MQ的应用场景

怼烎@ 2022-09-03 11:21 365阅读 0赞

**目录**

1.MQ

1.1定义

1.2 MQ有哪些

1.3不同MQ特点

2.MQ的应用场景

2.1异步处理

场景说明:

1.串行方式:

2.并行方式:

3.消息队列: 广播模型

2.2应用解耦

场景:

2.3流量削峰

场景:

作用:

--------------------

# 1.MQ #

## 1.1定义 ##

MQ (Message Quene):翻译为消息队列,通过典型的**生产者**和**消费者**模型，生产者不断向消息队列中生产消息，消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的，而且只关心消息的发送和接收，没有业务逻辑的侵入，轻松的实现系统间解耦。别名为**消息中间件** 通过利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。

![6b0f2928419816c09e851017830a304f.png][]

## 1.2 MQ有哪些 ##

当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ， 炙手可热的Kafka,阿里巴巴自主开发RocketMQ等。

## 1.3不同MQ特点 ##

1.ActiveMQ
    ActiveMQ是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。它是一个完全支持JMS规范的的消息中间件。丰富的API,多种集群架构模式让ActiveMQ在业界成为老牌的消息中间件,在中小型企业颇受欢迎!性能没有其他好。吞吐量不高。
    
    2.Kafka
    Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统，目前归属于Apache顶级项目。Kafka主要特点是基于Pu11的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输。0.8版本开始支持复制，不支持事务，对消息的重复、丢失、错误没有严格要求，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。 用于大数据实时处理
    
    3.RocketMQ
    RocketMQ是阿里开源的消息中间件，它是纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。RocketMQ思路起源于Kafka,但并不是Kafka的-个Copy,它对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、bing1og分发等场景。
    用于双十一，但是阿里云买的RocketMQ才支持事务。
    
    4.RabbitMQ
    RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统（所以处理并发时，性能非常不错），基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由(包括点对点和发布/订阅)、可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内对数据一致性、 稳定性和可靠性要求很高的场景（这四种中最高的，不会丢失任何数据），对性能和吞吐量的要求还在其次（输于Kafka）。
    与spring框架做无缝对接

总结：RabbitMQ比Kafka可靠， Kafka更适合IO高吞吐的处理，一般应用在大数据日志处理或对实时性(少量延迟)， 可靠性 (少量丢数据) 要求稍低的场景使用，比如ELK日志收集。

# 2.MQ的应用场景 #

## 2.1异步处理 ##

### 场景说明: ###

用户注册后，需要发注册邮件和注册短信,传统的做法有两种1 .串行的方式2 .并行的方式

### 1.串行方式: ###

将注册信息写入数据库后，发送注册邮件再发送注册短信,以上三个任务全部完成后才返回给客户端。

这有一个问题是,邮件，短信并不是必须的，它只是一个通知,而这种做法让客户端等待没有必要等待的东西.

![f97d689d382bd09796bd7a92e6ad6406.png][]

![d8e70e2fb3a1ad94aee96cd72516ea11.png][]

### 2.并行方式: ###

将注册信息写入数据库后，发送邮件的同时,发送短信,以上三个任务完成后,返回给客户端,并行的方式能提高处理的时间。

![1a4eccaa8eb15a9f9a80068d150dee4a.png][]

![83842b4897e1892ddbb719ef69d3004c.png][]

### 3.消息队列: 广播模型 ###

假设三个业务节点分别使用50ms,串行方式使用时间150ms，并行使用时间100ms。虽然并行已经提高的处理时间，但是，前面说过,邮件和短信对我正常的使用网站没有任何影响，客户端没有必要等着其发送完成才显示注册成功,应该是写入数据库后就返回，然后进入网站，进行正常操作.**消息队列:**引入消息队列后，把发送邮件，短信不是必须的业务逻辑**异步处理**

![13ecf78bd1ac6c22264d9cc7a0eb8a4a.png][]

由此可以看出引入消息队列后，用户的响应时间就等于写入数据库的时间+写入消息队列的时间(可以忽略不计),引入消息队列后处理后,**响应时间是串行的3倍，是并行的2倍。**

## 2.2应用解耦 ##

### 场景: ###

双11是购物狂节,用户下单后，订单系统需要通知库存系统，传统的做法就是订单系统调用库存系统的接口.

![484519efc4dbde9d29aa79d1eb03dfb6.png][]

这种做法有一个缺点:当库存系统出现故障时,订单就会失败。订单系统和库存系统高耦合.引入消息队列.

![6ba3bb5a104ccc7c8ce67049ecf983c8.png][]

**订单系统:**用户下单后，订单系统完成持久化处理,将消息写入消息队列,返回用户订单下单成功。

**库存系统:**订阅下单的消息,获取下单消息，进行库操作。就算库 存系统出现故障,消息队列也能保证消息的可靠投递,不会导致消息丢失.

（比如说应该减去库存，一直不减。然后前面一直卖东西，最后超过库存数量？？？？）

这时候需要redis。
    
    检查缓存中该用户是否已经下单过:在消息队列下单成功后写入redis一条用户id和商品id绑定的数据
    没有下单过，检查缓存中商品是否还有库存
    缓存中如果有库存，则将用户id和商品id封装为消息体传给消息队列处理
    注意:这里的有库存和已经下单都是缓存中的结论,存在不可靠性,在消息队列中会查表再次验
    证，作为兜底逻辑

## 2.3流量削峰 ##

### 场景: ###

秒杀活动，一般会因为流量过大，导致应用挂掉，为了解决这个问题，一般在应用前端加入消息队列。

### 作用: ###

1.可以控制活动人数，超过此一定阀值的订单 直接丢弃

2.可以缓解短时间的高流量压垮应用(应用程序按自己的最大处理能力获取订单)

![56ed0e28fd8c47f5120e799920b890f7.png][]

1.用户的请求,服务器收到之后,首先写入消息队列，加入消息队列长度超过最大值，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面.

2.秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理.

[6b0f2928419816c09e851017830a304f.png]: /images/20220829/c99605645f9a4b46aa14fadd3371475d.png
[f97d689d382bd09796bd7a92e6ad6406.png]: /images/20220829/9b55febc9bc14145b819b3baf931ab8a.png
[d8e70e2fb3a1ad94aee96cd72516ea11.png]: /images/20220829/4cdf7aa6fbbc46d6ac305ba8fc2debfe.png
[1a4eccaa8eb15a9f9a80068d150dee4a.png]: /images/20220829/fa8e73399bc245cc8ccf84c577f713cb.png
[83842b4897e1892ddbb719ef69d3004c.png]: /images/20220829/7f99d22c976f481e809e415f08ca9318.png
[13ecf78bd1ac6c22264d9cc7a0eb8a4a.png]: /images/20220829/74ee90396b2548ca9ba1997fc75e340c.png
[484519efc4dbde9d29aa79d1eb03dfb6.png]: /images/20220829/7f10453b4ad84fb08fff70dc4a6e90c2.png
[6ba3bb5a104ccc7c8ce67049ecf983c8.png]: /images/20220829/855b62f528cb49f99bb1a1591c3379e3.png
[56ed0e28fd8c47f5120e799920b890f7.png]: /images/20220829/a95ac389069b463594f702bc4c0be21a.png