訊息佇列應用場景

2021-08-28 06:46:17 字數 1547 閱讀 2240

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:

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。

可以控制活動的人數;

可以緩解短時間內高流量壓垮應用;

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;

秒殺業務根據訊息佇列中的請求資訊,再做後續處理。

日誌處理是指將訊息佇列用在日誌處理中,比如kafka的應用,解決大量日誌傳輸的問題。架構簡化如下:

(1)kafka:接收使用者日誌的訊息佇列。

(2)logstash:做日誌解析,統一成json輸出給elasticsearch。

(3)elasticsearch:實時日誌分析服務的核心技術,乙個schemaless,實時的資料儲存服務,通過index組織資料,兼具強大的搜尋和統計功能。

(4)kibana:基於elasticsearch的資料視覺化元件,超強的資料視覺化能力是眾多公司選擇elk stack的重要原因。

訊息通訊是指,訊息佇列一般都內建了高效的通訊機制,因此也可以用在純的訊息通訊。比如實現點對點訊息佇列,或者聊天室等。

點對點通訊:

客戶端a和客戶端b使用同一佇列,進行訊息通訊。

聊天室通訊:

客戶端a,客戶端b,客戶端n訂閱同一主題,進行訊息發布和接收。實現類似聊天室效果。

以上實際是訊息佇列的兩種訊息模式,點對點或發布訂閱模式。

訊息佇列應用場景

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。id iframe 0.05881618439392011 scrolling no 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...

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