分布式之消息队列

目录：
* 1.消息队列概述
* 2.消息队列应用场景
* 2.1应用解耦
* 2.1.1传统模式
* 2.1.2使用消息队列
* 2.2异步处理消息
* 2.2.1传统模式
* 2.2.2使用消息队列
* 2.3流量削锋
* 2.4日志处理
* 2.4消息通讯

1.消息队列概述

  “消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器。
  消息队列管理器在将消息从它的源中继到它的目标时充当中间人。队列的主要目的是提供路由并保证消息的传递；如果发送消息时接收者不可用，消息队列会保留消息，直到可以成功地传递它.
  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。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。

2.消息队列应用场景

2.1应用解耦

  场景例子：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。

2.1.1传统模式：

  
  传统模式的缺点：
  1）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；
  2）订单系统和库存系统耦合；

2.1.2使用消息队列：

  
  1）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。
  2）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。
  3）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。

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2.2异步处理消息

2.2.1传统模式

  场景例子：用户注册后，需要发注册邮件和短信，传统的做法有两种1.串行的方式；2.并行方式。
  1)传统串行方式：将注册信息写入数据库后，接着发送注册邮件，再发送短信，等三步骤完成之后再响应客户端
  
  2）传统并行方式：将注册信息写入数据库后，同时发送注册邮件和短信，等三步骤完成之后再响应客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间、缩短响应时间。
  
  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）。
  传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。

2.2.2使用消息队列

  
  1）引入消息队列，除去不必要的业务逻辑，异步处理
  2）客户端响应时间相当于注册信息写入库中的时间（由于写入队列时间几乎可以忽略不计）
  3）发送注册邮件和短信写入消息队列后，直接返回
  4）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。

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2.3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。
  1）可以控制活动的人数；
  2）可以缓解短时间内高流量压垮应用；
  加入消息队列示意图：
  
  1）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；
  2）秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。

2.4日志处理

  日志处理是指消息队列应用在日志处理中，比如Kafka的应用（是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统）解决大量日志传输的问题。架构简化如下：
  
  架构解读：

• 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；

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2.5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。
  1）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。
  2）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。