1. 解耦:如左图, 系统a因为业务需求需要调用系统b,后续因为业务需求可能需要改代码调用系统c,甚至还要考虑被调用的系统挂了访问超时的问题。耦合性太高! 如右图, 系统a产生一条数据发送到消息队列里面去, 需要数据的系统就去监控消息队列就好了。

  2. 异步:如左图,一个请求过来,3个服务走完需要花450ms; 右图,系统a处理完请求后直接丢给消息队列,然后响应用户,不需要等待。只花了150ms这样就节约了不少时间!一般互联网项目用户请求不超过200ms体验是最好的。

      

  3. 削峰:

      

消息中间件的选择

  activemq:万级吞吐量,老牌产品 mq领域的功能比较完善,(社区不活跃, 不建议用)

  rabbitmq:吞吐量比activemq高一点点,基于erlang开发 并发性能好。(社区活跃,适合中小公司)

  rocketmq:十万级吞吐量,阿里产品java开发,经过双十一考验。topic可以达到几百,几千个的级别,吞吐量会有较小幅度的下降(怕像dubbo一样后期黄了,自己团队没人能改造源码。适合中大公司)

  kafka :十万级吞吐量,topic从几十个到几百个的时候,吞吐量会大幅度下降。天然适合大数据实时计算以及日志收集。

MQ架构设计思路

1. 可伸缩性:
  设计为分布式的,例如分为nameBervice和broker;broker负责Topic消息存储、管理和分发等功能;bs就是一个注册中心、维护所有Brokers信息。这样通过水平扩展就提升了吞吐量和容量了。
2. 可靠性:
  数据要磁盘落地,来做到可恢复、持久化。然后顺序写随机读来提高性能。
3. 容错性:
  多个机器中有的宕机后,要有类似zookeeper的的投票选举功能,确保集群稳定运行。

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