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总结一下,主要三点原因:解耦、异步、削峰。
1、解耦。比如,用户下单后,订单系统需要通知库存系统,假如库存系统无法访问,则订单减库存将失败,从而导致订单操作失败。订单系统与库存系统耦合,这个时候如果使用消息队列,可以返回给用户成功,先把消息持久化,等库存系统恢复后,就可以正常消费减去库存了。
2、异步。将消息写入消息队列,非必要的业务逻辑以异步的方式运行,不影响主流程业务。
3、削峰。消费端慢慢的按照数据库能处理的并发量,从消息队列中慢慢拉取消息。在生产中,这个短暂的高峰期积压是允许的。比如秒杀活动,一般会因为流量过大,从而导致流量暴增,应用挂掉。这个时候加上消息队列,服务器接收到用户的请求后,首先写入消息队列,如果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。
对比方向 | 概要 |
---|---|
吞吐量 | 万级的 ActiveMQ 和 RabbitMQ 的吞吐量(ActiveMQ 的性能最差)要比 十万级甚至是百万级的 RocketMQ 和 Kafka 低一个数量级。 |
可用性 | 都可以实现高可用。ActiveMQ 和 RabbitMQ 都是基于主从架构实现高可用性。RocketMQ 基于分布式架构。 kafka 也是分布式的,一个数据多个副本,少数机器宕机,不会丢失数据,不会导致不可用 |
时效性 | RabbitMQ 基于 erlang 开发,所以并发能力很强,性能极其好,延时很低,达到微秒级。其他三个都是 ms 级。 |
功能支持 | 除了 Kafka,其他三个功能都较为完备。 Kafka 功能较为简单,主要支持简单的 MQ 功能,在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用,是事实上的标准 |
消息丢失 | ActiveMQ 和 RabbitMQ 丢失的可能性非常低, RocketMQ 和 Kafka 理论上不会丢失。 |
总结:
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