为什么需要消息队列 c#消息队列实际应用场景

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几十年前,消息队列开始兴起,它用于连接大型机和服务器应用程序,并逐渐在企业的服务总线与事件总线设计模式、应用间的路由和数据迁移中发挥至关重要的作用 。
2020年处于移动互联网的下半场,各种技术层出不穷,虽然数据也在爆发式增长,但是高并发、高吞吐已经不再是首要的痛点,稳定、可靠才是王道 。
新网为大家准备了一篇消息队列入门级介绍,帮助大家对消息队列有一个大致的了解,并对对时下流行的消息队列组件进行了简单的比较 。
一、为什么需要消息队列?
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题 。实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构 。使用较多的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ 。
由于在高并发环境下,同步请求来不及处理,请求往往会发生阻塞 。大量的请求到达访问数据库,导致行锁表锁,最后请求线程会堆积过多,从而触发 too many connection错误,引发雪崩效应 。我们使用消息队列,通过异步处理请求,从而缓解系统的压力 。

为什么需要消息队列 c#消息队列实际应用场景

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二、消息队列应用场景
以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景:异步处理,应用解耦,流量削锋和消息通讯四个场景 。
1、异步处理
场景说明:用户注册后,需要发注册邮件和注册短信 。传统的做法有两种:串行的方式和并行方式 。
串行方式:将注册信息写入数据库成功后,发送注册邮件,再发送注册短信 。以上三个任务全部完成后,返回给客户 。
并行方式:将注册信息写入数据库成功后,发送注册邮件的同时,发送注册短信 。以上三个任务完成后,返回给客户端 。与串行的差别是,并行的方式可以提高处理的时间 。
假设三个业务节点每个使用50毫秒钟,不考虑网络等其他开销,则串行方式的时间是150毫秒,并行的时间可能是100毫秒 。
因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的,假设CPU1秒内吞吐量是100次 。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次(1000/150) 。并行方式处理的请求量是10次(1000/100) 。
小结:如以上案例描述,传统的方式系统的性能(并发量,吞吐量,响应时间)会有瓶颈 。如何解决这个问题呢?
引入消息队列,将不是必须的业务逻辑,异步处理 。
按照以上约定,用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间,也就是50毫秒 。注册邮件,发送短信写入消息队列后,直接返回,因此写入消息队列的速度很快,基本可以忽略,因此用户的响应时间可能是50毫秒 。因此架构改变后,系统的吞吐量提高到每秒20QPS 。比串行提高了3倍,比并行提高了两倍!
2、应用解耦
场景说明:用户下单后,订单系统需要通知库存系统 。传统的做法是,订单系统调用库存系统的接口 。
传统模式的缺点:假如库存系统无法访问,则订单减库存将失败,从而导致订单失败,订单系统与库存系统耦合 。
如何解决以上问题呢?引入应用消息队列后的方案:
订单系统:用户下单后,订单系统完成持久化处理,将消息写入消息队列,返回用户订单下单成功
库存系统:订阅下单的消息,采用拉/推的方式,获取下单信息,库存系统根据下单信息,进行库存操作
假如:在下单时库存系统不能正常使用 。也不影响正常下单,因为下单后,订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了 。实现订单系统与库存系统的应用解耦 。

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3、流量削锋
流量削锋也是消息队列中的常用场景,一般在秒杀或团抢活动中使用广泛!
应用场景:秒杀活动,一般会因为流量过大,导致流量暴增,应用挂掉 。为解决这个问题,一般需要在应用前端加入消息队列 。
可以控制活动的人数,可以缓解短时间内高流量压垮应用 。
用户的请求,服务器接收后,首先写入消息队列 。假如消息队列长度超过最大数量,则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面 。
秒杀业务根据消息队列中的请求信息,再做后续处理 。
4、消息通讯