网站架构之消息队列(MQ)简述

概述

首先看消息队列解决什么问题？在高并发环境下，由于来不及同步处理，请求往往会发生堵塞，比如说，大量的IO操作有可能导致阻塞、大量的数据写表操作有可能导致锁表导致数据库挂掉。通过使用消息队列，我们可以异步处理请求，从而缓解系统的压力。

消息队列是分布式系统最为重要的组件之一，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。

在分布式计算环境中，为了集成分布式应用，开发者需要对异构网络环境下的分布式应用提供有效的通信手段。为了管理需要共享的信息，对应用提供公共的信息交换机制是重要的。

消息队列为构造以同步或异步方式实现的分布式应用提供了松耦合方法。消息队列的API调用被嵌入到新的或现存的应用中，通过消息发送到内存或基于磁盘的队列或从它读出而提供信息交换。消息队列可用在应用中以执行多种功能，比如要求服务、交换信息或异步处理等。

目前比较流行的、社区活跃的有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ等。

消息队列应用场景

下面详细介绍一下消息队列在实际应用中常用的使用场景。场景分为异步处理、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）

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。

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.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。

以上便是消息中间件常用的场景概述。