微服务间如何选择推送和拉取数据

本文探讨了消息系统中的两种消费模式:生产端推送与消费端拉取。详细分析了这两种模式的应用场景及优缺点,并给出了实际工作中的建议。

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在现在的系统架构中,服务间会大量采用消息来进行通信。在消息系统中,一般有两种消费模式:生产端推送和消费端拉取。那么在什么情况下,我们采用生产端推送,什么情况下换为消费端拉取呢?今天本篇文章就针对这个话题谈谈我个人的想法,希望对大家有用。

简单来说,是由实际业务决定、包括通信间的双方系统的技术实现、双方系统的架构和性能,看日后是否此业务会经常修改等多方面决定的。

 

数据是动态的且实时性强,宜采用生产端推送

订单系统有一些订单数据,供应链系统需要订单系统的订单数据,并做后续处理。例如, 订单系统的订单支付完成之后会转到供应链系统中做出库,配送等处理。

我相信绝大多数做供应链系统的时候,都会决定在订单系统的订单付完款之后,把订单数据推送到供应链系统中。如果要让供应链系统去轮循地查询订单系统的订单数据是否被付款,不仅不能保证发货的实时性和准确性,而且系统性能上也会有不必要的消耗,供应链系统还要被迫处理重复订单的问题。但注意一点的是,如果将推送设计成实时推送也是不合适的,推送成功与否不应是判断订单是否成功的条件,供应链系统与订单系统并不是强关联的,正确的做法是订单付完款的动作后,做推送的动作设计成异步,通过消息机制,推送到供应链系统,供应链系统在接收到订单后也会反馈一个接收成功的消息给订单系统,进入发货流程。

 

数据有多样性需求且实时性不强,宜采用消费端拉取

CRM系统需要拉取订单数据展示,CRM系统要做一个报表展示或实时性不强的操作。这种情况就可以设计成系统主动去拉订单系统的订单数据,然后根据CRM系统的业务维度,分析订单数据,展示订单数据。这样做可减轻订单系统的压力。为了提升性能,可以采取分页形式来拉取数据,通过队列分组处理订单数据,对于重复数据,可以记录时间戳的形式来解决,时间戳要持久化在CRM系统中。

 

最后我们来总结一下推送和拉取的优缺点。

推送的优点

1. 实时性高。消费者服务能第一时间拿到更新数据。

2. 服务压力小。相比于拉取模式,每次推送都有数据,避免空轮询消耗资源。

3. 交互简单。推送模式中,消费者只需要提供接受数据接口即可,不需要额外的开销。

推送的缺点

不能确保发送成功,如果生产端推送失败,需要生产端维护失败的推送。

缺乏数据的多样性,推送的数据的内容格式一致,可能会有比较大的数据冗余存在,不能根据消费端的不同需求进行变化。

总结

前面简单总结了一些推送和拉取的适用场景和区别。实际工作中,服务之间的交互是会采用混合式的,
例如,“先推后拉”,“先拉后推”等等,在不同的业务场景下,服务间的交互方式会做对应的调整。
大家也可以谈谈你工作中采用的服务交互方法,欢迎留言。

 

