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上游发出请求后阻塞等待下游给到反馈#xff0c;否则整个流程将一直阻塞。 提出mq之后#xff1a;即有producer mq consumer 三者 MQ的特点
异步解耦 在有了 mq 后#xff0c;producer 不需要过分关心 consumer 的身份信息#xff0c;只需要把消息按照指定的协议…MQ的提出
上游发出请求后阻塞等待下游给到反馈否则整个流程将一直阻塞。 提出mq之后即有producer mq consumer 三者 MQ的特点
异步解耦 在有了 mq 后producer 不需要过分关心 consumer 的身份信息只需要把消息按照指定的协议投递到对应的 topic 即可 producer 在处理请求时只需要把消息投递到 mq 即可认为流程处理结束相比于同步请求下游整个流程会更加轻便灵活拥有更高的吞吐量流量削峰 因为有 mq 作为缓冲层. 下游 consumer 可以设定好合适的消费限流参数按照指定的速率进行消费能够在很大程度上对 consumer 起到保护作用
Redis自身的缺点无论是做缓存还是做mq都存在的价格昂贵redis本身是基于内存的相比传统的mq组件是基于磁盘的。因此总容量可能有限。存在数据丢失即使有RDB/AOF的持久化策略也难免存在数据丢失的问题因为这个持久化是异步执行的只要是异步都不能说它是百分百的。
Redis自身的优点 轻量部署方便运维成本低。 基于List实现的消息队列
首先在使用 list 充当消息队列时list 对应的 key 则对应为消息的 topic 名称. producer 在投递消息时可以使用 lpush 指令 consumer 消费消息时使用 rpop 指令 但是存在一定的缺陷
首先consumer 在消费时一定是一个类似于 loop thread 的自旋模型每一轮循环中通过 rpop 指令尝试从 list 中读取消息如果成功读取到了消息则进行相应的逻辑处理. 然而在此处redis 的 rpop 指令是非阻塞型的即在 list 没有数据时也会即时返回一个结果为 nil 的响应这样在自旋模型下对CPU是一笔不小的损耗。
倘若我们在 rpop 捕捉到 nil 时立即开启下一轮循环则这个轮询行为可能是没有意义的因为 list 中可能仍然不存在数据. 这样的高频率自旋对于 cpu 资源是一种无谓的损耗 倘若我们选择让 consumer 休眠一段时间进行循环这个休眠的时长又具有一定的人为误判性. 倘若我们把时长设得太短仍然会存在 cpu 浪费的问题倘若设得太长则可能会导致消息处理不及时的问题
在这个过程中最理想的实现方案是在 list 中有数据到达时我们令 consumer 即时获取到对应的结果倘若 list 数据为空则令 consumer 陷入阻塞等待的状态直到有数据抵达时程序才被唤醒. 推出阻塞等待机制 BRPop key 【阻塞等待的超时时长】 达到此阈值仍未获取数据时会返回 nil. 如果设置为 0 则代表没有这个超时限制. 基于Pub/Sub
