MQ使用场景

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一、缘起

一切脱离业务的架构设计与新技术引入都是耍流氓。

 

引入一个技术之前,首先应该解答的问题是,这个技术解决什么问题。


就像微服务分层架构之前,应该首先回答,为什么要引入微服务,微服务究竟解决什么问题(详见《互联网架构为什么要做微服务?》)。

 

最近分享了几篇MQ相关的文章:

MQ如何实现延时消息

MQ如何实现消息必达

MQ如何实现幂等性

不少网友询问,究竟什么时候使用MQ,MQ究竟适合什么场景,故有了此文。

 

二、MQ是干嘛的

消息总线(Message Queue),后文称MQ,是一种跨进程的通信机制,用于上下游传递消息。

 


在互联网架构中,MQ是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。

使用了MQ之后,消息发送上游只需要依赖MQ,逻辑上和物理上都不用依赖其他服务。

 

三、什么时候不使用消息总线


既然MQ是互联网分层架构中的解耦利器,那所有通讯都使用MQ岂不是很好?这是一个严重的误区,调用与被调用的关系,是无法被MQ取代的。

 

MQ的不足是:

1)系统更复杂,多了一个MQ组件

2)消息传递路径更长,延时会增加

3)消息可靠性和重复性互为矛盾,消息不丢不重难以同时保证

4)上游无法知道下游的执行结果,这一点是很致命的

 

举个栗子:用户登录场景,登录页面调用passport服务,passport服务的执行结果直接影响登录结果,此处的“登录页面”与“passport服务”就必须使用调用关系,而不能使用MQ通信。

 

无论如何,记住这个结论:调用方实时依赖执行结果的业务场景,请使用调用,而不是MQ。

 

四、什么时候使用MQ

【典型场景一:数据驱动的任务依赖】

 什么是任务依赖,举个栗子,互联网公司经常在凌晨进行一些数据统计任务,这些任务之间有一定的依赖关系,比如:

1)task3需要使用task2的输出作为输入

2)task2需要使用task1的输出作为输入

这样的话,tast1, task2, task3之间就有任务依赖关系,必须task1先执行,再task2执行,载task3执行。


对于这类需求,常见的实现方式是,使用cron人工排执行时间表:

1)task1,0:00执行,经验执行时间为50分钟

2)task2,1:00执行(为task1预留10分钟buffer),经验执行时间也是50分钟

3)task3,2:00执行(为task2预留10分钟buffer)

 

这种方法的坏处是:

1)如果有一个任务执行时间超过了预留buffer的时间,将会得到错误的结果,因为后置任务不清楚前置任务是否执行成功,此时要手动重跑任务,还有可能要调整排班表

2)总任务的执行时间很长,总是要预留很多buffer,如果前置任务提前完成,后置任务不会提前开始

3)如果一个任务被多个任务依赖,这个任务将会称为关键路径,排班表很难体现依赖关系,容易出错

4)如果有一个任务的执行时间要调整,将会有多个任务的执行时间要调整


无论如何,采用“cron排班表”的方法,各任务耦合,谁用过谁痛谁知道(采用此法的请评论留言)

 


优化方案是,采用MQ解耦:

1)task1准时开始,结束后发一个“task1 done”的消息

2)task2订阅“task1 done”的消息,收到消息后第一时间启动执行,结束后发一个“task2 done”的消息

3)task3同理

 

采用MQ的优点是:

1)不需要预留buffer,上游任务执行完,下游任务总会在第一时间被执行

2)依赖多个任务,被多个任务依赖都很好处理,只需要订阅相关消息即可

3)有任务执行时间变化,下游任务都不需要调整执行时间

 

需要特别说明的是,MQ只用来传递上游任务执行完成的消息,并不用于传递真正的输入输出数据。

 

【典型场景二:上游不关心执行结果】

上游需要关注执行结果时要用“调用”,上游不关注执行结果时,就可以使用MQ了。

 

举个栗子,58同城的很多下游需要关注“用户发布帖子”这个事件,比如招聘用户发布帖子后,招聘业务要奖励58豆,房产用户发布帖子后,房产业务要送2个置顶,二手用户发布帖子后,二手业务要修改用户统计数据。

 


对于这类需求,常见的实现方式是,使用调用关系:

帖子发布服务执行完成之后,调用下游招聘业务、房产业务、二手业务,来完成消息的通知,但事实上,这个通知是否正常正确的执行,帖子发布服务根本不关注。

 

这种方法的坏处是:

