MQ即消息队列。消息队列是一种先进先出的数据结构。
为什么要使用MQ?
MQ的主要使用场景有以下3种:
- 应用解耦
系统的耦合性越高,容错性就越低。以电商应用为例,用户创建订单后,如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统,任何一个子系统出了故障或者因为升级等原因暂时不可用,都会造成下单操作异常,影响用户使用体验。
使用消息队列解耦合,系统的耦合性就会提高了。比如物流系统发生故障,需要几分钟才能来修复,在这段时间内,物流系统要处理的数据被缓存到消息队列中,用户的下单操作正常完成。当物流系统回复后,补充处理存在消息队列中的订单消息即可,终端系统感知不到物流系统发生过几分钟故障。
- 流量削峰
应用系统如果遇到系统请求流量的瞬间猛增,有可能会将系统压垮。有了消息队列可以将大量请求缓存起来,分散到很长一段时间处理,这样可以大大提到系统的稳定性和用户体验。
一般情况,为了保证系统的稳定性,如果系统负载超过阈值,就会阻止用户请求,这会影响用户体验,而如果使用消息队列将请求缓存起来,等待系统处理完毕后通知用户下单完毕,这样总不能下单体验要好。
- 数据分发
通过消息队列可以让数据在多个系统更加之间进行流通。数据的产生方不需要关心谁来使用数据,只需要将数据发送到消息队列,数据使用方直接在消息队列中直接获取数据即可。
MQ的优缺点:
优点:解耦、削峰、数据分发。
缺点:
- 系统可用性降低
系统引入的外部依赖越多,系统稳定性越差。一旦MQ宕机,就会对业务造成影响。 如何保证MQ的高可用?
- 系统复杂度提高
MQ的加入大大增加了系统的复杂度,以前系统间是同步的远程调用,现在是通过MQ进行异步调用。 如何保证消息没有被重复消费?怎么处理消息丢失情况?那么保证消息传递的顺序性?
- 一致性问题
A系统处理完业务,通过MQ给B、C、D三个系统发消息数据,如果B系统、C系统处理成功,D系统处理失败。 如何保证消息数据处理的一致性?
MQ产品的比较
常见的MQ产品包括Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。