消息队列-削峰

最新推荐文章于 2025-11-24 07:00:00 发布
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本文探讨了MySQL处理请求的上限问题，指出每秒2K请求是中上水平，超过5K可能处理不过来。为了解决这个问题，建议使用消息队列进行削峰，通过限制队列大小（如10K）和控制处理速度（每秒2K）来确保系统的稳定运行，从而达到流量控制的目的。

MYSQL单机处理请求是有上限的，因此需要把请求限制在一定数量上。

一般的MYSQL每秒2K请求处理是中上水平，达到5K就处理不过来。

通过消息队列来削峰，把请求的处理堆积在队列中，或队列满到10K或某个值，就不加入队列都可以，按顺序每秒2K的进行处理，达到削峰目的。

 

高并发系统设计十六（消息队列削峰）
qq_36341209的博客
10-19 2851
在前面章节，我们了解了高并发系统设计的三个目标：性能、可用性和可扩展性，而在提升系统性能方面，我们一直关注的是系统的查询性能。也用了很多的篇幅去讲解数据库的分布式改造，各类缓存的原理和使用技巧。究其原因在于，我们遇到的大部分场景都是读多写少，尤其是在一个系统的初级阶段。 比如说，一个社区的系统初期一定是只有少量的种子用户在生产内容，而大部分的用户都在“围观”别人在说什么。此时，整体的流量比较小，而写流量可能只占整体流量的百分之一，那么即使整体的 QPS 到了 10000 次 / 秒，写请求也只是到了每秒 1
消息队列解耦、异步、削峰：简单实例与原理解析
Scyth1的博客
07-21 2532
通过消息队列，我们可以实现异步处理，订单系统只需要发送消息到消息队列，然后立即返回响应给用户，而不需要等待库存系统的响应。消息队列充当了消息的中转站，生产者将消息发送到消息队列，消费者从消息队列中获取消息并进行处理。消息队列可以用于削峰填谷，即将请求暂时存储在消息队列中，然后按照系统处理能力逐渐消费消息，从而平滑处理高峰期的请求，避免系统崩溃或性能下降。当一个系统产生消息时，将消息发送到消息队列，其他系统可以订阅消息队列并接收消息，从而实现解耦。而通过消息队列，我们可以实现它们之间的解耦。
【分布式利器：限流】4、异步场景限流：消息队列削峰填谷+动态限流实现
最新发布
专注AI工程化与架构实战。从分布式思维到模型部署，用工程化视角为你厘清AI落地的真实路径。
11-24 901
场景限流方案核心配置参数秒杀异步通知RocketMQ限流+动态限流日志采集Kafka限流+固定阈值异步任务调度Redis令牌桶限流+动态阈值令牌桶容量=单实例阈值×实例数K8s弹性伸缩服务配置中心+动态限流监听Pod数量变化，更新阈值。
深入剖析MQ(消息队列)：解耦、削峰、异步
八戒的博客
11-04 3831
在了解什么事消息队列之前，我们要先知道同步和异步通讯的区别，我们从以下两方面介绍MQ:同步和异步通讯什么使用MQ。
科普文：软件架构设计之【消息队列：解耦、异步、削峰】
为无为，事无事，味无味。
08-20 565
解耦，即降低系统间的耦合度，使得各个模块或系统能够独立地发展和变化，而不相互影响。在传统的系统架构中，模块间通常通过直接调用接口进行通信，这种紧耦合的方式导致系统难以扩展和维护。当某个模块发生变化时，可能会引发其他模块的连锁反应，增加了系统的复杂性和风险。
消息队列如何实现削峰，异步，解耦
bobplease的博客
07-31 352
讲了消息队列的三大作用，超精简
高并发系统设计-分布式架构-Redis缓存-Kafka消息队列-限流削峰-异步处理-负载均衡-动静分离-防作弊优化-秒杀系统-高性能高可用一致性保障-电商领域-互联网应用-大规模用.zip
07-15
这一技术领域涉及多个核心概念和实践技巧，如分布式架构、缓存优化、消息队列、限流削峰、异步处理、负载均衡、动静分离、防作弊机制以及秒杀系统的设计等，它们共同构建了高性能、高可用性及数据一致性的技术保障。...
Kakfa-为什么消息队列(Kafka)能够削峰
qq_74763440的博客
03-19 408
该技术是将读缓存区的文件描述符以及长度信息发送到Socket内核缓冲区，从而实现了CPU零拷贝，拷贝的过程就是DMA拷贝到读缓存区 -》 读缓存区将文件描述符和长度信息发送给Socket内核缓冲区 -》 DMA根据文件描述符和数据长度从读内核缓冲区把数据拷贝至网卡。该技术是读缓存区与用户空间进行映射，所以节省了由CPU将读缓存区拷贝到用户空间这一过程，所以是2次DMA和1次CPU拷贝。比如正常情况下我们在执行读文件时，需要DMA把磁盘的数据拷贝到读内核缓存区，CPU在把读内核缓存区拷贝到用户空间。