1)帖子发布流程的执行时间增加了

2)下游服务当机,可能导致帖子发布服务受影响,上下游逻辑+物理依赖严重

3)每当增加一个需要知道“帖子发布成功”信息的下游,修改代码的是帖子发布服务,这一点是最恶心的,属于架构设计中典型的依赖倒转,谁用过谁痛谁知道(采用此法的请评论留言)

 


优化方案是,采用MQ解耦:

1)帖子发布成功后,向MQ发一个消息

2)哪个下游关注“帖子发布成功”的消息,主动去MQ订阅

 

采用MQ的优点是:

1)上游执行时间短

2)上下游逻辑+物理解耦,除了与MQ有物理连接,模块之间都不相互依赖

3)新增一个下游消息关注方,上游不需要修改任何代码

 

典型场景三:上游关注执行结果,但执行时间很长

 有时候上游需要关注执行结果,但执行结果时间很长(典型的是调用离线处理,或者跨公网调用),也经常使用回调网关+MQ来解耦。

 

举个栗子,微信支付,跨公网调用微信的接口,执行时间会比较长,但调用方又非常关注执行结果,此时一般怎么玩呢?


一般采用“回调网关+MQ”方案来解耦:

1)调用方直接跨公网调用微信接口

2)微信返回调用成功,此时并不代表返回成功

3)微信执行完成后,回调统一网关

4)网关将返回结果通知MQ

5)请求方收到结果通知

 

这里需要注意的是,不应该由回调网关来调用上游来通知结果,如果是这样的话,每次新增调用方,回调网关都需要修改代码,仍然会反向依赖,使用回调网关+MQ的方案,新增任何对微信支付的调用,都不需要修改代码啦。

 

五、总结

MQ是一个互联网架构中常见的解耦利器。


什么时候不使用MQ?

上游实时关注执行结果

 

什么时候使用MQ?

1)数据驱动的任务依赖

2)上游不关心多下游执行结果

3)异步返回执行时间长


### 消息队列 MQ使用场景及案例 #### 1. **应用解耦** 消息队列可以减少服务之间的耦合性,使得不同的服务能够通过消息队列进行通信,而不必关注对方的具体实现细节。例如,在电商系统中,当用户下单后,订单服务只需将订单信息发送到消息队列,库存服务、支付服务等可以从队列中消费该消息并执行相应的操作[^5]。 #### 2. **流量削峰** 在某些特定时间段内,系统的请求量可能会急剧增加,如秒杀活动或抽奖系统。此时,如果不采取措施,可能导致服务器崩溃。通过引入消息队列,可以在高峰期缓冲用户的请求,从而削弱瞬时的请求高峰,使系统吞吐量保持稳定。 #### 3. **异步处理** 许多业务逻辑不需要实时响应,而是可以稍后处理。在这种情况下,可以通过消息队列实现异步处理。例如,邮件通知功能无需立即完成,可以将其放入消息队列中由后台进程逐步处理。 #### 4. **日志收集与监控** 分布式系统通常会产生大量的日志数据,直接存储这些日志会对性能造成影响。利用消息队列(如 Kafka),可以先将日志事件发布到队列中,再由专门的日志分析工具统一处理和存储。 #### 5. **消息广播** 在一个多模块协作的系统中,某个事件的发生可能需要多个下游系统知晓。传统方式下每次新增一个订阅者都需要修改代码;而借助于消息队列,则只需向主题发布一条消息即可让所有感兴趣的消费者接收到。 #### 6. **事务最终一致性保障** 对于跨数据库的操作或者复杂的业务流程来说,很难做到强一致性的即时更新。这时可通过可靠的消息传递机制配合本地事务表等方式达成最终的一致状态。比如银行转账过程中涉及两个账户余额的同时调整,就可以依赖 TCC 或 Saga 模式结合 MQ 实现软约束下的全局协调。 ```python # 示例:简单的生产者-消费者模型 import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() # 生产者端 发送消息至 RabbitMQ 队列 def send_message(): channel.queue_declare(queue='task_queue') message = 'Hello World!' channel.basic_publish(exchange='', routing_key='task_queue', body=message) print(f"Sent {message}") connection.close() send_message() ``` --- ### 如何解决消息丢失问题? 为了避免因网络波动或其他异常情况引起的数据遗失现象发生,需从以下几个方面着手考虑解决方案: - 设置合理的超时时间窗口以便确认每条记录确实已被正确接收; - 启用持久化选项保存尚未分发出去的信息副本直到它们被正式签收为止; - 对重要程度较高的指令实施多次尝试递交策略直至成功为止但要注意控制好最大重试上限以免无限循环浪费资源[^4]。 上述方法共同作用可有效降低甚至杜绝丢包风险提升整个链路可靠性水平满足企业级应用场景需求标准[^1]。 ---
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