1異步處理

場(chǎng)景說(shuō)明：用戶注冊(cè)后，需要發(fā)注冊(cè)郵件和注冊(cè)短信沟于。傳統(tǒng)的做法有兩種：

• 串行方式：將注冊(cè)信息寫入數(shù)據(jù)庫(kù)成功后，發(fā)送注冊(cè)郵件植康，再發(fā)送注冊(cè)短信旷太。以上三個(gè)任務(wù)全部完成后，返回給客戶端销睁。

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• 并行方式：將注冊(cè)信息寫入數(shù)據(jù)庫(kù)成功后供璧，發(fā)送注冊(cè)郵件的同時(shí)，發(fā)送注冊(cè)短信冻记。以上三個(gè)任務(wù)完成后睡毒，返回給客戶端。與串行的差別是冗栗，并行的方式可以提高處理的時(shí)間演顾。

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假設(shè)三個(gè)業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)每個(gè)使用50毫秒鐘，不考慮網(wǎng)絡(luò)等其他開(kāi)銷隅居，則串行方式的時(shí)間是150毫秒钠至，并行的時(shí)間可能是100毫秒。

因?yàn)镃PU在單位時(shí)間內(nèi)處理的請(qǐng)求數(shù)是一定的胎源，假設(shè)CPU1秒內(nèi)吞吐量是100次棉钧。則串行方式1秒內(nèi)CPU可處理的請(qǐng)求量是7次（1000/150）。并行方式處理的請(qǐng)求量是10次（1000/100）涕蚤。

小結(jié)：如以上案例描述掰盘，傳統(tǒng)的方式系統(tǒng)的性能（并發(fā)量，吞吐量赞季，響應(yīng)時(shí)間）會(huì)有瓶頸愧捕。如何解決這個(gè)問(wèn)題呢？

引入消息隊(duì)列申钩，將不是必須的業(yè)務(wù)邏輯次绘，異步處理。改造后的架構(gòu)如下：

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按照以上約定撒遣，用戶的響應(yīng)時(shí)間相當(dāng)于是注冊(cè)信息寫入數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)間邮偎，也就是50毫秒。注冊(cè)郵件义黎，發(fā)送短信寫入消息隊(duì)列后禾进，直接返回，因此寫入消息隊(duì)列的速度很快廉涕，基本可以忽略泻云，因此用戶的響應(yīng)時(shí)間可能是50毫秒艇拍。因此架構(gòu)改變后，系統(tǒng)的吞吐量提高到每秒20 QPS宠纯。比串行提高了3倍卸夕，比并行提高了兩倍。

2應(yīng)用解耦

場(chǎng)景說(shuō)明：用戶下單后婆瓜，訂單系統(tǒng)需要通知庫(kù)存系統(tǒng)快集。傳統(tǒng)的做法是，訂單系統(tǒng)調(diào)用庫(kù)存系統(tǒng)的接口廉白。如下圖：

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傳統(tǒng)模式的缺點(diǎn)：

1. 假如庫(kù)存系統(tǒng)無(wú)法訪問(wèn)个初，則訂單減庫(kù)存將失敗，從而導(dǎo)致訂單失敽秕濉院溺；
2. 訂單系統(tǒng)與庫(kù)存系統(tǒng)耦合；

如何解決以上問(wèn)題呢晕讲？引入應(yīng)用消息隊(duì)列后的方案，如下圖：

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• 訂單系統(tǒng)：用戶下單后马澈，訂單系統(tǒng)完成持久化處理瓢省，將消息寫入消息隊(duì)列，返回用戶訂單下單成功痊班。
• 庫(kù)存系統(tǒng)：訂閱下單的消息勤婚，采用拉/推的方式，獲取下單信息涤伐，庫(kù)存系統(tǒng)根據(jù)下單信息馒胆，進(jìn)行庫(kù)存操作。
• 假如：在下單時(shí)庫(kù)存系統(tǒng)不能正常使用凝果。也不影響正常下單祝迂，因?yàn)橄聠魏螅唵蜗到y(tǒng)寫入消息隊(duì)列就不再關(guān)心其他的后續(xù)操作了器净。實(shí)現(xiàn)訂單系統(tǒng)與庫(kù)存系統(tǒng)的應(yīng)用解耦型雳。

3流量削鋒

流量削鋒也是消息隊(duì)列中的常用場(chǎng)景，一般在秒殺或團(tuán)搶活動(dòng)中使用廣泛山害。

應(yīng)用場(chǎng)景：秒殺活動(dòng)纠俭，一般會(huì)因?yàn)榱髁窟^(guò)大，導(dǎo)致流量暴增浪慌，應(yīng)用掛掉冤荆。為解決這個(gè)問(wèn)題，一般需要在應(yīng)用前端加入消息隊(duì)列权纤。

1. 可以控制活動(dòng)的人數(shù)钓简；
2. 可以緩解短時(shí)間內(nèi)高流量壓垮應(yīng)用乌妒；

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1. 用戶的請(qǐng)求，服務(wù)器接收后涌庭，首先寫入消息隊(duì)列芥被。假如消息隊(duì)列長(zhǎng)度超過(guò)最大數(shù)量，則直接拋棄用戶請(qǐng)求或跳轉(zhuǎn)到錯(cuò)誤頁(yè)面坐榆；
2. 秒殺業(yè)務(wù)根據(jù)消息隊(duì)列中的請(qǐng)求信息拴魄，再做后續(xù)處理。

4日志處理

日志處理是指將消息隊(duì)列用在日志處理中席镀，比如Kafka的應(yīng)用匹中，解決大量日志傳輸?shù)膯?wèn)題。架構(gòu)簡(jiǎn)化如下：

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1. 日志采集客戶端豪诲，負(fù)責(zé)日志數(shù)據(jù)采集顶捷，定時(shí)寫受寫入Kafka隊(duì)列；
2. Kafka消息隊(duì)列屎篱，負(fù)責(zé)日志數(shù)據(jù)的接收服赎，存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)發(fā)；
3. 日志處理應(yīng)用：訂閱并消費(fèi)kafka隊(duì)列中的日志數(shù)據(jù)交播；

以下是新浪kafka日志處理應(yīng)用案例：

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1. Kafka：接收用戶日志的消息隊(duì)列重虑。
2. Logstash：做日志解析，統(tǒng)一成JSON輸出給Elasticsearch秦士。
3. Elasticsearch：實(shí)時(shí)日志分析服務(wù)的核心技術(shù)缺厉，一個(gè)schemaless，實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)隧土，通過(guò)index組織數(shù)據(jù)提针，兼具強(qiáng)大的搜索和統(tǒng)計(jì)功能。
4. Kibana：基于Elasticsearch的數(shù)據(jù)可視化組件曹傀，超強(qiáng)的數(shù)據(jù)可視化能力是眾多公司選擇ELK stack的重要原因辐脖。

5消息通訊

消息通訊是指，消息隊(duì)列一般都內(nèi)置了高效的通信機(jī)制皆愉，因此也可以用在純的消息通訊揖曾。比如實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)消息隊(duì)列，或者聊天室等亥啦。

點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通訊：

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客戶端A和客戶端B使用同一隊(duì)列炭剪，進(jìn)行消息通訊。

聊天室通訊：

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客戶端A翔脱，客戶端B奴拦，客戶端N訂閱同一主題，進(jìn)行消息發(fā)布和接收届吁。實(shí)現(xiàn)類似聊天室效果错妖。

以上實(shí)際是消息隊(duì)列的兩種消息模式绿鸣，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)或發(fā)布訂閱模式。