使用Redis作为消息队列服务场景 “ 消息 ”是在两台计算机间传送的数据单位。消息可以非常简单,例如只包含文本字符串;也可以更复杂,可能包含嵌入对象。消息被发送到队列中,“ 消息队列 ”是在消息的传输过程中保存消息的 容器 。
在目前广泛的Web应用中,都会出现一种场景:在某一个时刻,网站会迎来一个用户请求的高峰期(比如:淘宝的双十一购物狂欢节,12306的春运抢票节等),一般的设计中,用户的请求都会被直接写入数据库或文件中,在高并发的情形下会对数据库服务器或文件服务器造成巨大的压力,同时呢,也使响应延迟加剧。这也说明了,为什么我们当时那么地抱怨和吐槽这些网站的响应速度了。当时2011年的京东图书促销,曾一直出现在购物车中点击“购买”按钮后一直是“ Service is too busy ”,其实就是因为当时的 并发访问量过大,超过了系统的最大负载能力 。当然,后边,刘强东临时购买了不少服务器进行扩展以求增强处理并发请求的能力,还请了信息部的人员“喝茶”,现在京东已经是超大型的网上商城了,我也有同学在京东成都研究院工作了。
从京东当年的“Service is too busy”不难看出,高并发的用户请求是网站成长过程中必不可少的过程,也是一个必须要解决的难题。在众多的实践当中,除了增加服务器数量配置服务器集群实现伸缩性架构设计之外,异步操作也被广泛采用。而异步操作中最核心的就是使用 消息队列 ,通过消息队列,将短时间高并发产生的事务消息存储在消息队列中,从而削平高峰期的并发事务,改善网站系统的性能。在京东之类的电子商务网站促销活动中, 合理地使用消息队列,可以有效地抵御促销活动刚开始就开始大量涌入的订单对系统造成的冲击 。
最后,消息队列服务器中有一个进程单独对消息队列进行处理,首先判断消息队列中是否有待处理的消息,如果有,则将其取出(出队操作,坚持“先进先出”的顺序,保证事务的准确性)进行相应地处理(比如这里是进行保存数据的操作,将数据插入到数据库服务器中的指定数据库里边,实质还是文件的IO操作)。就这样,通过消息队列将高并发用户请求进行异步操作,然后一一对消息队列进行出队的同步操作,也避免了并发控制的难题。 说到这里,大家可能会想到这尼玛不就是 生产者消费者模式 么?对的,么么嗒,消息队列就是生产者消费者模式的典型场景。简单地说,客户端不同用户发送的操作请求就是生产者,他们将要处理的事务存储到消息队列中,然后消息队列服务器的某个进程不停地将要处理的单个事务从消息队列中一个一个地取出来进行相应地处理,这就是消费者消费的过程。
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