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03 Kafka發布訂閱示例(RocketMQ如何動態擴容和縮容)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-05-07 10:06:15【】2人已围观
简介c中所有的數據,同一條數據可以被多個消費者消費,數據被消費后不會立馬刪除。在發布-訂閱消息系統中,消息的生產者稱為發布者,消費者稱為訂閱者。該模式的示例圖如下:RocketMQ如何動態擴容和縮容上一篇
RocketMQ如何動態擴容和縮容
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大型的 PHP應用 通常使用什么應用做 消息隊列 的
一、消息隊列概述
消息隊列中間件是分布式系統中重要的組件,主要解決應用耦合,異步消息,流量削鋒等問題。實現高性能,高可用,可伸縮和最終一致性架構。是大型分布式系統不可缺少的中間件。
目前在生產環境,使用較多的消息隊列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ等。
二、消息隊列應用場景
以下介紹消息隊列在實際應用中常用的使用場景。異步處理,應用解耦,流量削鋒和消息通訊四個場景。
2.1異步處理
場景說明:用戶注冊后,需要發注冊郵件和注冊短信。傳統的做法有兩種1.串行的方式;2.并行方式。
(1)串行方式:將注冊信息寫入數據庫成功后,發送注冊郵件,再發送注冊短信。以上三個任務全部完成后,返回給客戶端。(架構KKQ:466097527,歡迎加入)
(2)并行方式:將注冊信息寫入數據庫成功后,發送注冊郵件的同時,發送注冊短信。以上三個任務完成后,返回給客戶端。與串行的差別是,并行的方式可以提高處理的時間。
假設三個業務節點每個使用50毫秒鐘,不考慮網絡等其他開銷,則串行方式的時間是150毫秒,并行的時間可能是100毫秒。
因為CPU在單位時間內處理的請求數是一定的,假設CPU1秒內吞吐量是100次。則串行方式1秒內CPU可處理的請求量是7次(1000/150)。并行方式處理的請求量是10次(1000/100)。
小結:如以上案例描述,傳統的方式系統的性能(并發量,吞吐量,響應時間)會有瓶頸。如何解決這個問題呢?
引入消息隊列,將不是必須的業務邏輯,異步處理。改造后的架構如下:
按照以上約定,用戶的響應時間相當于是注冊信息寫入數據庫的時間,也就是50毫秒。注冊郵件,發送短信寫入消息隊列后,直接返回,因此寫入消息隊列的速度很快,基本可以忽略,因此用戶的響應時間可能是50毫秒。因此架構改變后,系統的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍,比并行提高了兩倍。
2.2應用解耦
場景說明:用戶下單后,訂單系統需要通知庫存系統。傳統的做法是,訂單系統調用庫存系統的接口。如下圖:
傳統模式的缺點:
1) 假如庫存系統無法訪問,則訂單減庫存將失敗,從而導致訂單失敗;
2) 訂單系統與庫存系統耦合;
如何解決以上問題呢?引入應用消息隊列后的方案,如下圖:
訂單系統:用戶下單后,訂單系統完成持久化處理,將消息寫入消息隊列,返回用戶訂單下單成功。
庫存系統:訂閱下單的消息,采用拉/推的方式,獲取下單信息,庫存系統根據下單信息,進行庫存操作。
假如:在下單時庫存系統不能正常使用。也不影響正常下單,因為下單后,訂單系統寫入消息隊列就不再關心其他的后續操作了。實現訂單系統與庫存系統的應用解耦。
2.3流量削鋒
流量削鋒也是消息隊列中的常用場景,一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛。
應用場景:秒殺活動,一般會因為流量過大,導致流量暴增,應用掛掉。為解決這個問題,一般需要在應用前端加入消息隊列。
可以控制活動的人數;
可以緩解短時間內高流量壓垮應用;
用戶的請求,服務器接收后,首先寫入消息隊列。假如消息隊列長度超過最大數量,則直接拋棄用戶請求或跳轉到錯誤頁面;
秒殺業務根據消息隊列中的請求信息,再做后續處理。
2.4日志處理
日志處理是指將消息隊列用在日志處理中,比如Kafka的應用,解決大量日志傳輸的問題。架構簡化如下:
日志采集客戶端,負責日志數據采集,定時寫受寫入Kafka隊列;
Kafka消息隊列,負責日志數據的接收,存儲和轉發;
日志處理應用:訂閱并消費kafka隊列中的日志數據;
以下是新浪kafka日志處理應用案例
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