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时间: 2024-9-24 14:14
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一、MQ是什么MQ全称为MessageQueue，即消息队列，是一种提供消息队列服务的中间件，也称为消息中间件，是一套提供了消息生产、存储、消费全过程的软件系统，遵循FIFO原则。二、为什么用MQ上下班高峰期使用天府通刷码的人非常多，以为做并发量很高，一个出站请求到后台需要做费用结算，或者积分赠送等业务。由于并发很高，并且费用结算和积分等业务本来就耗时，况且支付服务也不一定能承担那么大的请求量。当服务器线程耗尽，后续请求会等待变慢，再加上高并发请求就会导致后续请求越来越慢，请求长时间等待，导致大量请求超时。并发太高，可能会导致服务器的内存上升，CPU使用率急速上升，甚至导致服务器宕掉。加入MQ后的效果高并发请求在MQ中排队，达到了消除峰值的目的，不会有大量的请求同时怼到支付系统服务异步调用，“天府通出站API”把结算消息放入MQ就可以返回“出站成功，费用稍后结算”给用户，响应时间很快服务彻底解耦，即使支付服务挂掉，也不影响“天府通出站API”正常工作，当支付系统再启动仍然可以继续消费MQ中的消息。三、MQ的使用场景1异步&解耦笔者曾经负责某电商公司的用户服务，该服务提供用户注册，查询，修改等基础功能。用户注册成功之后，需要给用户发送短信。2消峰高并发场景下，面对突然出现的请求峰值，非常容易导致系统变得不稳定，比如大量请求访问数据库，会对数据库造成极大的压力，或者系统的资源CPU、IO出现瓶颈。3消息总线所谓总线，就是像主板里的数据总线一样，具有数据的传递和交互能力，各方不直接通信，使用总线作为标准通信接口。笔者曾经服务于某彩票公司订单团队，在彩票订单的生命周期里，经过创建，拆分子订单，出票，算奖等诸多环节。每一个环节都需要不同的服务处理，每个系统都有自己独立的表，业务功能也相对独立。假如每个应用都去修改订单主表的信息，那就会相当混乱了。4延时任务用户在美团APP下单，假如没有立即支付，进入订单详情会显示倒计时，如果超过支付时间，订单就会被自动取消。非常优雅的方式是：使用消息队列的延时消息。四、RabbitMQ主要特性： 1.可靠性:提供了多种技术可以让你在性能和可靠性之间进行权衡。这些技术包括持久性机制、投递确认、发布者证实和高可用性机制; 2.灵活的路由：消息在到达队列前是通过交换机进行路由的。RabbitMQ为典型的路由逻辑提供了多种内置交换机类型。如果你有更复杂的路由需求，可以将这些交换机组合起来使用，你甚至可以实现自己的交换机类型，并且当做RabbitMQ的插件来使用; 3.消息集群：在相同局域网中的多个RabbitMQ服务器可以聚合在一起，作为一个独立的逻辑代理来使用; 4.队列高可用：队列可以在集群中的机器上进行镜像，以确保在硬件问题下还保证消息安全; 5.多种协议的支持：支持多种消息队列协议; 6.服务器端用Erlang语言编写，支持只要是你能想到的所有编程语言; 7.管理界面:RabbitMQ有一个易用的用户界面，使得用户可以监控和管理消息Broker的许多方面; 8.跟踪机制：如果消息异常，RabbitMQ提供消息跟踪机制，使用者可以找出发生了什么; 9.插件机制：提供了许多插件，来从多方面进行扩展，也可以编写自己的插件五、生产者代码示例importpika#连接到RabbitMQ服务器connection=pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))channel=connection.channel()#声明一个队列channel.queue_declare(queue='hello')#发送消息channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='HelloWorld!')print("[x]Sent'HelloWorld!'")#关闭连接connection.close()六、消费者代码示例importpika#连接到RabbitMQ服务器connection=pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))channel=connection.channel()#声明一个队列channel.queue_declare(queue='hello')#定义消息处理函数defcallback(ch,method,properties,body): print("[x]Received%r"%body)#设置消费者channel.basic_consume(queue='hello', auto_ack=True, on_message_callback=callback)print('[*]Waitingformessages.ToexitpressCTRL+C')channel.start_consuming()
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