一、缘起

一切脱离业务的架构设计与新技术引入都是耍流氓。

引入一个技术之前,首先应该解答的问题是,这个技术解决什么问题。

就像微服务分层架构之前,应该首先回答,为什么要引入微服务,微服务究竟解决什么问题(详见《互联网架构为什么要做微服务?》)。

最近分享了几篇MQ相关的文章:

MQ如何实现延时消息

MQ如何实现消息必达

MQ如何实现幂等性

不少网友询问,究竟什么时候使用MQ,MQ究竟适合什么场景,故有了此文。

二、MQ是干嘛的

消息总线(Message Queue),后文称MQ,是一种跨进程的通信机制,用于上下游传递消息。

在互联网架构中,MQ是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。

使用了MQ之后,消息发送上游只需要依赖MQ,逻辑上和物理上都不用依赖其他服务。

三、什么时候不使用消息总线

既然MQ是互联网分层架构中的解耦利器,那所有通讯都使用MQ岂不是很好?这是一个严重的误区,调用与被调用的关系,是无法被MQ取代的。

MQ的不足是:

1)系统更复杂,多了一个MQ组件

2)消息传递路径更长,延时会增加

3)消息可靠性和重复性互为矛盾,消息不丢不重难以同时保证

4)上游无法知道下游的执行结果,这一点是很致命的

举个栗子:用户登录场景,登录页面调用passport服务,passport服务的执行结果直接影响登录结果,此处的“登录页面”与“passport服务”就必须使用调用关系,而不能使用MQ通信。

无论如何,记住这个结论调用方实时依赖执行结果的业务场景,请使用调用,而不是MQ

四、什么时候使用MQ

【典型场景一:数据驱动的任务依赖】

什么是任务依赖,举个栗子,互联网公司经常在凌晨进行一些数据统计任务,这些任务之间有一定的依赖关系,比如:

1)task3需要使用task2的输出作为输入

2)task2需要使用task1的输出作为输入

这样的话,tast1, task2, task3之间就有任务依赖关系,必须task1先执行,再task2执行,载task3执行。

对于这类需求,常见的实现方式是,使用cron人工排执行时间表:

1)task1,0:00执行,经验执行时间为50分钟

2)task2,1:00执行(为task1预留10分钟buffer),经验执行时间也是50分钟

3)task3,2:00执行(为task2预留10分钟buffer)

这种方法的坏处是:

1)如果有一个任务执行时间超过了预留buffer的时间,将会得到错误的结果,因为后置任务不清楚前置任务是否执行成功,此时要手动重跑任务,还有可能要调整排班表

2)总任务的执行时间很长,总是要预留很多buffer,如果前置任务提前完成,后置任务不会提前开始

3)如果一个任务被多个任务依赖,这个任务将会称为关键路径,排班表很难体现依赖关系,容易出错

4)如果有一个任务的执行时间要调整,将会有多个任务的执行时间要调整

无论如何,采用“cron排班表”的方法,各任务耦合,谁用过谁痛谁知道(采用此法的请评论留言)

优化方案是,采用MQ解耦:

1)task1准时开始,结束后发一个“task1 done”的消息

2)task2订阅“task1 done”的消息,收到消息后第一时间启动执行,结束后发一个“task2 done”的消息

3)task3同理

采用MQ的优点是:

1)不需要预留buffer,上游任务执行完,下游任务总会在第一时间被执行

2)依赖多个任务,被多个任务依赖都很好处理,只需要订阅相关消息即可

3)有任务执行时间变化,下游任务都不需要调整执行时间

需要特别说明的是,MQ只用来传递上游任务执行完成的消息,并不用于传递真正的输入输出数据。

【典型场景二:上游不关心执行结果】

上游需要关注执行结果时要用“调用”,上游不关注执行结果时,就可以使用MQ了。

举个栗子,58同城的很多下游需要关注“用户发布帖子”这个事件,比如招聘用户发布帖子后,招聘业务要奖励58豆,房产用户发布帖子后,房产业务要送2个置顶,二手用户发布帖子后,二手业务要修改用户统计数据。

对于这类需求,常见的实现方式是,使用调用关系:

帖子发布服务执行完成之后,调用下游招聘业务、房产业务、二手业务,来完成消息的通知,但事实上,这个通知是否正常正确的执行,帖子发布服务根本不关注。

这种方法的坏处是:

1)帖子发布流程的执行时间增加了

2)下游服务当机,可能导致帖子发布服务受影响,上下游逻辑+物理依赖严重

3)每当增加一个需要知道“帖子发布成功”信息的下游,修改代码的是帖子发布服务,这一点是最恶心的,属于架构设计中典型的依赖倒转,谁用过谁痛谁知道(采用此法的请评论留言)

优化方案是,采用MQ解耦:

1)帖子发布成功后,向MQ发一个消息

采用MQ的优点是:

1)上游执行时间短

2)上下游逻辑+物理解耦,除了与MQ有物理连接,模块之间都不相互依赖

3)新增一个下游消息关注方,上游不需要修改任何代码

典型场景三:上游关注执行结果,但执行时间很长

有时候上游需要关注执行结果,但执行结果时间很长(典型的是调用离线处理,或者跨公网调用),也经常使用回调网关+MQ来解耦。

举个栗子,微信支付,跨公网调用微信的接口,执行时间会比较长,但调用方又非常关注执行结果,此时一般怎么玩呢?

一般采用“回调网关+MQ”方案来解耦:

1)调用方直接跨公网调用微信接口

2)微信返回调用成功,此时并不代表返回成功

3)微信执行完成后,回调统一网关

4)网关将返回结果通知MQ

5)请求方收到结果通知

这里需要注意的是,不应该由回调网关来调用上游来通知结果,如果是这样的话,每次新增调用方,回调网关都需要修改代码,仍然会反向依赖,使用回调网关+MQ的方案,新增任何对微信支付的调用,都不需要修改代码啦。

五、总结

MQ是一个互联网架构中常见的解耦利器。

什么时候不使用MQ?

上游实时关注执行结果

什么时候使用MQ?

1)数据驱动的任务依赖

2)上游不关心多下游执行结果

3)异步返回执行时间长

==【完】==

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栗子不少,有收获确实可以帮转一手。

到底什么时候该使用MQ?
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