MQ应用之解耦

简介

消息队列 MQ 既可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。

应用场景

• 削峰填谷：诸如秒杀、抢红包、企业开门红等大型活动时皆会带来较高的流量脉冲，或因没做相应的保护而导致系统超负荷甚至崩溃，或因限制太过导致请求大量失败而影响用户体验，消息队列 MQ 可提供削峰填谷的服务来解决该问题。
• 异步解耦：交易系统作为淘宝/天猫主站最核心的系统，每笔交易订单数据的产生会引起几百个下游业务系统的关注，包括物流、购物车、积分、流计算分析等等，整体业务系统庞大而且复杂，消息队列 MQ 可实现异步通信和应用解耦，确保主站业务的连续性。
• 顺序收发：细数日常中需要保证顺序的应用场景非常多，比如证券交易过程时间优先原则，交易系统中的订单创建、支付、退款等流程，航班中的旅客登机消息处理等等。与先进先出（First In First Out，缩写 FIFO）原理类似，消息队列 MQ 提供的顺序消息即保证消息 FIFO。
• 分布式事务一致性：交易系统、支付红包等场景需要确保数据的最终一致性，大量引入消息队列 MQ 的分布式事务，既可以实现系统之间的解耦，又可以保证最终的数据一致性。

• 大数据分析：数据在“流动”中产生价值，传统数据分析大多是基于批量计算模型，而无法做到实时的数据分析，利用阿里云消息队列 MQ 与流式计算引擎相结合，可以很方便的实现将业务数据进行实时分析。
  分布式缓存同步：天猫双 11 大促，各个分会场琳琅满目的商品需要实时感知价格变化，大量并发访问数据库导致会场页面响应时间长，集中式缓存因为带宽瓶颈限制商品变更的访问流量，通过消息队列 MQ 构建分布式缓存，实时通知商品数据的变化。

  解耦

• MQ未参与系统，系统耦合
  

• MQ未参与系统解耦
  

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