Java訊息佇列總結只需一篇解決ActiveMQ、RabbitMQ、Z

airland發表於2021-09-09

訊息佇列中介軟體是分散式系統中重要的元件,主要解決應用解耦,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。目前使用較多的訊息佇列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ

二、訊息佇列應用場景

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。

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

a、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。

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b、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

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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:

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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。

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:

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傳統模式的缺點: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,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:

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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

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

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,應用掛掉。為解決這個問題,一般需要在應用前端加入訊息佇列。

a、可以控制活動的人數

b、可以緩解短時間內高流量壓垮應用

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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日誌處理

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

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作者:Java大生
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