一、什么是消息队列?
消息队列不知道大家看到这个词的时候,会不会觉得它是一个比较高端的技术,反正我是觉得它好像是挺牛逼的。
消息队列,一般我们会简称它为MQ(Message Queue),嗯,就是很直白的简写。
我们先不管消息(Message)这个词,来看看队列(Queue)。这一看,队列大家应该都熟悉吧。
队列是一种先进先出的数据结构。
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那为什么还需要消息队列(MQ)这种中间件呢???其实这个问题,跟之前我学Redis的时候很像。Redis是一个以key-value
形式存储的内存数据库,明明我们可以使用类似HashMap这种实现类就可以达到类似的效果了,那还为什么要Redis?《Redis合集》
- 到这里,大家可以先猜猜为什么要用消息队列(MQ)这种中间件,下面会继续补充。
消息队列可以简单理解为:把要传输的数据放在队列中。
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科普:
把数据放到消息队列叫做生产者
从消息队列里边取数据叫做消费者
二、为什么要用消息队列?
2.1 解耦
为什么要用消息队列,也就是在问:用了消息队列有什么好处。我们看看以下的场景
现在我有一个系统A,系统A可以产生一个userId
系统A可以产生一个UserId
然后,现在有系统B,C,D都需要这个userId
去做相关的操作
系统A将userId写到消息队列中,系统C和系统D从消息队列中拿数据。这样有什么好处?
系统A只负责把数据写到队列中,谁想要或不想要这个数据(消息),系统A一点都不关心。
即便现在系统D不想要userId这个数据了,系统B又突然想要userId这个数据了,都跟系统A无关,系统A一点代码都不用改。
系统D拿userId不再经过系统A,而是从消息队列里边拿。系统D即便挂了或者请求超时,都跟系统A无关,只跟消息队列有关。
这样一来,系统A与系统B、C、D都解耦了。
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2.2 异步
假设系统A运算出userId具体的值需要50ms,调用系统B的接口需要300ms,调用系统C的接口需要300ms,调用系统D的接口需要300ms。那么这次请求就需要50+300+300+300=950ms
并且我们得知,系统A做的是主要的业务,而系统B、C、D是非主要的业务。比如系统A处理的是订单下单,而系统B是订单下单成功了,那发送一条短信告诉具体的用户此订单已成功,而系统C和系统D也是处理一些小事而已。
那么此时,为了提高用户体验和吞吐量,其实可以异步地调用系统B、C、D的接口。所以,我们可以弄成是这样的:
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2.3 削峰/限流
我们再来一个场景,现在我们每个月要搞一次大促,大促期间的并发可能会很高的,比如每秒3000个请求。假设我们现在有两台机器处理请求,并且每台机器只能每次处理1000个请求。
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那多出来的1000个请求,可能就把我们整个系统给搞崩了...所以,有一种办法,我们可以写到消息队列中:
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系统B和系统C根据自己的能够处理的请求数去消息队列中拿数据,这样即便有每秒有8000个请求,那只是把请求放在消息队列中,去拿消息队列的消息由系统自己去控制,这样就不会把整个系统给搞崩。
三、使用消息队列有什么问题?
经过我们上面的场景,我们已经可以发现,消息队列能做的事其实还是蛮多的。
- 无论是我们使用消息队列来做解耦、异步还是削峰,消息队列肯定不能是单机的。试着想一下,如果是单机的消息队列,万一这台机器挂了,那我们整个系统几乎就是不可用了。
- 我们将数据写到消息队列上,系统B和C还没来得及取消息队列的数据,就挂掉了。如果没有做任何的措施,我们的数据就丢了。
那存在哪呢?磁盘?数据库?Redis?分布式文件系统? - 消费者怎么从消息队列里边得到数据?有两种办法:
生产者将数据放到消息队列中,消息队列有数据了,主动叫消费者去拿(俗称push)
消费者不断去轮训消息队列,看看有没有新的数据,如果有就消费(俗称pull) - 其他除了这些,我们在使用的时候还得考虑各种的问题:消息重复消费了怎么办啊?我想保证消息是绝对有顺序的怎么做?
最后
本文主要讲解了什么是消息队列,消息队列可以为我们带来什么好处,以及一个消息队列可能会涉及到哪些问题。希望给大家带来一定的帮助。
参考资料:
- Kafka简明教程
- 消息队列使用的四种场景介绍,有图有解析,一看就懂
- 消息队列设计精要
- 消息队列的使用场景是怎样的
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