首页 > TAG信息列表 > 削峰
消息队列与快递柜之间的奇妙关系
提到消息队列可能一些朋友经常听别人说起一些名词，比如：服务程序解耦，处理流量削峰，通过异步处理提升用户体验，缓冲批处理提高处理性能。笔者擅于白话解说，所以我就不用专业的术语去解释专业的问题了。我一直觉得消息队列的功能和快递柜的功能非常相似，怎么个相似法呢？让我来详细给你说说MQ优缺点分析
1. MQ - 解耦 （1）不用MQ处理解耦 其他系统的接入，导致额外修改 其他系统的稳定性影响 是否要重试 （2）使用MQ 2. MQ-异步 （1）不用MQ的同步高延时场景 （2）使用MQ进行异步化之后的接口性能优化 3. MQ-削峰 （1）不使用MQ高峰期系统被打死的场景 （2）使用MQ进行削峰如何解决秒杀业务的削峰场景
流量削峰的由来 主要是还是来自于互联网的业务场景，例如，马上即将开始的春节火车票抢购，大量的用户需要同一时间去抢购；以及大家熟知的阿里双11秒杀，短时间上亿的用户涌入，瞬间流量巨大（高并发），比如：200万人准备在凌晨12:00准备抢购一件商品，但是商品的数量缺是有限的100-500件左右。 这样真springboot集成rabbitmq商品秒杀业务实战（流量削峰），升职加薪必看
spring-rabbit 2，配置application.yml配置文件 spring: datasource: driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=true&serverTimezone=UTC username: root password: 1234 ra为什么要使用消息队列（一）
为什么要使用消息队列（一） 1、解耦 2、异步 3、流量削峰【架构师面试-消息队列-1】-消息队列是什么
1：概述 消息队列，分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削峰等问题。可实现高性能，高可用，可伸缩的最终一致性架构，是大型分布式系统不可或缺的基本组件【中间件】。 注意：消息队列容易与Java内部的MessageQueue搞混，我们一般所谓的消息队列，多指消息中间件，分布式消息队列RabbitMQ - RabbitMQ的使用场景有哪些？
总结 1.异步处理： 用户注册后，发送“注册邮件”和“注册短信”。用户注册完成后，提交任务到 MQ，发送模块并行获取 MQ 中的任务。 2.系统解耦：比如用注册完成，再加一个发送微信通知。只需要新增发送微信消息模块，从 MQ 中读取任务，发送消息即可。无需改动注册模块的代码，这样注册模块与发秒杀系统设计与思考
秒杀系统要解决什么 削峰填谷，将大批量的请求分批流向DB，避免DB被冲垮兼顾性能的同时，保证下单时查验库存与扣减库存的原子性，避免超卖少卖问题隔离资源，限流，保护除了秒杀系统外的其他系统正常运行。 秒杀系统怎么设计 前期准备 前端防刷。减少用户频繁点击带来的不必要流量。网关RabbitMQ实战（一）：削峰
基本原理 RabbitMQ提供了一种QOS(服务质量保证)功能。 在非自动确认消息的前提下，如果一定数目的消息还未被消费确认，则不进行新消息的消费。 我们可以将该消息数量设置为商品的库存数量，并给消息设置过期时间； 开启手动应答模式，在执行完秒杀后，对消息进行应答；这样，秒杀的并发量将大大高并发：RocketMQ削峰实战
MQ的主要特点为解耦、异步、削峰，该文章主要记录与分享个人在实际项目中的RocketMQ削峰用法，用于减少数据库压力的业务场景，其中RocketMQ的核心组件概念如下： Producer：生产发送消息 Broker：存储Producer发送过来的消息 Consumer：从Broker拉取消息并进行消费 NameServer：为Producer消息队列：解耦、异步、削峰，现有MQ对比以及新手入门该如何选择MQ?
