訊息佇列使用的四種場景介紹

訊息佇列中介軟體是分布式系統中重要的元件，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

使用較多的訊息佇列有activemq，rabbitmq，zeromq，kafka，metamq，rocketmq

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

場景說明：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.序列的方式；2.並行方式

（1）序列方式：將註冊資訊寫入資料庫成功後，傳送註冊郵件，再傳送註冊簡訊。以上三個任務全部完成後，返回給客戶端

（2）並行方式：將註冊資訊寫入資料庫成功後，傳送註冊郵件的同時，傳送註冊簡訊。以上三個任務完成後，返回給客戶端。與序列的差別是，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，則序列方式的時間是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秒內吞吐量是100次。則序列方式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（併發量，吞吐量，響應時間）會有瓶頸。如何解決這個問題呢？

引入訊息佇列，將不是必須的業務邏輯，非同步處理。改造後的架構如下：

按照以上約定，使用者的響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，因此使用者的響應時間可能是50毫秒。因此架構改變後，系統的吞吐量提高到每秒20 qps。比序列提高了3倍，比並行提高了兩倍

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，訂單系統呼叫庫存系統的介面。如下圖

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，如下圖：

3），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

4），庫存系統：訂閱下單的訊息，採用拉/推的方式，獲取下單資訊，庫存系統根據下單資訊，進行庫存操作

5），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

流量削鋒也是訊息佇列中的常用場景，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。

1），可以控制活動的人數

2），可以緩解短時間內高流量壓垮應用

3），使用者的請求，伺服器接收後，首先寫入訊息佇列。假如訊息佇列長度超過最大數量，則直接拋棄使用者請求或跳轉到錯                   誤頁面

4），秒殺業務根據訊息佇列中的請求資訊，再做後續處理

未完待續。。。。。。

訊息佇列使用的四種場景介紹

以下介紹訊息佇列在實際應用中常用的使用場景。非同步處理，應用解耦，流量削鋒和訊息通訊四個場景。1.非同步處理 場景說明 使用者註冊後，需要發註冊郵件和註冊簡訊。做法有如下幾種 1 序列方式 將註冊資訊寫入資料庫成功後，傳送註冊郵件，再傳送註冊簡訊。以上三個任務全部完成後，返回給客戶端。2 並行方式 ...

訊息佇列常見的幾種使用場景介紹！

訊息佇列常見的幾種使用場景介紹！一 簡介 訊息佇列中介軟體是分布式系統中重要的元件，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。使用較多的訊息佇列有activemq rabbitmq zeromq kafka metamq rocketmq。二 訊息佇列...

訊息佇列使用場景

1 非同步處理 減少等待時間，更快的返回處理結果，提高系統效能以及更好的使用者體驗。fe 在乙個秒殺系統中，可能需要如下幾步 風險控制，鎖定庫存，生成訂單，訊息通知以及統計資料，在未優化的情況下，使用者請求到達閘道器後進入服務端要至少 經歷這五個步驟，但是對於秒殺系統而言關鍵的步驟在於風險控制和鎖定...