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消息队列

标签:
Kubernetes

Title: 消息队列
Date: 2018-08-09 10:02:40
Category: 数据
keywords: kafka,消息队列

在高并发系统或处理耗时任务时,消息队列便会被联想到,现在介绍下消息队列应用场景和kafka和rabbitmq的对比

消息队列

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用解耦,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。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ

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

  • 串行的方式

  • 并行方式

a、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。

webp

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b、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

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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。

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:

webp

2018-08-09-10-33-08

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:

webp

2018-08-09-10-34-06

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

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。

a、可以控制活动的人数

b、可以缓解短时间内高流量压垮应用

webp

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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

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。架构简化如下

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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

kafka vs rabbitmq


rabbitmqkafka
消息确认机制具有生产者confirm机制以及消费者的消息应答机制ack不具有应答机制
消息的顺序在一个队列里面,rabbitmq的消息是严格顺序的,按照先进先出。在同一个partition中消息是有序的,但是生产者put到Kafka中数据会分布在不同的partition中,所有总体是无序的
吞吐量根据测试,RabbitMQ在不使用ACK机制的,Msg大小为1K的情况下,QPS可达6W+。再双方ACK机制,Msg大小为1K的情况下,QPS瞬间降到了1W+Kafka具有巨大的吞吐量,数据的存储以及获取是本地磁盘的批量处理,可以达到百万/s
可靠性RabbitMQ使用了MirrorQueue的机制,也可以做到多个机器进行热备Kafka的broker支持主备模式
持久化支持支持



作者:麦田348462402
链接:https://www.jianshu.com/p/3a7d9e0916b7


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