本文大量引用了CSDN博主：晨兮要努力的博客：消息队列作用（解耦、异步、削峰），目测是个小姐姐了。看这个文章还要有点设计模式的基础哈哈 以及参考了CSDN博客专家：ithuangqing的博客：编码之外，一文搞懂什么是消息队列！ 他们写的都很好。然后我是学C++的，在群里天天看大佬们聊RabbitMQ、Rocket面试官：为什么要使用MQ（消息队列）
1.为什么要用MQ(消息队列) 在面试中，MQ是面试官常问知识点，那么我们为什么要使用MQ呢？ 异步处理 流量削峰 应用解耦 注册场景 我就直接将我司的真实场景搬过来剖析，这里不拿冷门业务(怕你们看不懂怼我-。-)，找一个大部分系统都会有的功能：注册。 信息校验->创建账户并入库->创建如何降低QPS(错峰、限流、削峰)
如何降低QPS(错峰、限流、削峰) 目录 一、错峰策略 二、限流策略 三、削峰策略 服务端每秒流量处理能力是通过QPS衡量的，最大QPS（峰值）就是对服务端抗压能力的衡量指标，如果来自客户端的流量超过了服务端最大QPS，要么服务端发生宕机，要么将超过能力范围内的请求忽略掉，返回限流错误怎么解决高并发的后台秒杀问题
一.秒杀是什么 秒杀一般是电商或者网上一些活动的场景，这种秒杀一般存在着后台拥挤，服务器承受不了大量的客户端导致奔溃是经常的事情，我们今天来介绍一下解决高并发的后台秒杀问题。 二.常见的秒杀场景 我们遇到的秒杀一般是在电商网站举行一些活动或者节假日在12306网站上抢票时遇rabbitMQ
优势 应用解耦 异步任务 削峰填谷 各个消息队列的侧重使用 rabbitmq 的场景?
1、服务间异步通信 2、顺序消费 3、定时任务 4、请求削峰RocketMQ 流量削峰
MQ的主要特点为解耦、异步、削峰，该文章主要记录与分享个人在实际项目中的RocketMQ削峰用法，用于减少数据库压力的业务场景，其中RocketMQ的核心组件概念如下： Producer：生产发送消息 Broker：存储Producer发送过来的消息 Consumer：从Broker拉取消息并进行消费 NameServer：为ProduceRabbitMQ系列随笔——介绍及安装
一、RabbitMQ介绍 RabbitMQ是由erlang开发的AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）的开源实现。他是高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间性设计。消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，消费者亦然。消息中间件你知道多少
消息中间件你知道多少？通过调研了解总结如下一、市场上的消息中间件产品有哪些。RabbitMQ Elang语言 高效 吞吐量RockMQ 阿里产品ActiveMQ 传统 实现JMS规范 Kafka 大数据 日志采集 二、消息中间件的优点。削峰 用于高并发场景，进行削峰异步 提供用户操作响应时间，优化用户体峰均比降低技术（削峰）
参考文献 赵景梅_无线通信中功率放大器的预失真技术研究 目前OFDM调制采用OFDM多载波技术（推理过程省略）的峰均比较高。应用此类信号会导致前端系统功放效率降低，也会对功放线性化效果有明显影响。为改善这一缺点，首先要解决OFDM调制信号应用于线性化系统的高峰均比的问题。对信号进行流量数据削峰/去毛刺
需要得到单个业务线集群一天中的QPS峰值，但是如果出现毛刺点，如正常的峰值是12，突然有一分钟因秒杀活动或爬虫，峰值被顶到了100，这时候取100会导致误差大(实际扫描中，导致判断业务线峰值能承受的比较大，从而扫多了)。 于是现在需要将pv数据去掉毛刺。 0X01 原理 1) 原始数据图，x轴为升序消息中间件 - 简介
消息中间件已经成为互联网企业应用系统内部通信的核心手段，是目前企业内主流标配技术，它具有解耦、异步、削峰、签收、事务、流量控制、最终一致性等一系列高性能架构所需功能。 当前使用较多的消息中间件有RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMQ等。ActiveMQ
定义： 作用： 解耦 削峰 异步 安装： 安装解压后，普通启动./bin/activemq start 玩法： 实习高可用，高性能.... 集群 问题：MQ的常见应用场景
MQ的常见的应用场景为:解耦,异步,流量削峰 在解耦场景中: 不使用MQ的耦合场景: 使用解耦的场景为: 异步的方式: 不使用MQ的同步高延时请求场景: 使用异步化之后的接口性能优化: 没有使用mq的时候,(不会削峰) 使用mq以后:高可用服务 AHAS 在消息队列 MQ 削峰填谷场景下的应用
在消息队列中，当消费者去消费消息的时候，无论是通过 pull 的方式还是 push 的方式，都可能会出现大批量的消息突刺。如果此时要处理所有消息，很可能会导致系统负载过高，影响稳定性。但其实可能后面几秒之内都没有消息投递，若直接把多余的消息丢掉则没有充分利用系统处理消息的能力。我