消息队列常见的 5 个应用场景

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Kafka集群:接收,路由,存储,转发等消息防止;

Elasticsearch:实时日志分析服务的核心技术,两个多 schemaless,实时的数据存储服务,通过index组织数据,兼具强大的搜索和统计功能;

日志分发客户端,用于分发应用系统的日志,并将数据推送到kafka队列;

怎么都可不可以防止以上问题呢?引入应用消息队列后的方案,如下图:

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Logstash:做日志解析,统一成JSON输出给Elasticsearch;

以上实际是消息队列的五种消息模式,点对点或发布订阅模式。模型为示意图,供参考。

客户端A,客户端B,客户端N订阅同一主题,进行消息发布和接收。实现例如聊天室效果。

点对点通讯:

5、消息通讯

1、电商系统

用户的请求,服务器接收后,首先写入消息队列。假若消息队列长度超过最大数量,则直接抛下用户请求或跳转到错误页面。

串行依据:将注册信息写入数据库成功后,发送注册邮件,再发送注册短信。以上两个多 任务删剪完成后,返回给客户。

能必须控制活动的人数,能必须缓解短时间内高流量压垮应用。

消息队列底下件是分布式系统中重要的组件,主要防止应用耦合,异步消息,流量削锋等问题。实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。使用较多的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ。

传统模式的缺点:

引入消息队列,将一定会时需的业务逻辑,异步防止。改造后的架构如下:

场景说明:用户下单后,订单系统时需通知库存系统。传统的做法是,订单系统调用库存系统的接口。如下图:

分为Zookeeper注册中心,日志分发客户端,Kafka集群和Storm集群(OtherApp)四偏离 组成。

Storm集群:与OtherApp指在同一级别,采用拉的依据消费队列中的数据;

一、简介

场景说明:用户注册后,时需发注册邮件和注册短信。传统的做法有五种:串行的依据和并行依据。

Kibana:基于Elasticsearch的数据可视化组件,超强的数据可视化能力是众多公司选用ELK stack的重就愿因。

客户端A和客户端B使用同一队列,进行消息通讯。

并行依据:将注册信息写入数据库成功后,发送注册邮件的一起去,发送注册短信。以上两个多 任务完成后,返回给客户端。与串行的差别是,并行的依据能必须提高防止的时间。

4、日志防止

聊天室通讯:

肯能CPU在单位时间内防止的请求数是一定的,假设CPU1秒内吞吐量是60 次。则串行依据1秒内CPU可防止的请求量是7次(60 0/60 )。并行依据防止的请求量是10次(60 0/60 )。

3、流量削锋

日志分发客户端,负责日志数据分发,定时写受写入Kafka队列;Kafka消息队列,负责日志数据的接收,存储和转发;日志防止应用:订阅并消费kafka队列中的日志数据。

日志防止是指将消息队列用在日志防止中,比如Kafka的应用,防止少量日志传输的问题。架构简化如下:

小结:如以上案例描述,传统的依据系统的性能(并发量,吞吐量,响应时间)会有瓶颈。怎么都可不可以防止一些问题呢?

二、消息队列应用场景

假若库存系统无法访问,则订单减库存将失败,从就愿因订单失败,订单系统与库存系统耦合。

流量削锋也是消息队列中的常用场景,一般在秒杀或团抢活动中使用广泛!

库存系统:订阅下单的消息,采用拉/推的依据,获取下单信息,库存系统根据下单信息,进行库存操作

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按照以上约定,用户的响应时间共就是注册信息写入数据库的时间,也就是60 毫秒。注册邮件,发送短信写入消息队列后,直接返回,否则写入消息队列的下行速率 更快,基本能必须忽略,否则用户的响应时间肯能是60 毫秒。否则架构改变后,系统的吞吐量提高到每秒20QPS。比串行提高了3倍,比并行提高了两倍!

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

Kafka:接收用户日志的消息队列;

假设两个多 业务节点每个使用60 毫秒钟,不考虑网络等一些开销,则串行依据的时间是60 毫秒,并行的时间肯能是60 毫秒。

假若:在下单时库存系统必须正常使用。就是影响正常下单,肯能下单后,订单系统写入消息队列就不再关心一些的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。

应用将主干逻辑防止完成后,写入消息队列。消息发送算不算成功能必须开启消息的确认模式。(消息队列返回消息接收成功状态后,应用再返回,就是保障消息的删剪性);

应用场景:秒杀活动,一般会肯能流量过大,愿因流量暴增,应用挂掉。为防止一些问题,一般时需在应用前端加入消息队列。

秒杀业务根据消息队列中的请求信息,再做后续防止。

三、消息底下件示例

Zookeeper注册中心,提出负载均衡和地址查找服务;

消息通讯是指,消息队列一般都内置了高效的通信机制,否则要能必须用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列,肯能聊天室等。

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1、异步防止

以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景:异步防止,应用解耦,流量削锋和消息通讯两个场景。

2、日志分发系统

扩展流程(发短信,配送防止)订阅队列消息。采用推或拉的依据获归还息并防止;

以下是新浪kafka日志防止应用案例:

消息队列采用高可用,可持久化的消息底下件。比如Active MQ,Rabbit MQ,Rocket Mq。

2、应用解耦

消息将应用解耦的一起去,带来了数据一致性问题,能必须采用最终一致性依据防止。比如主数据写入数据库,扩展应用根据消息队列,并结合数据库依据实现基于消息队列的后续防止;