28 | 消息驱动：谁说消息队列只能削峰填谷？
服务间解耦
荧光笔
直线
曲线- 深入了解
- 翻译
- 解释
- 总结
消息驱动技术在微服务架构中的广泛应用展现了其重要性和灵活性。通过消息驱动实现服务间解耦，可以间接解除上下游服务之间的耦合，实现业务场景的解耦。消息广播可用于处理热点数据和构建本地缓存，延迟消息可应用于订单确认、取消订单等业务场景，实现未来某个时间执行的业务逻辑。削峰填谷则是一种平滑利用资源的手段，适合在高并发业务中使用。此外，文章还介绍了消息组件的花式玩法，如“事务性消息”、“死信队列”和“一致性哈希Routing”，并推荐了Pulsar作为一款运行成本低、灵活且具备优秀扩展性和可靠性的消息组件。了解每个消息中间件的特点，可以帮助在业务场景中做出更好的技术选型判断。整体而言，本文深入探讨了消息驱动技术在微服务系统中的多样化应用，为读者提供了深入了解消息队列的重要性和灵活性的视角。
《Spring Cloud 微服务项目实战》，新⼈⾸单¥59
全部留言(5)
- 最新
- 精选
快乐的小土豆想问下一般都用消息队列做异步通知，而RPC框架同步获取结果吗作者回复: 有些rpc框架也支持异步调用，MQ的场景是“可靠消息投递”，用mq送达率比rpc要高
2022-02-165
peter请教老师几个问题啊： Q1 消息队列怎么实现延迟任务？ 消息队列只能收发消息，不能执行任务啊。是消息队列定时发消息给具体业务来实现的吗？ Q2 用实时流技术来识别热点数据，一般是怎么做的？用大数据组件吗？比如spark。 Q3 “还需要借助消息分区等功能降低消息的积压量”， 消息分区怎么能降低消息积压？积压是因为没有消费；没有消费的话，即使分区也不能降低积压量啊。 Q4 消息队列的监控一般是怎么做的？消息队列一般自己没有监控软件吧，需要引入额外的监控软件吗？ Q5 一键开店，是指给某个具体商户开店吗？如果是指具体商户的话，一般没多少商品啊。比如小米，算是产品比较多的啦，但也就几十种商品，SKU也不会到几十万的规模啊。一般商家的商品更是非常有限。 Q6 能否再出一章来讲解一下总结部分的几个内容？ 包括“事务性消息”、“死信队列”、“一致性哈希Routing”，以及pulsa。总结部分提到的这几个部分感觉也非常重要。作者回复: Q1：延迟消息后面会讲到 Q2：stream流分析rpc或网关日志，各个大厂有不同做法 Q3：消息分区相当于分库分表同理 Q4：有的消息组件有插件可以支持，有的cloud版都有云服务商提供了配置参数做预警 Q5：零售行业SKU数量多，线下卖场
2022-02-162
Lee老师好，想请教一下 Q1：关于顺序消息，以rocketmq为例，如果key设置的不太合适，那么会导致，虽然分区了，但是某个分区消息堆积，该情况下如果处理？ Q2：在消息选型中，老师觉得kafka（3.0抛弃zk）、rocketmq、rabbitmq、activemq 综合来看怎么去做选型比较好 Q3：消息丢失，一直会有听到消息丢失这个话题，想知道怎么保证消息不丢失以及哪些场景会发生消息丢失 谢谢作者回复: Q1：rocketmq用的不多，如果拿rabbitmq来说，不想重置key的话，在一致性和时效要求不高可以通过TTL、私信队列或者Lazy Queues来减压 Q2: 还是需要根据具体业务要求来选择，比如说做消费DB dump file里的内容，还有大量日志处理这种消息堆积场景，就适合Kafka。其他需要“可靠投递”的，往往选rocketmq和rabbit，但activemq不用选了，消息堆积能力和性能都落后很多 Q3：可靠投递在kafka里可以选择exact once, at least once等等策略，但如果要更高的可靠投递+原子性，可以用MQ的事务型消息功能
2022-05-15
6点无痛早起学习的和尚
分享一下消息队列在我们团队其中的一些应用： ## 延迟业务： 背景，记录用户的行为，当用户的行为 x s/m/h，未进行下一步行为的时候，我们就需要执行相关策略。 比如配置策略：当用户进入商品界面 30m 之后未点击购买，就给用户发送这个商品购买 push。 当用户点击京东 iPhone 13 pro 商品之后，这时候就会发一个延时消息（30m），30m 之后，消费这条消息回溯用户的行为是否点击了购买，如果没有点击购买，就给用户发 push。 ## 削峰填谷：拿来做业务的兜底，一个信贷业务，用户需要去授信才能拿到额度，但是授信过程中强依赖的外部资方系统出问题了（这时候再去授信肯定会去失败），但是肯定不能损失这一部分用户，这时候就一个开关控制，当依赖的资方系统出问题时，把这时候的授信用户丢进消息队列里，当资方系统恢复之后，开启消费开关，消息队列里授信用户进行授信。 这个方案就可能损失用户的用户体验，比如提示用户授信结果 xx 小时之后出来，但是保证了用户不流失。2022-02-16518
wllq_1223电商OMS系统中，订单下载后处理过程涉及的业务比较多，如匹配仓库、匹配快递、扣减库存、打标签、匹配赠品规则、拆单、合单等等，如果从订单下载到处理整个流程同步进行将大大降低订单处理效率，下游的订单处理服务也需要更多的资源。 订单下载后入系统订单表，发送消息进行转单处理，再发送消息进行系统订单处理，大促期间只需要适当增加订单下载服务就可以扛得住大流量的冲击。2022-02-162
