Webservice 和MQ(MessageQueue)都是解决跨平台通信的常用手段,两者有哪些区别呢?

个人认为最本质的区别在于 Webservice近乎实时通信,而MQ却通常是延时通信。
什么意思呢?
因为webservice其实就是本地服务器程序调用远程服务器上的方法,属于两者之间的交互,请求的时候需要等被请求的服务器做出回应后,另一端才会有所动作,也就是说,如果你请求的service服务器关闭了,或者中断了,那么你这边肯定就得不到答复了,你的这次请求就算是打水漂丢失了。
 
而MQ 则相当于是多了一个中间件
我所发送的请求 都必须先传达给 这个消息队列组件,然后由这个消息队列组件再去到另一个服务器上去请求,有了响应之后再 返回给
当初的请求程序,因为MessageQueue组件会把消息持久化放在本地,所以哪怕突然死机了,请求消息也是不会丢失的。
比如我们有些复杂的生成报表的请求,生成一张报表可能会相当繁杂,要这么几分钟,那我们肯定不可能在那干等,这时候就使用MQ,按这个请求报表的需求传给MQ,等到接收程序处理完返回之后,我这边会收到通知,这样就比较好。
常见的MQ组件 包括MSMQ ,Apache ActiveMQ以及一些开源mq等。
 
MQ的作用是削峰和解耦?
MQ最大的好处就是削峰和解耦,在RPC式的同步调用场景中,
如果同一个逻辑中调用A和B,那么在扩展的时候,A和B一定是需要同时扩展的,但是有了消息以后,A发送消息给B,及时B暂时处理不了,
也可以等到A峰值过后B继续处理,即使B短期无法匹配A的发送消息能力也没有关系。
 
削峰的应用场景:
流量削锋也是消息队列中的常用场景,一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。
应用场景:秒杀活动,一般会因为流量过大,导致流量暴增,应用挂掉。为解决这个问题,一般需要在应用前端加入消息队列。
a、可以控制活动的人数
b、可以缓解短时间内高流量压垮应用 用户的请求,服务器接收后,首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量,则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面。
秒杀业务根据消息队列中的请求信息,再做后续处理 2.4日志处理
日志处理是指将消息队列用在日志处理中,比如Kafka的应用,解决大量日志传输的问题。架构简化如下 日志采集客户端,负责日志数据采集,定时写受写入Kafka队列
Kafka消息队列,负责日志数据的接收,存储和转发
日志处理应用:订阅并消费kafka队列中的日志数据 2.5消息通讯
消息通讯是指,消息队列一般都内置了高效的通信机制,因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列,或者聊天室等
点对点通讯: 客户端A和客户端B使用同一队列,进行消息通讯。 聊天室通讯: 客户端A,客户端B,客户端N订阅同一主题,进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。

解耦的应用场景:

应用解耦
场景说明:用户下单后,订单系统需要通知库存系统。传统的做法是,订单系统调用库存系统的接口。如下图: 传统模式的缺点:假如库存系统无法访问,则订单减库存将失败,从而导致订单失败,订单系统与库存系统耦合 如何解决以上问题呢?引入应用消息队列后的方案,如下图: 订单系统:用户下单后,订单系统完成持久化处理,将消息写入消息队列,返回用户订单下单成功
库存系统:订阅下单的消息,采用拉/推的方式,获取下单信息,库存系统根据下单信息,进行库存操作
假如:在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单,因为下单后,订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。
实现订单系统与库存系统的应用解耦

  

 
 

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