认识消息队列：Spring Boot 实现 MQ 消息队列，解锁异步、削峰、广播等高级功能！
服务员的博客
08-06 806
Data本文介绍了如何使用 Spring Boot 和 RabbitMQ 实现异步处理、流量削峰、消息总线、延迟队列和广播消息推送等功能。希望这篇文章能够帮助你更好地理解 MQ 的强大功能，并在实际项目中灵活运用。
消息队列--RocketMQ
2301_80477449的博客
03-31 1115
顺序消息是指，消费者端消费消息时，需按照消息的发送顺序来消费，即先发送的消息，需要先消费。订单创建---->订单支付---->订单发货---->订单配送---->订单完成创建订单后，会发送5条消息到MQ Broker中，消费者要按照订单创建---->订单支付---->订单发货---->订单配送---->订单完成这个顺序去消费，这样的订单才是有效的。
Redis(④-消息队列削峰)
hongsegeming的博客
08-08 289
消息队列削峰是分布式系统中应对的一种重要策略，核心目的是。想象你开了一家奶茶店，平时每小时接待 100 个客人（后端服务正常处理能力）。但某天突然来了 500 个客人同时排队（突发流量），如果让所有人同时涌向吧台（直接请求后端），吧台会因为忙不过来而混乱（服务崩溃）。这时候，你可以让客人先取号排队（进入消息队列），吧台按顺序一个一个处理（消费消息），哪怕外面排了很多人，吧台内始终按自己的节奏处理（100 个 / 小时），避免了瞬间拥挤 —— 这就是 “削峰”。
Message Query（消息队列）是如何解耦、异步、削峰的
m0_51963973的博客
05-13 285
比如说我平时服务就只能支撑几万的qps，像淘宝京东那种秒杀，那时候服务突然打进来，这秒杀进来的所有的请求都不会直接打到具体服务上，都会先打到消息队列里，然后我后面的服务再慢慢消费。拿淘宝下单来说：发淘金币服务挂了，和减账户余额有什么关系，发淘金币服务挂了，我还是可以正常减账户余额，只不过后期可以数据补偿或者分布式事务去解决这个问题。可以看看淘宝京东双11秒杀的时候，是不是有的时候慢是慢了点，但是服务起码没挂。使用消息队列时，每个消费者服务都是独立的，当我系统里的一个模块宕机了，不会影响到我其他服务。
消息队列相关：削峰和解耦
追梦赤子的博客
12-21 630
MQ消息队列的解耦、接口异步处理、削峰
消息队列 解耦、异步、削峰、限流
yygr的博客
05-12 2791
https://blog.youkuaiyun.com/qq_36390914/article/details/108359791 一、什么是消息队列？ 消息队列不知道大家看到这个词的时候，会不会觉得它是一个比较高端的技术，反正我是觉得它好像是挺牛逼的。 消息队列，一般我们会简称它为MQ(MessageQueue)，嗯，就是很直白的简写。 我们先不管消息(Message)这个词，来看看队列(Queue)。这一看，队列大家应该都熟悉吧。 队列是一种先进先出的数据结构。 在Java里边，已经实.
消息队列详解
m0_51963973的博客
06-25 1万+
消息队列：一般我们会简称它为MQ(Message Queue)。Message Query（MQ），消息队列中间件，很多初学者认为，MQ通过消息的发送和接受来实现程序的异步和解耦，mq主要用于异步操作，这个不是mq的真正目的，只不过是mq的应用，mq真正的目的是为了通讯。他屏蔽了复杂的通讯协议，像常用的dubbo，http协议都是同步的。这两种协议很难实现双端通讯，A调用B,B也可以主动调用A，而且不支持长连接。
消息队列学习笔记
qq_45901741的博客
12-21 1194
全称为Message Queue。“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器。它是典型的：生产者、消费者模型。生产者不断向消息队列中生产消息，消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的，而且只关心消息的发送和接收，没有业务逻辑的侵入，这样就实现了生产者和消费者的解耦。
MQ消息队列(6) 解决秒杀等业务的削峰场景
yygr的博客
05-12 2971
https://blog.youkuaiyun.com/cowbin2012/article/details/89763191 流量削峰的由来 主要是还是来自于互联网的业务场景，例如，马上即将开始的春节火车票抢购，大量的用户需要同一时间去抢购；以及大家熟知的阿里双11秒杀， 短时间上亿的用户涌入，瞬间流量巨大（高并发），比如：200万人准备在凌晨12:00准备抢购一件商品，但是商品的数量缺是有限的100-500件左右。 这样真实能购买到该件商品的用户也只有几百人左右， 但是从业务上来说，秒杀活动是希望更多的人
