ActiveMQ的作用總結 應用場景及優勢

2022-03-07 15:14:02 字數 2091 閱讀 5406

業務場景說明:

訊息佇列在大型電子商務類**,如京東、**、去哪兒等**有著深入的應用,

佇列的主要作用是消除高併發訪問高峰,加快**的響應速度。

在不使用訊息佇列的情況下,使用者的請求資料直接寫入資料庫,在高併發的情況下,會對資料庫造成巨大的壓力,同時也使得系統響應延遲加劇。

在使用佇列後,使用者的請求發給佇列後立即返回,

再由訊息佇列的消費者程序從訊息佇列中獲取資料,非同步寫入資料庫。

由於訊息佇列的服務處理速度遠快於資料庫,因此使用者的響應延遲可得到有效改善。

**說明:

1.   訊息佇列說明

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。是大型分布式系統不可缺少的中介軟體。

目前在生產環境,使用較多的訊息佇列有activemq,rabbitmq,zeromq,kafka,metamq,rocketmq等。

2.    訊息佇列應用場景

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。

2.1.     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。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。所以基於此架構改變後,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。

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:

1: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,請等待物流配送。

2: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。

3: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。

2.3.    流量削鋒

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,應用容易掛掉。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。

2.4.    訊息通訊

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。

ActiveMQ的作用總結 應用場景及優勢

業務場景說明 訊息佇列在大型電子商務類 如京東 去哪兒等 有著深入的應用,佇列的主要作用是消除高併發訪問高峰,加快 的響應速度。在不使用訊息佇列的情況下,使用者的請求資料直接寫入資料庫,在高併發的情況下,會對資料庫造成巨大的壓力,同時也使得系統響應延遲加劇。在使用佇列後,使用者的請求發給佇列後立即返...

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