首页
|
新闻
|
新品
|
文库
|
方案
|
视频
|
下载
|
商城
|
开发板
|
数据中心
|
座谈新版
|
培训
|
工具
|
博客
|
论坛
|
百科
|
GEC
|
活动
|
主题月
|
电子展
注册
登录
论坛
博客
搜索
帮助
导航
默认风格
uchome
discuz6
GreenM
»
MCU 单片机技术
»
ARM
» 大型网站架构系列:消息队列(1)消息队列应用场景
返回列表
回复
发帖
发新话题
发布投票
发布悬赏
发布辩论
发布活动
发布视频
发布商品
大型网站架构系列:消息队列(1)消息队列应用场景
发短消息
加为好友
look_w
当前离线
UID
1066743
帖子
8283
精华
0
积分
4142
阅读权限
90
在线时间
233 小时
注册时间
2017-6-23
最后登录
2019-5-18
论坛元老
UID
1066743
1
#
打印
字体大小:
t
T
look_w
发表于 2018-12-15 14:23
|
只看该作者
大型网站架构系列:消息队列(1)消息队列应用场景
一、消息队列概述
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。
二、消息队列应用场景以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理,应用解耦,流量削锋和消息通讯四个场景。
2.1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)。
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。
2.2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。如下图:
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。
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。
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。
2.4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:
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;
以下是新浪kafka日志处理应用案例:
转自( )
(1)Kafka
:接收用户日志的消息队列。
(2)Logstash
:做日志解析,统一成JSON输出给Elasticsearch。
(3)Elasticsearch
:实时日志分析服务的核心技术,一个schemaless,实时的数据存储服务,通过index组织数据,兼具强大的搜索和统计功能。
(4)Kibana
:基于Elasticsearch的数据可视化组件,超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因。
收藏
分享
评分
回复
引用
订阅
TOP
返回列表
电商论坛
Pine A64
资料下载
方案分享
FAQ
行业应用
消费电子
便携式设备
医疗电子
汽车电子
工业控制
热门技术
智能可穿戴
3D打印
智能家居
综合设计
示波器技术
存储器
电子制造
计算机和外设
软件开发
分立器件
传感器技术
无源元件
资料共享
PCB综合技术
综合技术交流
EDA
MCU 单片机技术
ST MCU
Freescale MCU
NXP MCU
新唐 MCU
MIPS
X86
ARM
PowerPC
DSP技术
嵌入式技术
FPGA/CPLD可编程逻辑
模拟电路
数字电路
富士通半导体FRAM 铁电存储器“免费样片”使用心得
电源与功率管理
LED技术
测试测量
通信技术
3G
无线技术
微波在线
综合交流区
职场驿站
活动专区
在线座谈交流区
紧缺人才培训课程交流区
意见和建议