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音讯队列常见的应用场景
音讯队列中间件是分布式系统中重要的组件，次要解决利用耦合，异步音讯，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。
应用较多的音讯队列有 RocketMQ，RabbitMQ，Kafka，ZeroMQ，MetaMQ
以下介绍音讯队列在理论利用中罕用的应用场景。
异步解决，利用解耦，流量削锋、日志解决和音讯通信五个场景。
场景 1：异步解决
场景阐明：用户注册后，须要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种 1. 串行的形式；2. 并行形式
（1）串行形式：将注册信息写入数据库胜利后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个工作全副实现后，返回给客户端
（2）并行形式：将注册信息写入数据库胜利后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个工作实现后，返回给客户端。与串行的差异是，并行的形式能够进步解决的工夫
假如三个业务节点每个应用 50 毫秒钟，不思考网络等其余开销，则串行形式的工夫是 150 毫秒，并行的工夫可能是 100 毫秒。
因为 CPU 在单位工夫内解决的申请数是肯定的，假如 CPU1 秒内吞吐量是 100 次。则串行形式 1 秒内 CPU 可解决的申请量是 7 次（1000/150）。并行形式解决的申请量是 10 次（1000/100）
小结：如以上案例形容，传统的形式零碎的性能（并发量，吞吐量，响应工夫）会有瓶颈。如何解决这个问题呢？
引入音讯队列，将不是必须的业务逻辑，异步解决。革新后的架构如下：
依照以上约定，用户的响应工夫相当于是注册信息写入数据库的工夫，也就是 50 毫秒。注册邮件，发送短信写入音讯队列后，间接返回，因而写入音讯队列的速度很快，根本能够疏忽，因而用户的响应工夫可能是 50 毫秒。因而架构扭转后，零碎的吞吐量进步到每秒 20 QPS。比串行进步了 3 倍，比并行进步了两倍
场景 2：利用解耦
场景阐明：用户下单后，订单零碎须要告诉库存零碎。传统的做法是，订单零碎调用库存零碎的接口。如下图
传统模式的毛病：
- 如果库存零碎无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败
- 订单零碎与库存零碎耦合
如何解决以上问题呢？引入利用音讯队列后的计划，如下图：
- 订单零碎：用户下单后，订单零碎实现长久化解决，将音讯写入音讯队列，返回用户订单下单胜利
- 库存零碎：订阅下单的音讯，采纳拉 / 推的形式，获取下单信息，库存零碎依据下单信息，进行库存操作
- 如果：在下单时库存零碎不能失常应用。也不影响失常下单，因为下单后，订单零碎写入音讯队列就不再关怀其余的后续操作了。实现订单零碎与库存零碎的利用解耦
场景 3：流量削锋
流量削锋也是音讯队列中的罕用场景，个别在秒杀或团抢流动中应用宽泛
利用场景：秒杀流动，个别会因为流量过大，导致流量暴增，利用挂掉。为解决这个问题，个别须要在利用前端退出音讯队列。
- 能够管制流动的人数
- 能够缓解短时间内高流量压垮利用
- 用户的申请，服务器接管后，首先写入音讯队列。如果音讯队列长度超过最大数量，则间接摈弃用户申请或跳转到谬误页面
- 秒杀业务依据音讯队列中的申请信息，再做后续解决
场景 4：日志解决
日志解决是指将音讯队列用在日志解决中，比方 Kafka 的利用，解决大量日志传输的问题。架构简化如下
- 日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写入 Kafka 队列
- Kafka 音讯队列，负责日志数据的接管，存储和转发
- 日志解决利用：订阅并生产 kafka 队列中的日志数据
以下是新浪 kafka 日志解决利用案例
(1)、Kafka：接管用户日志的音讯队列
(2)、Logstash：做日志解析，对立成 JSON 输入给 Elasticsearch
(3)、Elasticsearch：实时日志剖析服务的核心技术，一个 schemaless，实时的数据存储服务，通过 index 组织数据，兼具弱小的搜寻和统计性能
(4)、Kibana：基于 Elasticsearch 的数据可视化组件，超强的数据可视化能力是泛滥公司抉择 ELK stack 的重要起因
场景 5：音讯通信
音讯通信是指，音讯队列个别都内置了高效的通信机制，因而也能够用在纯的音讯通信。比方实现点对点音讯队列，或者聊天室等
点对点通信：
客户端 A 和客户端 B 应用同一队列，进行音讯通信。
聊天室通信：
客户端 A，客户端 B，客户端 N 订阅同一主题，进行音讯公布和接管。实现相似聊天室成果。
以上理论是音讯队列的两种音讯模式，点对点或公布订阅模式。模型为示意图，供参考。
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