RabbitMq应用一的补充（RabbitMQ的应用场景）

直接进入正题。

一.异步处理

场景：发送手机验证码，邮件

传统古老处理方式以下图

这个流程，所有在主线程完成，注册-》入库-》发送邮件-》发送短信，因为都在主线程，因此要等待每一步完成才能继续执行。因为每一步的操做时间响应时间不固定，因此主线程的请求耗时可能会很是长，若是请求过多，会致使IIS站点巨慢，排队请求，甚至宕机，严重影响用户体验。

如今大多数的处理方式以下图

这个作法是主线程只作耗时很是短的入库操做，发送邮件和发送短信，会开启2个异步线程，扔进去并行执行，主线程无论，继续执行后续的操做，这种处理方式要远远好过第一种处理方式，极大的加强了请求响应速度，用户体验良好。缺点是，因为异步线程里的操做都是很耗时间的操做，一个请求要开启2个线程，而一台标准配置的ECS服务器支撑的并发线程数大概在800左右，假设一个线程在10秒作完，这个单个服务器最多能支持400个请求的并发，后面的就要排队。出现这种状况，就要考虑增长服务器作负载，尴尬的增长成本。

消息队列RabbitMq的处理方式

 

这个流程是，主线程依旧处理耗时低的入库操做，而后把须要处理的消息写进消息队列中，这个写入耗时能够忽略不计，很是快，而后，独立的发邮件子系统，和独立的发短信子系统，同时订阅消息队列，进行单独处理。处理好以后，向队列发送ACK确认，消息队列整条数据删除。这个流程也是如今各大公司都在用的方式，以SOA服务化各个系统，把耗时操做，单独交给独立的业务系统，经过消息队列做为中间件，达到应用解耦的目的，而且消耗的资源很低，单台服务器能承受更大的并发请求。

二.应用解耦

以电商的下订单为例子，假设中间的流程为下单=》减库存=》发货

第一种方式，经过连续操做表，在单一系统中，经过主线程，连续操做。呵呵哒，这种作法，相信不少人刚入门，甚至几年经验了，因为项目小，也在继续使用吧。用户量少，或者都是内部人使用，必然没问题，由于不会在乎出的问题，这种作法，只要一个环节出问题，请求直接报错，致使用户懵逼，假设在执行到减库存操做报错了，整个流程没有用事务回滚的话，还会形成数据不一致。

第二种方式，把这三个业务，拆成三个独立系统，经过JSON方式相互调用请求。这个作法，其实已经很不错了，起码独立出来，各自作各自的事情，必定程度上减少了整个系统的耦合性。可是问题是，就算是经过API形式请求，发送请求的系统通常状况下会等待被请求方的响应，若是响应错了，整个程序仍是会终止，前面的业务系统假如已经作了入库操做，就必需要混滚了。很麻烦。若是说不等待被请求方响应的话，若是出错，若是还要保证数据一致性，就要作更多的操做，去补全数据，好比，下单成功，减库存失败，发货成功，这样当减库存系统修复后，就要经过订单数据，去补库存表的对应数据。先对麻烦，难处理。

第三种方式，

 

把消息队列做为中间件，当订单系统下完单后，把数据消息写入消息队列中，库存系统和发货系统同时订阅这个消息队列，思想上和纯API系统调用相似，可是，消息队列RabbitMq自己的强大功能，会帮咱们作大量的出错善后处理，仍是，假设下单成功，库存失败，发货成功，当咱们修复库存的时候，不须要任何管数据的不一致性，由于库存队列未被处理的消息，会直接发送到库存系统，库存系统会进行处理。实现了应用的大幅度解耦。

三.流量削峰

这个主要用在团购，秒杀活动中

这个主要原理就是，控制队列长度，当请求来了，往队列里写入，超过队列的长度，就返回失败，给用户报一个可爱的错误页的等等。

四.日志处理

这个场景应该都很熟悉，一个系统有大量的业务须要各类日志来保证后续的分析工做，并且实时性要求不高，用队列处理再好不过了

五.消息通信

如今上线的各大社交通信项目中，其实是没有用消息队列作即时通信的，可是它确实能够用来作，有兴趣的不妨去试试吧

这个是点对点通讯，消费者A和B同时订阅消息队列，又同时是制造者，就能实现点对点通讯

群聊的作法，全部客户端同时订阅队列，又同时是发送，制造者。

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上述大体的5种RabbitMq的应用场景，下面来介绍几个消息队列的区别

ActiveMq:这个应用于JAVA中间件较多

ZeroMq:这个是分发效率最高的队列，是其余队列的十倍以上，缺点是不能数据持久化。

kafka：这是一种高吞吐量的发布订阅消息系统，当每秒达到10W+的分发要求时，能够用这个尝试，新浪微博就是用这个作分发。

先写这么多吧，大体的应用场景，欢迎各路大神来补充，我也是公司须要，学习整理出来的，可能会有理解误差，见谅哈！