長度超過最大數量,則直接抛棄使用者請求或跳轉到錯誤頁面。

秒殺業務根據消息隊列中的請求資訊,再做後續處理

2.4日志處理

日志處理是指将消息隊列用在日志進行中,比如Kafka的應用,解決大量日志傳輸的問題。架構簡化如下

消息中間件--MQ使用場景

日志采集用戶端,負責日志資料采集,定時寫受寫入Kafka隊列

Kafka消息隊列,負責日志資料的接收,存儲和轉發

日志處理應用:訂閱并消費kafka隊列中的日志資料

2.5消息通訊

消息通訊是指,消息隊列一般都内置了高效的通信機制,是以也可以用在純的消息通訊。比如實作點對點消息隊列,或者聊天室等

點對點通訊:

消息中間件--MQ使用場景

用戶端A和用戶端B使用同一隊列,進行消息通訊。

聊天室通訊:

消息中間件--MQ使用場景

用戶端A,用戶端B,用戶端N訂閱同一主題,進行消息釋出和接收。實作類似聊天室效果。

以上實際是消息隊列的兩種消息模式,點對點或釋出訂閱模式。模型為示意圖,供參考。

三、消息中間件示例

3.1電商系統

消息中間件--MQ使用場景

消息隊列采用高可用,可持久化的消息中間件。比如Active MQ,Rabbit MQ,Rocket Mq。

(1)應用将主幹邏輯處理完成後,寫入消息隊列。消息發送是否成功可以開啟消息的确認模式。(消息隊列傳回消息接收成功狀态後,應用再傳回,這樣保障消息的完整性)

(2)擴充流程(發短信,配送處理)訂閱隊列消息。采用推或拉的方式擷取消息并處理。

(3)消息将應用解耦的同時,帶來了資料一緻性問題,可以采用最終一緻性方式解決。比如主資料寫入資料庫,擴充應用根據消息隊列,并結合資料庫方式實作基于消息隊列的後續處理。

3.2日志收集系統

消息中間件--MQ使用場景

分為Zookeeper注冊中心,日志收集用戶端,Kafka叢集和Storm叢集(OtherApp)四部分組成。

Zookeeper注冊中心,提出負載均衡和位址查找服務

日志收集用戶端,用于采集應用系統的日志,并将資料推送到kafka隊列

Kafka叢集:接收,路由,存儲,轉發等消息處理

Storm叢集:與OtherApp處于同一級别,采用拉的方式消費隊列中的資料