热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 后端 > 正文

消息队列使用场景及优缺点

消息队列在分布式系统中,经常使用到的一个中间件就是消息队列,所以为什么要使用消息队列,消息队列使用有哪些优缺点?1.为什
消息队列

在分布式系统中,经常使用到的一个中间件就是消息队列,所以为什么要使用消息队列,消息队列使用有哪些优缺点?

1.为什么要使用消息队列?

事实上,回答这个问题也就是在考虑消息队列的使用场景,使用消息队列能解决些什么问题:

1.1.解耦


有这么一个场景,在微服务系统中,当A系统产生新数据后需要将数据发送给BCD系统。如果此时E系统也需要,那么A系统需要适配;如果B系统不再需要了,那么A系统也必须要适配;如果有些系统挂了,A系统需不需要重发等。所以A系统与下游系统耦合性很高。如果在它们之间引入MQ(消息队列),会带来哪些优化。

解耦1.png

引入MQ之后,A系统产生新数据之后,直接发送到MQ中,哪些系统需要数据,自己去MQ中消费,如果不需要了,可以取消对MQ的消费操作,这样,A系统不需要再去考虑给谁发送数据问题,依赖MQ的特性,也不需要关注下游服务是否消费成功,重发数据等问题。

解耦2.png

**总结:**通过中间层引入MQ,发布订阅模式,将A系统与下游服务进行业务解耦。

1.2.异步

再看另一个场景,

下图(左),当浏览器发送一个请求到A系统时,这个请求业务的完成需要依赖于BCD系统,比如A系统为订单模块,订单生成之后需要完成B系统的积分等流程,比如A系统业务完成需要3ms,BCD业务完成个需要300ms,所以整个流程需要3+450+500+450=1403ms,这对于一般互联网来说,时长有点不太友好,基本要求在一个请求完成在200ms内


下图(右),引入MQ之后,A系统不在需要等待BCD的同步操作,而是将预期操作同步下发到三个队列中,然后直接返回给浏览器成功,加入这过程耗时5ms,那么总时长为3+5=8ms,非常快,网站做的非常nice!

异步.png

**总结:**通过引入MQ实现预期的异步操作,但是会面临最终一致性问题

1.3.削峰


下图(左),假如A系统每天到 12:00 ~ 13:00 ,每秒并发请求数量突然会暴增到 5k+ 条。系统基于 MySQL 做数据处理,每秒并发大概2k,大量的请求涌入 MySQL,可能就直接把 MySQL 给打死了,导致系统崩溃,但是高峰期一过,其他时间可能也就 1w 的用户同时在网站上操作,每秒中的请求数量可能也就 50 个请求,对整个系统几乎没有任何的压力。


下图(右),引入MQ之后,每秒 5k 个请求写入 MQ,A 系统每秒钟最多处理 2k 个请求,不要超过自己每秒能处理的最大请求数量即可,A 系统从 MQ 中慢慢拉取请求,这样哪怕是高峰期的时候,A 系统也绝对不会挂掉。但是MQ 每秒钟 5k 个请求进来,就 2k 个请求出去,会导致在高峰期(1 个小时),可能有几十万甚至几百万的请求积压在 MQ 中。这个短暂的高峰期积压是 ok 的,因为高峰期过了之后,每秒钟就 50 个请求进 MQ,但是 A 系统依然会按照每秒 2k 个请求的速度在处理。所以说,只要高峰期一过,A 系统就会快速将积压的消息给解决掉。

削峰.png

**总结:**通过引入MQ存储短时间大量的涌入的数据,给后端系统带来缓冲时间,但是会导致请求积压。

2.优缺点


2.1.优点

上面基本描述了MQ的优点,在一定的场景下实现解耦、异步、削峰等问题。

2.2.缺点


  • 系统可用性降低

    系统引入的外部依赖越多,越容易挂掉。本来你就是 A 系统调用 BCD 三个系统的接口就好了,ABCD 四个系统还好好的,没啥问题,你偏加个 MQ 进来,万一 MQ 挂了咋整?MQ 一挂,整套系统崩溃,你不就完了?如何保证消息队列的高可用?

