消息队列的使用场景是怎样的?
- 校验用户名等信息,如果没问题会在数据库中添加一个用户记录
- 如果是用邮箱注册会给你发送一封注册成功的邮件,手机注册则会发送一条短信
- 分析用户的个人信息,以便将来向他推荐一些志同道合的人,或向那些人推荐他
- 发送给用户一个包含操作指南的系统通知
- 等等……
除了这些之外,比较常用的就是起到消峰时需要用到:
比如你的服务器一秒能处理100个订单,但秒杀活动1秒进来1000个订单,持续10秒,在后端能力无法增加的情况下,你可以用消息队列将总共10000个请求压在队列里,后台consumer按原有能力处理,100秒后处理完所有请求(而不是直接宕机丢失订单数据)。
技术都是解决问题的,消息队列解决的是将突发大量请求转换为后端能承受的队列请求。
作者:很轻很安静
链接:https://www.zhihu.com/question/34243607/answer/127666030
来源:知乎
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个人认为消息队列的主要特点是异步处理,主要目的是减少请求响应时间和解耦。所以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,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。
使用场景的话,举个例子:假设用户在你的软件中注册,服务端收到用户的注册请求后,它会做这些操作:
- 校验用户名等信息,如果没问题会在数据库中添加一个用户记录
- 如果是用邮箱注册会给你发送一封注册成功的邮件,手机注册则会发送一条短信
- 分析用户的个人信息,以便将来向他推荐一些志同道合的人,或向那些人推荐他
- 发送给用户一个包含操作指南的系统通知
- 等等……
但是对于用户来说,注册功能实际只需要第一步,只要服务端将他的账户信息存到数据库中他便可以登录上去做他想做的事情了。至于其他的事情,非要在这一次请求中全部完成么?值得用户浪费时间等你处理这些对他来说无关紧要的事情么?所以实际当第一步做完后,服务端就可以把其他的操作放入对应的消息队列中然后马上返回用户结果,由消息队列异步的进行这些操作。
或者还有一种情况,同时有大量用户注册你的软件,再高并发情况下注册请求开始出现一些问题,例如邮件接口承受不住,或是分析信息时的大量计算使cpu满载,这将会出现虽然用户数据记录很快的添加到数据库中了,但是却卡在发邮件或分析信息时的情况,导致请求的响应时间大幅增长,甚至出现超时,这就有点不划算了。面对这种情况一般也是将这些操作放入消息队列(生产者消费者模型),消息队列慢慢的进行处理,同时可以很快的完成注册请求,不会影响用户使用其他功能。
所以在软件的正常功能开发中,并不需要去刻意的寻找消息队列的使用场景,而是当出现性能瓶颈时,去查看业务逻辑是否存在可以异步处理的耗时操作,如果存在的话便可以引入消息队列来解决。否则盲目的使用消息队列可能会增加维护和开发的成本却无法得到可观的性能提升,那就得不偿失了。我可以举个小例子先说明应用场景
假设你的服务器每分钟的处理量为200个,但客户端再峰值的时候可能一分钟会发1000个消息给你,这时候你就可以把他做成队列,然后按正常有序的处理,先进后出(LIFO),先进先出(FIFO)可根据自己的情况进行定夺
stack 先进后出(LIFO)--------java 对应的类 Stack
队列 先进先出(FIFO)--------java对应的类Queue
这两种都可用Linkedlist进行封装和实现,下面是我自己写的一个栈的例子
LinkedList<String> linkedList = new LinkedList<>();
- /**
- *
- * --------->>>>>>队列的实现--------------
- */
- public class MyStack<T> {
- private LinkedList<T> storage = new LinkedList<T>();
- public synchronized void push(T e) {//需要加上同步
- storage.addFirst(e);
- }
- public T peek() {
- return storage.getFirst();
- }
- public void pop() {
- storage.removeFirst();
- }
- public boolean empty() {
- return storage.isEmpty();
- }
- @Override
- public String toString() {
- return storage.toString();
- }
- }
Java利用Redis实现消息队列
应用场景
- 为什么要用redis?
二进制存储、java序列化传输、IO连接数高、连接频繁
一、序列化
这里编写了一个java序列化的工具,主要是将对象转化为byte数组,和根据byte数组反序列化成java对象; 主要是用到了ByteArrayOutputStream和ByteArrayInputStream; 注意:每个需要序列化的对象都要实现Serializable接口;
其代码如下:
1 package Utils; 2 import java.io.*; 3 /** 4 * Created by Kinglf on 2016/10/17. 5 */ 6 public class ObjectUtil { 7 /** 8 * 对象转byte[] 9 * @param obj 10 * @return 11 * @throws IOException 12 */ 13 public static byte[] object2Bytes(Object obj) throws IOException{ 14 ByteArrayOutputStream bo=new ByteArrayOutputStream(); 15 ObjectOutputStream oo=new ObjectOutputStream(bo); 16 oo.writeObject(obj); 17 byte[] bytes=bo.toByteArray(); 18 bo.close(); 19 oo.close(); 20 return bytes; 21 } 22 /** 23 * byte[]转对象 24 * @param bytes 25 * @return 26 * @throws Exception 27 */ 28 public static Object bytes2Object(byte[] bytes) throws Exception{ 29 ByteArrayInputStream in=new ByteArrayInputStream(bytes); 30 ObjectInputStream sIn=new ObjectInputStream(in); 31 return sIn.readObject(); 32 } 33 }