例如，当应用日志用于离线日志分析时，搜索单个日志记录同样不可或缺，而构建各自独立的工作流来采集每种类型的数据再导入到各自的专用系统显然不切实际，利用消息队列 Kafka 作为数据中转枢纽，同份数据可以被导入到不同专用系统中。日志同步主要有三个关键部分：日志采集客户端，Kafka 消息队列以及后端的日志处理应用。...
2️⃣ 应用解耦:消息队列减少了服务之间的耦合性,不同的服务可以通过消息队列进行通信,而不用关心彼此的实现细节。 3️⃣ 异步处理:消息队列本身是异步的,它允许接收者在消息发送很长时间后再取回消息。 4️⃣ 消息广播:如果没有消息队列,每当一个新的业务方接入,我们都要接入一次新接口。有了消息队列...
流量削峰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。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，需要在应用前端加入消息队列。1）可以控制活动的人数。2）可以缓解短时间内高流量压垮应用。1）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...
具体场景:购物网站开展秒杀活动,一般由于瞬时访问量过大,服务器接收过大,会导致流量暴增,相关系统无法处理请求甚至崩溃。而加入消息队列后,系统可以从消息队列中获取数据,相当于消息队列做了一次缓冲。 该方法有如下优点: 请求先入消息队列,而不是由业务处理系统直接处理,做了一次缓冲,极大地减少了业务处理系统的压力。
具体的做法是,将事务操作的请求发送到消息队列中,然后由事务协调者进行分布式事务的管理和控制。这样可以保证多个模块的数据操作是有序的,最终达到一致的状态。 综上所述,消息队列在异步通信、应用解耦、流量削峰、日志处理和分布式事务等方面有着广泛的应用场景。合理地利用消息队列可以提高系统的可靠性、并发性和扩展...
主流的消息中间件有以下几种,其中每种 MQ 又有其对应的应用场景。 1、Apache Kafka 大名鼎鼎的 Kafka 是高性能消息队列的代表,Kafka 是 LinkedIn 开源的一个分布式消息系统,主要使用 Scala 语言开发,已经加入 Apache 顶级项目。 Kafka 集群部署时依赖 ZooKeeper 环境,相比其他的消息队列,运维成本要高很多,ZooKeeper ...
先来说说应用场景吧!哇,这可不少呢! 场景一,电商平台呀!在电商促销活动的时候,订单量那叫一个猛增啊!这时候消息队列就能派上用场啦,它可以把大量的订单请求先缓存起来,然后再慢慢处理,哎呀呀,这样就不会出现系统崩溃的情况啦! 场景二,金融交易系统呢!在处理高频的交易请求时,消息队列能确保交易数据的稳定传输,...
MQ,Message queue,消息队列,就是指保存消息的一个容器。具体的定义这里就不类似于数据库、缓存等,用来保存数据的。当然,与数据库、缓存等产品比较,也有自己一些特点,具体的特点后文会做详细的介绍。 现在常用的MQ组件有activeMQ、rabbitMQ、rocketMQ、zeroMQ,当然近年来火热的kafka,从某些场景来说,也是MQ,当然kafka...
消息队列 消息队列中间件是分布式系统中的重要组件,主要解决应用解耦、异步处理、流量削峰等问题,实现高性能、高可用、可伸缩。常用的消息队列中间件有Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ等。 应用场景 1.异步处理 场景说明:新用户注册成功以后需要发送通知邮件或通知短信;商城订创建之后需要给用户发送订单通知消息;因为...