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互联网面试为什么要使用消息队列?

  削峰填谷
  在有些业务系统的使用上,可能会出现超高并发场景。由于后端的服务来不及处理过多的请求,可能导致请求的阻塞,严重的时候可能由于请求过多导致Web端服务器瘫痪。
  在实际场景中,我们的实际流量并不像是我们想象的那么平稳,而是会出现流量波峰和波谷,如图所示。例如像是12306一样,在春运期间的使用流量与在平时的使用流量是完全不一样的。
  为了能够支持大流量的请求,我们可以采用直接进行服务器扩容的方式来,增加系统的吞吐量,但是所带来的问题就是,在流量小的时候,所有的扩容的服务器都成了闲置的服务器。
  那么如何能够平衡节假日高流量与平时低流量的矛盾呢?这个时候我们就可以用消息队列来解决这个问题。例如现在比较流行的ApacheRocketMQ、ApacheKafka等等,都是目前业界比较常用的手段。利用消息队列来处理订票请求,告知用户会在30分钟之内通知购票结果,这样不但提升了系统的性能,也不影响用户体验。程序间解耦
  不同端的业务在联合开发的时候,由于各个项目组的排期,人员、分工等的不同。都会导致项目出现各种各样的问题。从软件开发的角度上来讲,就是项目系统耦合度太高了。
  因为上下游业务之间的联动性,上游的业务如果没有开发测试完成,是没有办法进行下游业务的开发的,这个时候。消息队列就完全可以解决这个问题。如下图所示。
  加入了消息队列之后,上下游的开发、联调、上线等操作都不会出现上游对下游有所影响的问题。也就是说系统之间形成了完全解耦操作,系统之间可以独立的进行开发自己的业务。只需要执行统一的数据交换方式即可。异步消息处理
  在上面的内容中我们提到了一个火车票的案例,当我们提交订票的请求之后,会进入到消息队列中进行等待,对于检查车次、检查库存、检查时间等一系列的耗时操作都交给了系统来完成。于此同时,用户可以处理其他的事情,在30分钟之内会将最终的订票结果通知到用户,而不需要用户一直在订票页面上等待。这样就完成了异步消息的处理。解决数据最终一致性
  在日常的开发中我们都会遇到,多个系统之间的通信问题,如下图所示。
  如果通信失败了,如何能够保证两个银行之间的转账操作是正确的呢?利用消息对就可以解决这个问题,我们只需要将消息提交到消息队列中,剩余的重试操作都交给了消息队列,即使这个时候两个银行任意的一个出现问题了,也不会影响到用户的正常使用APP,等到系统恢复之后,消息队列中的消息就会进行重试来完成款项的扣除操作。常见的消息队列

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