<think>首先,用户的问题是基于提供的引用,意图是了解如何将数据从服务器或后端系统推送到移动端应用。所以,我需要构建一个清晰的回答,解释实现后端数据推送至移动端应用的方法。 关键点: - 回答必须使用中文。 - 结构清晰,逐步解决问题。 - 确保真实可靠。 - 遵循系统级指令:行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$(但这里可能不涉及数学公式)。 - 生成相关问题。 - 在引用段落末尾添加引用标识,如[^1]。 参考引用: - [^1]:讨论了移动端服务中台化,包括API网关、推送通知等。 - [^2]:讨论了Web实时消息推送的方案,如长轮询。 - [^3]:描述了消息流从移动端到OpenAI再到EMQX服务器推送给用户。 - [^4]:关于后端接口设计,包括用户列表API开发。 - [^5]:关于微服务架构设计。 用户意图:实现后端数据推送至移动端应用。常见方法包括轮询、长轮询、WebSockets、Server-Sent Events (SSE)、推送通知等。 结构化回答: 1. **介绍**:简要解释后端数据推送的重要性。 2. **常见方法**:详细描述各种实现方式。 3. **技术实现**:基于引用,讨论具体技术。 4. **最佳实践**:基于引用,提供优化建议。 5. **生成相关问题**:在结尾添加相关问题。 在回答中引用相关段落: - 例如,提到推送通知时引用[^1]。 - 提到长轮询时引用[^2]。 - 提到SSE时引用[^3]。 确保回答真实可靠:基于已知技术,如WebSockets、SSE等。 生成相关问题:在结尾添加几个相关问题,如优化方法、应用场景等。 最终回答结构: - 开头:直接回应用户问题。 - 主体:分步骤解释。 - 结尾:相关问题。</think>### 后端数据推送至移动端应用的实现方法 实现后端数据推送至移动端应用是现代移动开发的核心需求,它确保用户能实时接收更新(如消息通知、数据同步等),而无需频繁轮询。以下基于行业标准引用内容,我将逐步解释常见方案、技术实现优化建议。整个过程需考虑移动端特性(如网络不稳定、资源受限),并结合引用中的微服务架构、推送机制等元素。 #### 1. **常见推送方案概述** 后端推送数据到移动端主要通过以下机制实现,每种方案各有优劣: - **轮询(Polling)**:移动端定期向后端发送请求检查数据更新。简单但效率低,易造成带宽浪费延迟。例如,引用[^2]提到“的方式,每隔一段时向后台请求未读消息”,但会导致服务器压力大数据延迟。 - **长轮询(Long Polling)**:移动端发送请求后,后端保持连接直到有数据更新才响应。减少无效请求,但连接占用资源。引用[^2]指出长轮询能缓解数据延迟问题,适合低频更新场景。 - **WebSockets**:建立全双工持久连接,后端可主动推送数据。高性能、低延迟,适用于实时应用(如聊天)。 - **Server-Sent Events (SSE)**:基于HTTP的单向推送后端通过流式响应发送数据。轻量级,兼容性好,引用[^3]中描述了“SSE流式推送技术”用于将处理结果发送到EMQX服务器。 - **推送通知(Push Notifications)**:利用操作系统级服务(如Apple APNs、Google FCM),后端通过第三方服务触发移动端通知。高效且省电,引用[^1]强调“推送通知”是中台化架构的关键组件。 选择方案需权衡实时性、资源消耗实现复杂度。通常,高频实时场景用WebSockets或SSE,低频通知用推送服务。 #### 2. **技术实现步骤与示例** 基于引用中的微服务架构(如[^5]的Spring Cloud Alibaba),实现推送需整合后端服务、消息队列移动端SDK。以下是核心步骤: - **步骤1: 后端服务设计** - 使用微服务架构拆分推送逻辑,例如创建独立“推送服务”模块。引用[^5]提到“通过服务拆分通信机制构建高效后端”,这能提升可扩展性。 - 集成消息队列(如Kafka、RabbitMQ)缓冲数据,确保推送可靠。例如,引用[^3]中“EMQX服务器”作为消息中转,处理OpenAI结果推送。 - 示例代码(伪代码): ```java // 基于Spring Boot的推送服务端点 @RestController public class PushController { @Autowired private PushService pushService; @PostMapping("/push-data") public void pushData(@RequestBody Data data) { // 处理数据并触发推送 pushService.sendToMobile(data, "user-device-id"); } } ``` 这里,后端接收数据后调用推送服务。 - **步骤2: 推送通道集成** - **WebSockets/SSE实现**: - 后端使用框架如Spring WebFlux支持SSE,移动端通过事件监听接收数据。引用[^3]的SSE流程可简化为:后端 → EMQX(消息代理) → 移动端。 - 示例:移动端(Android/Kotlin)监听SSE流: ```kotlin val eventSource = EventSource.Builder(URI("sse-endpoint")).build() eventSource.addEventListener("message") { event -> // 处理推送数据 updateUI(event.data) } ``` - **推送通知实现**: - 后端集成FCM/APNs SDK,发送设备令牌消息。引用[^1]提到“API网关推送通知”是中台化特色,需处理身份校验(如引用[^4]的“基于Redis实现用户信息缓存”)。 - 示例:后端调用FCM(Python): ```python from pyfcm import FCMNotification push_service = FCMNotification(api_key="your-api-key") result = push_service.notify_single_device( registration_id="device-token", message_title="更新", message_body="新数据推送" ) ``` - **步骤3: 移动端处理** - 移动端注册设备令牌(启动时获),并实现回调逻辑处理推送数据。引用[^4]的“移动端接口设计”强调缓存登录态管理,避免无效推送。 - 优化网络:使用指数退避重连机制应对不稳定网络。 #### 3. **优化与最佳实践** 为确保高效可靠,参考引用内容: - **性能优化**: - 采用“容器化技术”(引用[^5])部署推送服务,提升伸缩性。 - 使用Redis缓存设备信息推送状态(引用[^4]),减少数据库查询。 - 针对大数据推送,压缩数据或分页处理。 - **安全与可靠性**: - 添加身份校验(如JWT令牌),引用[^3]的“身份校验消息过滤”防止未授权访问。 - 实现消息确认机制:移动端接收后回执ACK,确保数据不丢失。 - **架构设计**: - 中台化架构(引用[^1])整合推送服务,通过API网关统一入口。 - 监控与日志:集成Prometheus或ELK栈跟踪推送成功率。 #### 4. **挑战与解决方案** - **网络问题**:移动端离线时,使用本地存储暂存数据,网络恢复后同步。 - **资源消耗**:避免频繁心跳包,优先用推送通知省电(引用[^2]对比了轮询的缺陷)。 - **跨平台兼容**:引用[^1]建议“跨平台框架”,如React Native统一处理推送逻辑。 通过以上方法,可构建低延迟、高可用的推送系统。实际项目中,结合具体场景选择方案:例如,聊天App用WebSockets,新闻更新用推送通知。 ### 相关问题 1. 如何优化移动端推送通知的送达率? 2. WebSockets Server-Sent Events (SSE) 在实时推送中的区别是什么? 3. 在微服务架构中,如何设计高并发的数据推送系统?
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