RocketMQ使用场景

RocketMQ使用场景

• RocketMQ使用场景
  • 场景介绍
  • 重要功能
  • 实例
    • 用户注册
      • 传统处理
    • 异步解耦
    • 分布式事务的数据一致性
      • 普通消息处理
    • 事务消息处理
    • 消息的顺序收发
    • 削峰填谷
    • 大规模机器的缓存同步
  • 使用限制

场景介绍

针对一家互联网电商企业，其业务涉及广泛，如注册、订单、库存、物流等；同时，也会涉及许多业务峰值时刻，如秒杀活动、周年庆、定期特惠等，这些活动都对分布性系统中的各项微服务应用的处理性能带来很大的进步。

重要功能

• 异步解耦
• 分布式事务的数据一致性
• 消息的顺序收发
• 削峰填谷
• 大规模机器的缓存同步

实例

用户注册

传统处理

最常见的一个场景是用户注册后，需要发送注册邮件和短信通知，以告知用户注册成功。
两种处理方式如下：

• 串行方式

串行方式下的注册流程如下图所示。

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数据流动如下

d2.png

• 总结

以上所有的任务完成后，才返回注册结果到客户端，用户才能使用账号登录，假设每个任务耗时50ms，则用户需要等待150ms才能登录

• 并行方式

  
  
  

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数据流动如下

• 总结
  假设每个任务耗时分别为 50 ms，其中，邮件和短信通知并行完成，则用户需要在注册页面等待总共需要 100 ms 才能登录。

异步解耦

对于用户来说，注册功能实际只需要注册系统存储用户的账户信息后，该用户便可以登录，后续的注册短信和邮件不是即时需要关注的步骤。

对于注册系统而言，发送注册成功的短信和邮件通知兵役要绑定在一起同步完成，所以实际当数据写入注册系统后，注册系统就可以把其他的操作放入对应的消息队列RocketMQ中然后马上返回用户结果，由消息队列RocketMQ异步进行操作。

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• 数据流动如下

d1.png

• 总结

用户只需在注册页面等待注册数据写入注册系统和消息队列 RocketMQ 的时间，即等待 55 ms 即可登录。

异步解耦是消息队列 RocketMQ 的主要特点，主要目的是减少请求响应时间和解耦。主要的使用场景就是将比较耗时而且不需要即时（同步）返回结果的操作作为消息放入消息队列。同时，由于使用了消息队列 RocketMQ，只要保证消息格式不变，消息的发送方和接收方并不需要彼此联系，也不需要受对方的影响，即解耦和。

分布式事务的数据一致性

注册系统注册的流程中，用户入口在网页注册系统，通知系统在邮件系统，两个系统之间的数据需要保持最终一致性。

普通消息处理

如上述所述，注册系统和邮件通知系统之间通过消息队列进行异步处理。注册系统将注册信息写入注册系统之后，发送一条注册成功的消息到消息队列RocketMQ,邮件通知系统订阅消息队列RocketMQ的注册消息，做相应的业务处理，发送注册成功或者失败的邮件，具体流程如下图所示：

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流程说明如下：

1. 注册系统发起注册。
2. 注册系统向消息队列 RocketMQ 发送注册消息成功与否的消息。
   2.1 消息发送成功，进入 3。
   2.2 消息发送失败，导致邮件通知系统未收到消息队列 RocketMQ 发送的注册成功与否的消息，而无法发送邮件，最终邮件通知系统和注册系统之间的状态数据不一致。
3. 邮件通知系统收到消息队列 RocketMQ 的注册成功消息。
4. 邮件通知系统发送注册成功邮件给用户。

在这样的情况下，虽然实现了系统间的解藕，上游系统不需要关心下游系统的业务处理结果；但是数据一致性不好处理，如何保证邮件通知系统状态与注册系统状态的最终一致

事务消息处理

此时，需要有利用消息队列 RocketMQ 所提供的事务消息来实现系统间的状态数据一致性。具体流程如下图所示。

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流程说明如下：

1. 注册系统向消息队列 RocketMQ 发送半事务消息。
   1.1 半事务消息发送成功，进入 2。
   1.2 半事务消息发送失败，注册系统不进行注册，流程结束。（最终注册系统与邮件通知系统数据一致
2. 注册系统开始注册。
   2.1 注册成功，进入 3.1。
   2.2 注册失败，进行 3.2。
3. 注册系统向消息队列 RocketMQ 发送半消息状态。
   3.1 提交半事务消息，产生注册成功消息，进入 4。
   3.2 回滚半事务消息，未产生注册成功消息，流程结束。（最终注册系统与邮件通知系统数据一致）
4. 邮件通知系统接收消息队列 RocketMQ 的注册成功消息。
5. 邮件通知系统发送注册成功邮件。（最终注册系统与邮件通知系统数据一致）

消息的顺序收发

消息队列 RocketMQ 顺序消息分为两种情况：

• 全局顺序：对于指定的一个 Topic，所有消息将按照严格的先入先出（FIFO）的顺序，进行顺序发布和顺序消费；
• 分区顺序：对于指定的一个 Topic，所有消息根据 Sharding Key 进行区块分区，同一个分区内的消息将按照严格的 FIFO 的顺序，进行顺发布和顺序消费，可以保证一个消息被一个进程消费。

在注册场景中，可使用用户 ID 作为 Sharding Key 来进行分区，同一个分区下的新建、更新或删除注册信息的消息必须按照 FIFO 的顺序发布和消费。

削峰填谷

流量削锋也是消息队列 RocketMQ 的常用场景，一般在秒杀或团队抢购活动中使用广泛。

在秒杀或团队抢购活动中，由于用户请求量较大，导致流量暴增，秒杀的应用在处理如此大量的访问流量后，下游的通知系统无法承载海量的调用量，甚至会导致系统崩溃等问题而发生漏通知的情况。为解决这些问题，可在应用和下游通知系统之间加入消息队列 RocketMQ，如下图所示。

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秒杀处理流程如下所述：

1. 用户发起海量秒杀请求到秒杀业务处理系统。
2. 秒杀处理系统按照秒杀处理逻辑将满足秒杀条件的请求发送至消息队列 RocketMQ。
3. 下游的通知系统订阅消息队列 RocketMQ 的秒杀相关消息，再将秒杀成功的消息发送到相应用户。
4. 用户收到秒杀成功的通知。

大规模机器的缓存同步

双十一大促时，各个分会场会有玲琅满目的商品，每件商品的价格都会实时变化。使用缓存技术也无法满足对商品价格的访问需求，缓存服务器网卡满载。访问较多次商品价格查询影响会场页面的打开速度。

此时需要提供一种广播机制，一条消息本来只可以被集群的一台机器消费，如果使用消息队列 RocketMQ 的广播消费模式，那么这条消息会被所有节点消费一次，相当于把价格信息同步到需要的每台机器上，取代缓存的作用。