  • 系统复杂度提高

    不管是开发还是运维,加入MQ之后,系统的复杂度变高了,维护成本变高,而且会面临怎么保证消息没有重复消费?怎么处理消息丢失的情况?怎么保证消息传递的顺序性?等

  • 一致性问题

    异步中场景,A系统下发到MQ之后就直接返回浏览器成功,人都以为你这个请求就成功了;但是问题是,要是 BCD 三个系统那里,BD 两个系统写库成功了,结果 C 系统写库失败了,就会造成不一致性问题。

个系统写库成功了,结果 C 系统写库失败了,就会造成不一致性问题。


推荐阅读
  • 本文深入探讨了MySQL中常见的面试问题,包括事务隔离级别、存储引擎选择、索引结构及优化等关键知识点。通过详细解析,帮助读者在面对BAT等大厂面试时更加从容。 ... [详细]
  • 前言无论是对于刚入行工作还是已经工作几年的java开发者来说,面试求职始终是你需要直面的一件事情。首先梳理自己的知识体系,针对性准备,会有事半功倍的效果。我们往往会把重点放在技术上 ... [详细]
  • 本文探讨了Web开发与游戏开发之间的主要区别,旨在帮助开发者更好地理解两种开发领域的特性和需求。文章基于作者的实际经验和网络资料整理而成。 ... [详细]
  • Spring Cloud因其强大的功能和灵活性,被誉为开发分布式系统的‘一站式’解决方案。它不仅简化了分布式系统中的常见模式实现,还被广泛应用于企业级生产环境中。本书内容详实,覆盖了从微服务基础到Spring Cloud的高级应用,适合各层次的开发者。 ... [详细]
  • 收割机|篇幅_国内最牛逼的笔记,不接受反驳!!
    收割机|篇幅_国内最牛逼的笔记,不接受反驳!! ... [详细]
  • 全面解析运维监控:白盒与黑盒监控及四大黄金指标
    本文深入探讨了白盒和黑盒监控的概念,以及它们在系统监控中的应用。通过详细分析基础监控和业务监控的不同采集方法,结合四个黄金指标的解读,帮助读者更好地理解和实施有效的监控策略。 ... [详细]
  • 本文探讨了现代分布式架构的多样性,包括高并发、多活数据中心、容器化、微服务、高可用性和弹性架构等,并介绍了与这些架构相关的重要管理技术,如DevOps、应用监控和自动化运维。文章还深入分析了分布式系统的核心概念、主要用途及类型,同时对比了单体应用与分布式服务化的优缺点。 ... [详细]
  • Spring Cloud学习指南:深入理解微服务架构
    本文介绍了微服务架构的基本概念及其在Spring Cloud中的实现。讨论了微服务架构的主要优势,如简化开发和维护、快速启动、灵活的技术栈选择以及按需扩展的能力。同时,也探讨了微服务架构面临的挑战,包括较高的运维要求、分布式系统的复杂性、接口调整的成本等问题。最后,文章提出了实施微服务时应遵循的设计原则。 ... [详细]
  • 本文探讨了随着并发需求的增长,MySQL数据库架构如何从简单的单一实例发展到复杂的分布式系统,以及每一步演进背后的原理和技术解决方案。 ... [详细]
  • 深入解析Spring Cloud微服务架构与分布式系统实战
    本文详细介绍了Spring Cloud在微服务架构和分布式系统中的应用,结合实际案例和最新技术,帮助读者全面掌握微服务的实现与优化。 ... [详细]
  • 为何我选择了华为云GaussDB数据库
    本文分享了作者选择华为云GaussDB数据库的理由,详细介绍了GaussDB(for MySQL)的技术特性和优势,以及它在金融和互联网行业的应用场景。 ... [详细]
  • Go语言以其简洁的语法和强大的并发处理能力而闻名,特别是在云计算和分布式计算领域有着广泛的应用。本文将深入探讨Go语言中的Channel机制,包括其不同类型及其在实际编程中的应用。 ... [详细]
  • 本文探讨了大型服务端开发过程中常见的几个误区,包括异步任务处理不当、日志同步模式使用、网络操作未设置超时、缓存命中率及响应时间未统计、单一缓存模式、分布式缓存加锁不当以及团队管理上的误区,旨在帮助开发者避免这些常见错误。 ... [详细]
  • 迎接云数据库新时代:程序员如何应对变革?
    在数据无处不在的时代,数据库成为了管理和处理数据的核心工具。从早期的信息记录方式到现代的云数据库,数据库技术经历了巨大的变革。本文将探讨云数据库的特点及其对程序员的影响。 ... [详细]
  • 忙而不盲:探索高效工作的艺术
    本文探讨了在日常工作中如何避免盲目忙碌,通过理解和应对稀有事件、管理负面情绪以及明确学习目标,提升工作效率和个人成长。 ... [详细]
author-avatar
邹昕明
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有