消息队列 (message queue) 详解 - 消息队列应用场景介绍
xingxuechao的专栏
12-16 2229
消息队列是一种异步处理机制，用于在分布式系统中存储和转发消息。它通过将消息从发送方（生产者）传递到接收方（消费者）来实现解耦、异步处理以及流量削峰。在RocketMQ中，生产者负责生成并发送消息至Broker；Broker作为代理服务器，负责存储消息并根据消费者的请求进行分发；消费者则负责从Broker拉取消息并进行消费。消息以Topic为单位进行组织，每个Topic可包含多个Message Queue，用以存储具体的消息。
RabbitMQ如何削峰限流
热门推荐
yygr的博客
03-27 1万+
https://www.jianshu.com/p/7b0a8685c24b MQ的作用 1）解耦：在项目启动之初是很难预测未来会遇到什么困难的，消息中间件在处理过程中插入了一个隐含的，基于数据的接口层，两边都实现这个接口，这样就允许独立的修改或者扩展两边的处理过程，只要两边遵守相同的接口约束即可。2）冗余（存储）：在某些情况下处理数据的过程中会失败，消息中间件允许把数据持久化知道他们完全被处理3）扩展性：消息中间件解耦了应用的过程，所以提供消息入队和处理的效率是很容易的，只需要增加处理流程就可以了
redis有序异步队列削峰缓冲
06-25
在高并发场景下，流量削峰和缓冲是系统设计中的关键问题。Redis 作为一种高性能的内存数据库，可以通过其数据结构与功能实现有序异步队列，从而有效应对突发流量并缓解后端系统的压力。 ### Redis 实现有序异步队列 Redis 提供了多种适用于消息队列的数据结构，包括 List、Pub/Sub 和 Stream。其中，Stream 是 Redis 5.0 引入的新特性，具备持久化、消息确认、消费者组等高级功能，更适合构建有序异步队列[^4]。 - **使用 List 结构**：List 是最基础的队列实现方式，通过 `LPUSH` 和 `BRPOP` 等命令实现先进先出（FIFO）队列。 - **使用 Stream 结构**：Stream 支持多播、消息持久化和消费确认机制，适合对消息可靠性有较高要求的场景。 ```python # 示例：使用 Redis Stream 实现阻塞式消息读取 while True: message = redis_client.xread({'mystream': '$'}, count=1, block=2000) if message: # 处理消息 handle_message(message) ``` ### 流量削峰机制 在秒杀或抢购等高并发业务中，瞬时请求可能远超系统处理能力。通过将请求写入 Redis 队列，可以将突发流量“拉平”，使后端服务以稳定速率处理任务，避免系统崩溃或响应延迟[^3]。 - **削峰策略**： - 前端接收所有请求，写入 Redis 队列。 - 后端服务按照自身处理能力从队列中取出任务进行处理。 - 可结合限流策略，防止队列无限增长。 ### 缓冲机制设计 为了进一步提升系统的稳定性，可以在 Redis 消息队列之上引入缓冲层： - **双层队列机制**：前端使用 Redis Stream 接收消息作为第一层缓冲，后端服务再将任务写入本地队列作为第二层缓冲。 - **自动扩缩容**：根据队列长度动态调整消费者数量，提高资源利用率。 - **持久化与重试机制**：对于关键任务，可将未成功处理的消息重新放回队列，并记录日志以便后续分析。 ### 方案选型建议 | 数据结构 | 优点 | 缺点 | 适用场景 | |---------|------|------|----------| | List | 简单易用，支持阻塞操作 | 不支持消息确认和持久化 | 轻量级任务队列 | | Pub/Sub | 实时性强，支持广播 | 消息不持久化，无法保证送达 | 即时通知类场景 | | Stream | 支持持久化、确认机制、消费者组 | 相对复杂 | 对可靠性要求高的队列 | 综合来看，若需要实现一个具备有序性、可靠性和削峰能力的消息队列系统，推荐使用 Redis Stream 方案。它不仅能够满足高并发下的缓冲需求，还能提供完整的消费确认机制，确保消息不丢失[^2]。 ---
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