柚子快報邀請碼778899分享：中間件 消息隊列使用場景介紹
柚子快報邀請碼778899分享：中間件 消息隊列使用場景介紹
消息隊列中間件是分布式系統(tǒng)中重要的組件，主要解決應(yīng)用耦合，異步消息，流量削鋒等問題
?
?
實現(xiàn)高性能，高可用，可伸縮和最終一致性架構(gòu)
?
使用較多的消息隊列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ
?
二、消息隊列應(yīng)用場景
以下介紹消息隊列在實際應(yīng)用中常用的使用場景。異步處理，應(yīng)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：用戶注冊后，需要發(fā)注冊郵件和注冊短信。傳統(tǒng)的做法有兩種 1.串行的方式；2.并行方式
?
（1）串行方式：將注冊信息寫入數(shù)據(jù)庫成功后，發(fā)送注冊郵件，再發(fā)送注冊短信。以上三個任務(wù)全部完成后，返回給客戶端
?
?
?
（2）并行方式：將注冊信息寫入數(shù)據(jù)庫成功后，發(fā)送注冊郵件的同時，發(fā)送注冊短信。以上三個任務(wù)完成后，返回給客戶端。與串行的差別是，并行的方式可以提高處理的時間
?
?
?
假設(shè)三個業(yè)務(wù)節(jié)點每個使用50毫秒鐘，不考慮網(wǎng)絡(luò)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在單位時間內(nèi)處理的請求數(shù)是一定的，假設(shè)CPU1秒內(nèi)吞吐量是100次。則串行方式1秒內(nèi)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(jié)：如以上案例描述，傳統(tǒng)的方式系統(tǒng)的性能（并發(fā)量，吞吐量，響應(yīng)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(yè)務(wù)邏輯，異步處理。改造后的架構(gòu)如下：
?
?
?
按照以上約定，用戶的響應(yīng)時間相當(dāng)于是注冊信息寫入數(shù)據(jù)庫的時間，也就是50毫秒。注冊郵件，發(fā)送短信寫入消息隊列后，直接返回，因此寫入消息隊列的速度很快，基本可以忽略，因此用戶的響應(yīng)時間可能是50毫秒。因此架構(gòu)改變后，系統(tǒng)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(yīng)用解耦
場景說明：用戶下單后，訂單系統(tǒng)需要通知庫存系統(tǒng)。傳統(tǒng)的做法是，訂單系統(tǒng)調(diào)用庫存系統(tǒng)的接口。如下圖
?
?
?
傳統(tǒng)模式的缺點：
?
假如庫存系統(tǒng)無法訪問，則訂單減庫存將失敗，從而導(dǎo)致訂單失敗
?
訂單系統(tǒng)與庫存系統(tǒng)耦合
?
如何解決以上問題呢？引入應(yīng)用消息隊列后的方案，如下圖：
?
?
?
訂單系統(tǒng)：用戶下單后，訂單系統(tǒng)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
?
庫存系統(tǒng)：訂閱下單的消息，采用拉/推的方式，獲取下單信息，庫存系統(tǒng)根據(jù)下單信息，進行庫存操作
?
假如：在下單時庫存系統(tǒng)不能正常使用。也不影響正常下單，因為下單后，訂單系統(tǒng)寫入消息隊列就不再關(guān)心其他的后續(xù)操作了。實現(xiàn)訂單系統(tǒng)與庫存系統(tǒng)的應(yīng)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(yīng)用場景：秒殺活動，一般會因為流量過大，導(dǎo)致流量暴增，應(yīng)用掛掉。為解決這個問題，一般需要在應(yīng)用前端加入消息隊列。
?
可以控制活動的人數(shù)
?
可以緩解短時間內(nèi)高流量壓垮應(yīng)用
?
?
?
用戶的請求，服務(wù)器接收后，首先寫入消息隊列。假如消息隊列長度超過最大數(shù)量，則直接拋棄用戶請求或跳轉(zhuǎn)到錯誤頁面
?
秒殺業(yè)務(wù)根據(jù)消息隊列中的請求信息，再做后續(xù)處理
?
2.4日志處理
日志處理是指將消息隊列用在日志處理中，比如Kafka的應(yīng)用，解決大量日志傳輸?shù)膯栴}。架構(gòu)簡化如下
?
?
?
日志采集客戶端，負(fù)責(zé)日志數(shù)據(jù)采集，定時寫受寫入Kafka隊列
?
Kafka消息隊列，負(fù)責(zé)日志數(shù)據(jù)的接收，存儲和轉(zhuǎn)發(fā)
?
日志處理應(yīng)用：訂閱并消費kafka隊列中的日志數(shù)據(jù)
?
以下是新浪kafka日志處理應(yīng)用案例：轉(zhuǎn)自（http://cloud.51cto.com/art/201507/484338.htm）
?
?
?
(1)Kafka：接收用戶日志的消息隊列
?
(2)Logstash：做日志解析，統(tǒng)一成JSON輸出給Elasticsearch
?
(3)Elasticsearch：實時日志分析服務(wù)的核心技術(shù)，一個schemaless，實時的數(shù)據(jù)存儲服務(wù)，通過index組織數(shù)據(jù)，兼具強大的搜索和統(tǒng)計功能
?
