高併發組件瞭解

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消息隊列 解耦 A服務和多個服務耦合,內部維護對多個服務發送數據的介面,那麼這些介面如果有的掛了,有的不需要了,那麼還得修改A內部的代碼,如果使用MQ,A發送消息就好,不必考慮那麼多事情。 通過一個 MQ,Pub/Sub 發佈訂閱消息這麼一個模型,A 系統就跟其它系統徹底解耦了 非同步 不需等待整個業 ...


消息隊列

解耦

A服務和多個服務耦合,內部維護對多個服務發送數據的介面,那麼這些介面如果有的掛了,有的不需要了,那麼還得修改A內部的代碼,如果使用MQ,A發送消息就好,不必考慮那麼多事情。

通過一個 MQ,Pub/Sub 發佈訂閱消息這麼一個模型,A 系統就跟其它系統徹底解耦了

非同步

不需等待整個業務流程走完,把業務需要走的流程發送到MQ,其他服務進行消費走完接下來的流程即可

削峰

對短時間的大量請求進行隊列內的消息堆積,等待服務進行能力範圍內的消費

 

高可用(RabbitMQ)

三種模式:單機,普通集群,鏡像集群

單機:玩具

普通集群:多個機器,創建的隊列只會存放在一個實例上,其他實例還得拉取數據,造成了集群內部的大量流量消耗,而且隊列所在節點宕機,數據就丟了,做不到高可用,但是吞吐量會高一點

鏡像集群:創建的隊列就會存放在多個實例上,每次寫消息都會同步到所有實例 。 缺點:沒有擴展性(queue多了,加機器也沒用,因為每個機器上都有完整的數據),性能開銷大

 

Kafka(天然分散式)

每個機器放一部分數據,每個節點內的數據都會有副本,同步到其他機器上,然後選舉出一個leader,生產和消費都和他打交道

生產和消費都在所有的follower同步好返回ack之後消息隊列才返回操作成功

 

 

如何保證消息不被重覆消費/如何保證消息消費的冪等性

原因:kafka為例:一條消息消費後會提交offset,下一次消費會從offset後面的數據進行消費,如果消費者進程重啟,那麼消費過的offset就沒有上交,就會導致重覆消費

重覆消費不可怕,可怕的是沒考慮到重覆消費之後,怎麼保證冪等性

生產者發送數據時,加一個全局唯一的id,消費時查一下redis是否消費過

 

如何保證消息的可靠性傳輸/如何處理消息丟失的問題

RabbitMQ

生產者弄丟了數據

解決方案:1. 事務機制(耗性能,因為是同步)2. confirm機制(性能號,非同步),生產者開啟confirm模式,發送的消息分配一個唯一的id,如果送達rabbitmq,會回傳一個ack消息,如果送達失敗,則會回調一個nack介面,告知接受失敗

 

消息隊列弄丟了數據

解決方案:消息隊列進行持久化:1. 創建隊列時進行持久化。2. 發送消息時吧參數設置為持久化

但是消息隊列還沒進行持久化就掛了咋辦:結合confirm,持久化成功之後再返回ack,如果沒有持久化那麼生產者是可以進行重發的。

消費者弄丟了數據

關閉自動ack,自己消費後再手動返回ack使消息隊列刪除消息,如果沒有返回ack,消息隊列就把消息分配給別的消費者處理。


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