新开传奇网站超变,广州网站建设集团,北京中国建设银行招聘信息网站,资源类网站怎么做的一、消息队列的作用
队列的主要作用是消除高并发访问高峰#xff0c;加快网站的响应速度。 在不使用消息队列的情况下#xff0c;用户的请求数据直接写入数据库#xff0c;在高并发的情况下#xff0c;会对数据库造成巨大的压力#xff0c;同时也使得系统响应延迟加剧。 …一、消息队列的作用
队列的主要作用是消除高并发访问高峰加快网站的响应速度。 在不使用消息队列的情况下用户的请求数据直接写入数据库在高并发的情况下会对数据库造成巨大的压力同时也使得系统响应延迟加剧。
二、消息队列的使用场景
消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理应用解耦流量削锋和消息通讯四个场景
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.并行方式
1串行方式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。以上三个任务全部完成后返回给客户端 2并行方式将注册信息写入数据库成功后发送注册邮件的同时发送注册短信。以上三个任务完成后返回给客户端。与串行的差别是并行的方式可以提高处理的时间 假设三个业务节点每个使用50毫秒钟不考虑网络等其他开销则串行方式的时间是150毫秒并行的时间可能是100毫秒。
因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次1000/150。并行方式处理的请求量是10次1000/100
小结如以上案例描述传统的方式系统的性能并发量吞吐量响应时间会有瓶颈。如何解决这个问题呢
引入消息队列将不是必须的业务逻辑异步处理。改造后的架构如下 按照以上约定用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间也就是50毫秒。注册邮件发送短信写入消息队列后直接返回因此写入消息队列的速度很快基本可以忽略因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍比并行提高了两倍
2.应用解耦
场景说明用户下单后订单系统需要通知库存系统。传统的做法是订单系统调用库存系统的接口。如下图 传统模式的缺点
假如库存系统无法访问则订单减库存将失败从而导致订单失败
订单系统与库存系统耦合
如何解决以上问题呢引入应用消息队列后的方案如下图 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采用拉/推的方式获取下单信息库存系统根据下单信息进行库存操作
假如在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单因为下单后订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦
3.流量削锋
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
应用场景秒杀活动一般会因为流量过大导致流量暴增应用挂掉。为解决这个问题一般需要在应用前端加入消息队列。
可以控制活动的人数
可以缓解短时间内高流量压垮应用 用户的请求服务器接收后首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面
秒杀业务根据消息队列中的请求信息再做后续处理
4.日志处理
日志处理是指将消息队列用在日志处理中比如Kafka的应用解决大量日志传输的问题。
日志采集客户端负责日志数据采集定时写受写入Kafka队列
Kafka消息队列负责日志数据的接收存储和转发
日志处理应用订阅并消费kafka队列中的日志数据
以下是新浪kafka日志处理应用案例转自http://cloud.51cto.com/art/201507/484338.htm (1)Kafka接收用户日志的消息队列
(2)Logstash做日志解析统一成JSON输出给Elasticsearch
(3)Elasticsearch实时日志分析服务的核心技术一个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
(4)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择ELK stack的重要原因
5.消息通讯
消息通讯是指消息队列一般都内置了高效的通信机制因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列或者聊天室等
点对点通讯 客户端A和客户端B使用同一队列进行消息通讯。
聊天室通讯
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。实现类似聊天室效果。
以上实际是消息队列的两种消息模式点对点或发布订阅模式。模型为示意图供参考。
