消息隊列activeMQ

業務場景說明:

消息隊列在大型電子商務類網站，如京東、淘寶、去哪兒等網站有着深入的應用，隊列的主要作用是消除高併發訪問高峯，加快網站的響應速度。在不使用消息隊列的情況下，用戶的請求數據直接寫入數據庫，在高併發的情況下，會對數據庫造成巨大的壓力，同時也使得系統響應延遲加劇。在使用隊列後，用戶的請求發給隊列後立即返回,（例如: 當然不能直接給用戶提示訂單提交成功，京東上提示：您“您提交了訂單，請等待系統確認”），再由消息隊列的消費者進程從消息隊列中獲取數據，異步寫入數據庫。由於消息隊列的服務處理速度遠快於數據庫，因此用戶的響應延遲可得到有效改善。

圖解說明:

1. 消息隊列說明

• 消息隊列中間件是分佈式系統中重要的組件，主要解決應用耦合，異步消息，流量削鋒等問題。

• 實現高性能，高可用，可伸縮和最終一致性架構。是大型分佈式系統不可缺少的中間件。

• 目前在生產環境，使用較多的消息隊列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。

2. 消息隊列應用場景

消息隊列在實際應用中常用的使用場景。異步處理，應用解耦，流量削鋒和消息通訊四個場景。

2.1. 異步處理

場景說明：用戶註冊後，需要發註冊郵件和註冊短信。傳統的做法有兩種1.串行的方式；2.並行方式。

（1）串行方式 ：將註冊信息寫入數據庫成功後，發送註冊郵件，再發送註冊短信。以上三個任務全部完成後，返回給客戶端。

（2）並行方式：將註冊信息寫入數據庫成功後，發送註冊郵件的同時，發送註冊短信。以上三個任務完成後，返回給客戶端。與串行的差別是，並行的方式可以提高處理的時間。

假設三個業務節點每個使用50毫秒鐘，不考慮網絡等其他開銷，則串行方式的時間是150毫秒，並行的時間可能是100毫秒。

因爲CPU在單位時間內處理的請求數是一定的，假設CPU1秒內吞吐量是100次。

則串行方式1秒內CPU可處理的請求量是7次（1000/150）。並行方式處理的請求量是10次（1000/100）。

小結：如以上案例描述，傳統的方式系統的性能（併發量，吞吐量，響應時間）會有瓶頸。如何解決這個問題呢？

引入消息隊列，將不是必須的業務邏輯，異步處理。改造後的架構如下：

按照以上約定，用戶的響應時間相當於是註冊信息寫入數據庫的時間，也就是50毫秒。

註冊郵件，發送短信寫入消息隊列後，直接返回，因此寫入消息隊列的速度很快，基本可以忽略，

因此用戶的響應時間可能是50毫秒。所以基於此架構改變後，系統的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比並行提高了兩倍。

2.2. 應用解耦
場景說明：用戶下單後，訂單系統需要通知庫存系統。傳統的做法是，訂單系統調用庫存系統的接口。如下圖：

傳統模式的缺點：

1） 假如庫存系統無法訪問，則訂單減庫存將失敗，從而導致訂單失敗；

2） 訂單系統與庫存系統耦合；

如何解決以上問題呢？引入應用消息隊列後的方案，如下圖：

• 1:訂單系統：用戶下單後，訂單系統完成持久化處理，將消息寫入消息隊列，返回用戶訂單下單成功,請等待物流配送。
• 2:庫存系統：訂閱下單的消息，採用拉/推的方式，獲取下單信息，庫存系統根據下單信息，進行庫存操作。
• 3:假如：在下單時庫存系統不能正常使用。也不影響正常下單，
• 因爲下單後，訂單系統寫入消息隊列就不再關心其他的後續操作了。實現訂單系統與庫存系統的應用解耦。

2.3. 流量削鋒
流量削鋒也是消息隊列中的常用場景，一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛。

應用場景：秒殺活動，一般會因爲流量過大，導致流量暴增，應用容易掛掉。爲解決這個問題，一般需要在應用前端加入消息隊列。

1. 可以控制活動的人數.
2. 可以緩解短時間內高流量壓垮應用；
   
3. 用戶的請求，服務器接收後，首先寫入消息隊列。假如消息隊列長度超過最大數量，則直接拋棄用戶請求或跳轉到錯誤頁面；
4. 秒殺業務根據消息隊列中的請求信息，再做後續處理。

2.4. 消息通訊
消息通訊是指，消息隊列一般都內置了高效的通信機制，因此也可以用在純的消息通訊。比如實現點對點消息隊列，或者聊天室等。

點對點通訊：

客戶端A和客戶端B使用同一隊列，進行消息通訊。

聊天室通訊：

客戶端A，客戶端B，客戶端N訂閱同一主題，進行消息發佈和接收。實現類似聊天室效果。
以上實際是消息隊列的兩種消息模式，點對點或發佈訂閱模式。
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