MQ消息队列详解以及MQ重复消费问题

news2024/10/6 6:48:26

在这里插入图片描述


MQ消息队列详解以及MQ重复消费问题

  • 1、解耦
  • 2、异步调用
  • 3、流量削峰
  • 4、MQ重复消费问题,以及怎么解决?
    • 4.1、重复消费产生
    • 4.2、解决方法:

https://blog.csdn.net/qq_44240587/article/details/104630567
核心的就是:解耦、异步、削锋

1、解耦

现有ABCDE五个系统,最初的时候BCD三个系统都要调用A系统的接口获取数据,一切都很正常,但是突然,D系统说:我不要了,你不用给我传数据了,A系统无奈,只能修改代码,将调用D系统的代码删除,这时候还没删除呢,E系统发送了请求,但是A系统这时候还没处理完D系统的请求,A系统卒!!!彻底崩溃。看下图↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓

  • 上述场景中,BCDE都需要用到A系统提供的数据,A系统跟其他四个系统严重耦合,需要时时刻刻考虑其他四个系统要是挂了怎么办,需不需要重新发送数据给他们,这个时候的A系统内心是崩溃的。
  • 但是如果使用了MQ之后 ,A系统的数据只需要放到MQ里面,其他的系统想请求获取数据只需要去MQ里面消费即可,如果突然不想请求了,就取消对MQ的消费就行了,A系统根本不需要考虑给谁去响应这个数据,也不需要去维护代码,也不用考虑其他系统是否调用成功,失败超时等情况。详细看下图↓↓↓↓↓↓↓↓


总结:通过MQ发布订阅消息的模型,A系统就成功的跟其他系统解耦了
面试技巧:你需要思考一下,在你自己的系统里面有没有类似的情况,一个系统或者模块,调用了多个系统或者模块,它们互相之间的调用非常复杂,并且维护起来很麻烦,但其实这个调用是不需要直接同步调用接口的,如果用MQ给它异步化解耦也是可以的,你就需要思考在你的项目里,是不是可以用MQ给它进行系统的解耦,可以自己组织一下语言回答。

2、异步调用

场景二,还是ABCD四个系统,A系统收到一个请求,需要在自己本地写库,还需要往BCD三个系统写库,A系统自己写本地库需要3ms,往其他系统写库相对较慢,B系统200ms ,C系统350ms,D系统400ms,这样算起来,整个功能从请求到响应的时间为3ms+200ms+350ms+400ms=953ms,接近一秒,对于用户来说,点个按钮要等这么长时间,基本是无法接受的,正常来讲互联网行业通常要求是响应时间200ms。详情如下图↓↓↓↓↓↓

  • 一般的互联网企业,对于用户请求响应的时间超时了,所以上面的现象是不可取的
    如果用了MQ,用户发送请求到A系统耗时3ms,A系统发送三条消息到MQ,假如耗时5ms,用户从发送请求到相应3ms+5ms=8ms,仅用了8ms,用户的体验非常好。

3、流量削峰

场景三,这次举个实例吧,也是近期发生的,我们都知道 ,2020年爆发的这场新冠病毒,导致各大线上商城APP里面的口罩被抢购一空,在这种情况下,JD商城开启了一场每晚八点的抢购3Q口罩的活动,每天下午三点进行预约,晚上八点抢购,从JD商城刚上线这个活动,我连续抢了近一个周,也算是见证了一个百万并发量系统从出现问题到完善的一个过程,最初第一天,我抢购的时候,一百多万预约,到八点抢购估计也能有百万的并发量,可是第一天,到八点我抢的时候,由于并发量太高,直接把JD服务器弄崩了,直接报了异常,可能JD在上线这个活动的时候也没能够想到会有那么高的并发,打了一个猝不及防,但是这只是在前一两天出现报异常的情况,后面却没有再出现异常信息,到后来再抢购只是响应的时间变得很慢,但是JD系统并没有崩溃,这种情况下一般就是用了MQ(或者之前用了MQ,这次换了个吞吐量级别更高的MQ),也正是利用了MQ的三大好处之一——削峰。

  • JD系统每天0—19点,系统风平浪静,结果一到八点抢购的时候,每秒并发达到百万,
    假设JD数据库没秒能处理1.5w条并发请求(并非实际数据,主要为了举例),到八点抢购的时候,每秒并发百万,这直接导致系统异常,但是八点一过,可能也就几万用户在线操作,每秒的请求可能也就几百条,对整个系统毫无压力。

    如果使用了MQ,每秒百万个请求写入MQ,因为JD系统每秒能处理1W+的请求,JD系统处理完然后再去MQ里面,再拉取1W+的请求处理,每次不要超过自己能处理的最大请求量就ok,这样下来,等到八点高峰期的时候,系统也不会挂掉,但是近一个小时内,系统处理请求的速度是肯定赶不上用户的并发请求的,所以都会积压在MQ中,甚至可能积压千万条,但是高峰期过后,每秒只会有一千多的并发请求进入MQ,但是JD系统还是会以每秒1W+的速度处理请求,所以高峰期一过,JD系统会很快消化掉积压在MQ的请求,在用户那边可能也就是等的时间长一点,但是绝对不会让系统挂掉。

消息队列的缺点:
虽然好处挺多,但是万一MQ挂掉了呢,那样你系统不也就挂掉了
系统复杂程度提高

所以中小型公司,技术实力较为一般,技术挑战不是特别高,用RabbitMQ是不错的选择;

4、MQ重复消费问题,以及怎么解决?

4.1、重复消费产生

1、生产者:生产者可能会重复推送一条数据到MQ中,比如Colltroller节课被重复调用了两次,没有做节课幂等性导致的。

2、MQ:在消费者从MQ中获取了数据,并准备给响应ACK消息到MQ时,这时MQ突然挂掉了,导致MQ以为消费者还未消费该数据,MQ恢复后再次推送了该条信息,导致重复消费。

3、消费者:消费者已经消费完信息,正准备但是还未响应给MQ信息时,此时消费者挂了,服务重启后,MQ以为消费者还未接收到该消息,再次推送了该条消息。

4.2、解决方法:

1、使用数据库唯一键约束
缺点:局限性很大,仅仅只能用在我们数据新增场景,并且性能也比较低。

2、生产者发送消息的时候带上一个全局唯一的id,消费者拿到消息后,先根据这个id去redis里查一下,之前有没消费过,没有消费过就处理,并且写入这个id到redis,如果消费过了,则不处理。

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