1、前言

又到了金三银四的时候，大家都按耐不住心田的躁动，我在这里给大家分享下之前面试中遇到的一个知识点（MQ 的利用场景），如有有余，欢送大佬们指导指导。

消息中间件利用背景

进步零碎性能首先思考的是数据库的优化，然而数据库因为历史起因，横向扩大是一件非常复杂的工程，所有咱们个别会尽量把流量都挡在数据库之前。不论是有限的横向扩大服务器，还是纵向阻隔达到数据库的流量，都是这个思路。阻隔中转数据库的流量，缓存组件和音讯组件是两大杀器。

2、MQ 简介

MQ：Message queue，音讯队列，就是指保留音讯的一个容器。

当初罕用的 MQ 组件有 activeMQ、rabbitMQ、rocketMQ，当然近年来炽热的 kafka，从某些场景来说，也是 MQ，不过 kafka 的性能更加弱小，尽管不同的 MQ 都有本人的特点和劣势，然而，不论是哪种 MQ，都有 MQ 自身自带的一些特点。

罕用音讯队列比拟

3、MQ 特点

先进先出

先进先出，是队列最显著的特点。音讯队列的程序在入队的时候就根本曾经确定了，个别是不需人工干预的。而且，最重要的是，数据是只有一条数据在应用中。这也是 MQ 在诸多场景被应用的起因。

公布订阅

公布订阅是一种很高效的解决形式，如果不产生阻塞，根本能够当做是同步操作。这种解决形式能十分无效的晋升服务器利用率，这样的利用场景十分宽泛。

长久化

长久化确保 MQ 的应用不只是一个局部场景的辅助工具，而是让 MQ 能像数据库一样存储外围的数据，保障 MQ 的可靠性。

分布式

在当初大流量、大数据的应用场景下，只反对单体利用的服务器软件根本是无奈应用的，反对分布式的部署，能力被宽泛应用。而且，MQ 的定位就是一个高性能的中间件。

4、利用场景

音讯队列中间件是分布式系统中重要的组件，次要解决利用解耦，异步音讯，流量削锋、海量日志数据同步、分布式事务等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。

4.1 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。

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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度高，容易呈现雪崩事变。

引入利用音讯队列后的计划：

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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 pull/push 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。
解决问题关键步骤：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，只有达成最终一致性即可。实现订单零碎与库存零碎的利用解耦。

4.2 异步音讯

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：串行的形式、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。

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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。

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   问题剖析：

   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）
   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。

   将发送注册邮件和注册短信的步骤通过音讯队列解耦：

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   由以上架构可知，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。

4.3 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。

场景阐明：秒杀流动，个别会因为流量过大，导致流量暴增，利用或者数据库挂掉。为解决这个问题，个别须要在利用前端退出音讯队列。

架构如下：

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退出音讯队列的益处：

1. 能够管制流动的人数
2. 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。

4.4 海量日志数据同步

场景阐明：在微服务体系下，我的项目往往是集群部署，那么就须要一个对立日志平台来查问各个实例的日志，但集群中的日志信息往往都是海量数据，繁多的日志采集工具不能满足业务的须要，因而须要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：

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架构阐明：

1. 日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入 Kafka 队列
2. Kafka 音讯队列，负责日志数据的接管，存储和转发
3. 日志解决利用：订阅并生产 kafka 队列中的日志数据

4.5 分布式事物

分布式事务又分为强统一，弱统一，和最终一致性

1. 强统一：

   当更新操作实现之后，任何多个后续过程或者线程的拜访都会返回最新的更新过的值。这种是对用户最敌对的，就是用户上一次写什么，下一次就保障能读到什么。依据 CAP 实践，这种实现须要就义可用性。

2. 弱统一：

   零碎并不保障续过程或者线程的拜访都会返回最新的更新过的值。零碎在数据写入胜利之后，不承诺立刻能够读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后能够读到。

3. 最终统一：

   弱一致性的特定模式。零碎保障在没有后续更新的前提下，零碎最终返回上一次更新操作的值。在没有故障产生的前提下，不统一窗口的工夫次要受通信提早，零碎负载和复制正本的个数影响。DNS 是一个典型的最终一致性零碎。

在分布式系统中，同时满足“CAP 定律”中的一致性、可用性和分区容错性三者是简直不可能的。在互联网畛域的绝大多数的场景，都须要就义强一致性来换取零碎的高可用性，零碎往往只须要保障“最终一致性”，只有这个最终工夫是在用户能够承受的范畴内即可，这时候咱们只须要用短暂的数据不统一就能够达到咱们想要成果。

场景阐明：比方有订单，库存两个数据，一个下单过程简化为，加一个订单，减一个库存。而订单和库存是独立的服务，那怎么保证数据一致性。

近程调用最郁闷的中央就是，后果有 3 种，胜利、失败和超时。超时的话，成功失败都有可能。个别的解决方案，大多数的做法是借助 mq 来做最终统一。

实现最终统一：

通过下面的架构可能会想到这些问题：

本地先执行事务，执行胜利了就发个音讯过来，生产端拿到音讯执行本人的事务。
比方 a，b 两个服务，服务 a 异步调用服务 b，如果服务 b 失败了，或者胜利，或者超时，那么怎么用 mq 让他们最终统一呢？

参照于本地事务的概念可将该场景分为三种状况解决：

1. 第一种状况：假如 a，b 都失常执行，那整个业务失常完结；
2. 第二种状况：假如 b 超时, 那么须要 MQ 给 b 重发消息（b 服务要做幂等），如果呈现重发失败的话，须要看状况，是中断服务，还是持续重发，甚至人为干涉；
3. 第三种状况：假如 a,b 之中的一个失败了，失败的服务利用 MQ 给其余的服务发送音讯，其余的服务接管音讯，查问本地事务记录日志，如果本地也失败，删除收到的音讯(示意音讯生产胜利)，如果本地胜利的话，则须要调用弥补接口进行弥补(须要每个服务都提供业务弥补接口)。

须要特地留神：

MQ 这里有个坑，通常只实用于只容许第一个操作失败的场景，也就是第一个胜利之后必须保障前面的操作在业务上没阻碍，不然前面失败了后面不好回滚，只容许零碎异样的失败，不容许业务上的失败，通常业务上失败一次前面基本上也不太可能胜利了，要是因为网络或宕机引起的失败能够通过重试解决，如果业务异样，那就只能发消息给服务 a 让他们做弥补了吧？通常是通过第三方进行弥补，各个服务须要提供弥补接口，设计范式里通常不容许生产上游业务失败。

5、总结

MQ 在分布式系统开发的场景下应用的越来越多，解决的业务能力也越来越强，所以把握 MQ 的应用场景是很要必要的。通过把握 MQ，即可解决大多数业务场景，也可在面试中加分，进步本人的外围竞争力。

最初，外出打工不易，心愿各位兄弟找到本人心仪的工作，虎年发发发！

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