(4)Kibana：基于Elasticsearch的數(shù)據(jù)可視化組件，超強的數(shù)據(jù)可視化能力是眾多公司選擇ELK stack的重要原因
?
2.5消息通訊
消息通訊是指，消息隊列一般都內(nèi)置了高效的通信機制，因此也可以用在純的消息通訊。比如實現(xiàn)點對點消息隊列，或者聊天室等
?
點對點通訊：
?
?
?
客戶端A和客戶端B使用同一隊列，進行消息通訊。
?
聊天室通訊：
?
?
?
客戶端A，客戶端B，客戶端N訂閱同一主題，進行消息發(fā)布和接收。實現(xiàn)類似聊天室效果。
?
以上實際是消息隊列的兩種消息模式，點對點或發(fā)布訂閱模式。模型為示意圖，供參考。
?
三、消息中間件示例
3.1電商系統(tǒng)
?
?
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(yīng)用將主干邏輯處理完成后，寫入消息隊列。消息發(fā)送是否成功可以開啟消息的確認(rèn)模式。（消息隊列返回消息接收成功狀態(tài)后，應(yīng)用再返回，這樣保障消息的完整性）
?
（2）擴展流程（發(fā)短信，配送處理）訂閱隊列消息。采用推或拉的方式獲取消息并處理。
?
（3）消息將應(yīng)用解耦的同時，帶來了數(shù)據(jù)一致性問題，可以采用最終一致性方式解決。比如主數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫，擴展應(yīng)用根據(jù)消息隊列，并結(jié)合數(shù)據(jù)庫方式實現(xiàn)基于消息隊列的后續(xù)處理。
?
3.2日志收集系統(tǒng)
?
?
分為Zookeeper注冊中心，日志收集客戶端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分組成。
?
Zookeeper注冊中心，提出負(fù)載均衡和地址查找服務(wù)
?
日志收集客戶端，用于采集應(yīng)用系統(tǒng)的日志，并將數(shù)據(jù)推送到kafka隊列
?
Kafka集群：接收，路由，存儲，轉(zhuǎn)發(fā)等消息處理
?
Storm集群：與OtherApp處于同一級別，采用拉的方式消費隊列中的數(shù)據(jù)
?
四、JMS消息服務(wù)
講消息隊列就不得不提JMS 。JMS（Java Message Service,Java消息服務(wù)）API是一個消息服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)/規(guī)范，允許應(yīng)用程序組件基于JavaEE平臺創(chuàng)建、發(fā)送、接收和讀取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服務(wù)更加可靠以及異步性。
?
在EJB架構(gòu)中，有消息bean可以無縫的與JM消息服務(wù)集成。在J2EE架構(gòu)模式中，有消息服務(wù)者模式，用于實現(xiàn)消息與應(yīng)用直接的解耦。
?
4.1消息模型
在JMS標(biāo)準(zhǔn)中，有兩種消息模型P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。
?
4.1.1 P2P模式
?
?
P2P模式包含三個角色：消息隊列（Queue），發(fā)送者(Sender)，接收者(Receiver)。每個消息都被發(fā)送到一個特定的隊列，接收者從隊列中獲取消息。隊列保留著消息，直到他們被消費或超時。
?
P2P的特點
?
每個消息只有一個消費者（Consumer）(即一旦被消費，消息就不再在消息隊列中)
?
發(fā)送者和接收者之間在時間上沒有依賴性，也就是說當(dāng)發(fā)送者發(fā)送了消息之后，不管接收者有沒有正在運行，它不會影響到消息被發(fā)送到隊列
?
接收者在成功接收消息之后需向隊列應(yīng)答成功?
?
如果希望發(fā)送的每個消息都會被成功處理的話，那么需要P2P模式。（架構(gòu)KKQ：466097527，歡迎加入）
?
4.1.2 Pub/sub模式
?
?
包含三個角色主題（Topic），發(fā)布者（Publisher），訂閱者（Subscriber） 多個發(fā)布者將消息發(fā)送到Topic,系統(tǒng)將這些消息傳遞給多個訂閱者。
?
Pub/Sub的特點
?
每個消息可以有多個消費者
?
發(fā)布者和訂閱者之間有時間上的依賴性。針對某個主題（Topic）的訂閱者，它必須創(chuàng)建一個訂閱者之后，才能消費發(fā)布者的消息
?
為了消費消息，訂閱者必須保持運行的狀態(tài)
?
為了緩和這樣嚴(yán)格的時間相關(guān)性，JMS允許訂閱者創(chuàng)建一個可持久化的訂閱。這樣，即使訂閱者沒有被激活（運行），它也能接收到發(fā)布者的消息。
?
如果希望發(fā)送的消息可以不被做任何處理、或者只被一個消息者處理、或者可以被多個消費者處理的話，那么可以采用Pub/Sub模型。
?
柚子快報邀請碼778899分享：中間件 消息隊列使用場景介紹
好文鏈接
本文內(nèi)容根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資料整理，出于傳遞更多信息之目的，不代表金鑰匙跨境贊同其觀點和立場。
轉(zhuǎn)載請注明，如有侵權(quán)，聯(lián)系刪除。
ManoMano家居坊
