php数据结构对列 php对数据库的操作( 二 )


假设三个业务节点每个使用50毫秒钟,不考虑网络等其他开销,则串行方式的时间是150毫秒,并行的时间可能是100毫秒 。
因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的,假设CPU1秒内吞吐量是100次 。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次(1000/150) 。并行方式处理的请求量是10次(1000/100) 。
小结:如以上案例描述 , 传统的方式系统的性能(并发量,吞吐量,响应时间)会有瓶颈 。如何解决这个问题呢?
引入消息队列,将不是必须的业务逻辑,异步处理 。改造后的架构如下:
按照以上约定,用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间,也就是50毫秒 。注册邮件,发送短信写入消息队列后,直接返回,因此写入消息队列的速度很快,基本可以忽略,因此用户的响应时间可能是50毫秒 。因此架构改变后,系统的吞吐量提高到每秒20 QPS 。比串行提高了3倍,比并行提高了两倍 。
2.2应用解耦
场景说明:用户下单后,订单系统需要通知库存系统 。传统的做法是,订单系统调用库存系统的接口 。如下图:
传统模式的缺点:
1)假如库存系统无法访问,则订单减库存将失败 , 从而导致订单失败;
2)订单系统与库存系统耦合;
如何解决以上问题呢?引入应用消息队列后的方案,如下图:
订单系统:用户下单后,订单系统完成持久化处理,将消息写入消息队列,返回用户订单下单成功 。
库存系统:订阅下单的消息,采用拉/推的方式,获取下单信息,库存系统根据下单信息,进行库存操作 。
假如:在下单时库存系统不能正常使用 。也不影响正常下单,因为下单后,订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了 。实现订单系统与库存系统的应用解耦 。
2.3流量削锋
流量削锋也是消息队列中的常用场景,一般在秒杀或团抢活动中使用广泛 。
应用场景:秒杀活动,一般会因为流量过大 , 导致流量暴增,应用挂掉 。为解决这个问题,一般需要在应用前端加入消息队列 。
可以控制活动的人数;
可以缓解短时间内高流量压垮应用;
用户的请求,服务器接收后,首先写入消息队列 。假如消息队列长度超过最大数量,则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面;
秒杀业务根据消息队列中的请求信息 , 再做后续处理 。
2.4日志处理
日志处理是指将消息队列用在日志处理中,比如Kafka的应用,解决大量日志传输的问题 。架构简化如下:
日志采集客户端,负责日志数据采集,定时写受写入Kafka队列;
Kafka消息队列 , 负责日志数据的接收,存储和转发;
日志处理应用:订阅并消费kafka队列中的日志数据;
以下是新浪kafka日志处理应用案例:
(1)Kafka:接收用户日志的消息队列 。
(2)Logstash:做日志解析,统一成JSON输出给Elasticsearch 。
(3)Elasticsearch:实时日志分析服务的核心技术,一个schemaless,实时的数据存储服务 , 通过index组织数据,兼具强大的搜索和统计功能 。
(4)Kibana:基于Elasticsearch的数据可视化组件,超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因 。
2.5消息通讯
消息通讯是指,消息队列一般都内置了高效的通信机制 , 因此也可以用在纯的消息通讯 。比如实现点对点消息队列,或者聊天室等 。
点对点通讯:
客户端A和客户端B使用同一队列,进行消息通讯 。
聊天室通讯:
客户端A,客户端B , 客户端N订阅同一主题,进行消息发布和接收 。实现类似聊天室效果 。

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