RabbitMQ 应用场景
服务解耦
1.假如有这样一个场景, 服务A产生数据, 而服务B,C,D须要这些数据, 那么咱们能够在A服务中间接调用B,C,D服务,把数据传递到上游服务即可
然而,随着咱们的利用规模不断扩大,会有更多的服务须要A的数据,如果有几十甚至几百个上游服务,而且会一直变更,再加上还要思考上游服务出错的状况,那么A服务中调用代码的保护会极为艰难
这是因为服务之间耦合度过于严密
2.再来思考用RabbitMQ解耦的状况
A服务只须要向音讯服务器发送音讯,而不必思考谁须要这些数据;上游服务如果须要数据,自行从音讯服务器订阅音讯,不再须要数据时则勾销订阅即可
流量削峰
1.假如咱们有一个利用,平时访问量是每秒300申请,咱们用一台服务器即可轻松应答
而在高峰期,访问量霎时翻了十倍,达到每秒3000次申请,那么单台服务器必定无奈应答,这时咱们能够思考减少到10台服务器,来扩散拜访压力
但如果这种刹时顶峰的状况每天只呈现一次,每次只有半小时,那么咱们10台服务器在少数工夫都只分担每秒几十次申请,这样就有点浪费资源了
2.这种状况,咱们就能够应用RabbitMQ来进行流量削峰,顶峰状况下,霎时呈现的大量申请数据,先发送到音讯队列服务器,排队期待被解决,而咱们的利用,能够缓缓的从音讯队列接管申请数据进行解决,这样把数据处理工夫拉长,以加重刹时压力
这是音讯队列服务器十分典型的利用场景
异步调用
思考定外卖领取胜利的状况
领取后要发送领取胜利的告诉,再寻找外卖小哥来进行配送,而寻找外卖小哥的过程十分耗时,尤其是高峰期,可能要期待几十秒甚至更长
这样就造成整条调用链路响应十分迟缓
而如果咱们引入RabbitMQ音讯队列,订单数据能够发送到音讯队列服务器,那么调用链路也就能够到此结束,订单零碎则能够立刻失去响应,整条链路的响应工夫只有200毫秒左右
寻找外卖小哥的利用能够以异步的形式从音讯队列接管订单音讯,再执行耗时的寻找操作