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消息中间件

2022-07-19 14:55:00 【InfoQ】

背景

系统的稳定性一直以来是所有企业研发人员所追求的，当出现系统问题时，这时候可以通过日志、系统监控、性能指标等来进行排查，但系统的复杂性、分布式、高并发等导致了很多信息的堆积，这个时候，可能对于工作人员来说，是一件非常头痛的事情。消息中间件，英文简称 MQ，这个名词的出现，可以解决很多事情：比如：复杂的业务中通过 MQ 来减少频繁的业务交互。高并发下，不必及时处理的事务都可以交给 MQ。交易过程中，更是存在很多的事务处理，如果长时间保持长链接以及锁的状态，很有可能造成锁表、锁库，形成死锁。这时候也需要 MQ 来进行消息的缓冲、异步进行，保证系统的稳定、持续的进行下去。不会因为死锁等长时间的循环而导致 cpu、内存的增耗，从而避免出现服务挂掉、宕机等问题。

形形色色的 MQ

事实上，消息中间件的种类越来越多：RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 等等。下面给出了一张表展示各种 MQ 特点：

说到这，大家可能要说，还有一种中间件：Redis，的确，Redis 也作为一种中间件，一般用来作为缓存中间件。缓存一些信息，以便数据信息共享、也可以利用其来实现分布式锁，例如实现秒杀、抢单等功能。还会被用作一些订单信息的缓存，防止大量的订单信息被积压而导致服务器的负载很高。总之，Redis 常被用来作为一种缓冲剂使用。

除了上面说的，消息中间件还可以用来抢红包，交易系统的账单记录、流程推送、通知等等。Redis 作为缓存处理器，它的使用，大大的提升了应用的性能与效率，特别是在查询数据的层面上，大大降低了查询数据库的频率。但这也带来了一些问题，其中比较典型的，比如：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。

什么是缓存穿透呢？

我们先来看看缓存的查询流程：前端发来请求查询数据时，后端首先会在缓存 Redis 中查询，如果查询到数据，直接返回给前端，流程结束；如果在缓存中未查到数据，则前往数据库查找，此时查询数据后返回给前端，同时会塞进缓存中。

还有一种可能就是：查询数据库未查到数据时，会直接返回 NULL。

这种情况下，如果用户不停滴发起请求时，恶意提供数据库中不存在的信息，则在数据库中查到的数据永远都是 NULL。这种数据是不会被塞进缓存的，这种的数据永远会被从数据库中访问，即为

恶意攻击式

，则很有可能对数据库造成极大的压力，搞哭数据库。这个过程被称为：

缓存穿透

。缓存永远被直接穿透而直接访问数据库。

解决方案

目前对于缓存穿透，比较典型的解决方案是：

当在数据库查询未找到时，将 NULL 返给前端，同时，会将 NULL 塞入缓存，并对对应的 Key 设置一定的过期时间。

这种处理方式在电商的话，用到的较多。

什么是缓存击穿呢？

缓存击穿，是指缓存中某个 Key 在不停的、频繁的被请求，当这个 Key 在某个时刻失效时，持续的高并发请求就会击穿缓存，直接请求数据库，导致数据库的压力在那一时刻猛增。就像

水滴石穿

。

解决方案

既然这种 key 会被不停的访问、请求，那么可以将其有效期设为一万年，这样，不停的高并发请求，就永不会落在数据库层。

什么是缓存雪崩呢？

缓存雪崩，是指在某个时刻，缓存的 key 集体发生失效，这样导致大量的查询请求落在了数据库层，导致数据库负载过高，甚至会压垮数据库。

解决方案

雪崩的现象，主要在于大量的 key 在同一时刻处于失效状态，所以为了避免这种情况：一般会为 key 设置不同的、随机的失效时间，错开缓存中 key 的失效时间点，从而最终减少数据库压力。

结束福利

开源实战利用 k8s 作微服务的架构设计代码：

https://gitee.com/damon_one/spring-cloud-k8s
https://gitee.com/damon_one/spring-cloud-oauth2

欢迎大家 star，多多指教。

关于作者

笔名：Damon，技术爱好者，长期从事 Java 开发、Spring Cloud 的微服务架构设计，以及结合 Docker、K8s 做微服务容器化，自动化部署等一站式项目部署、落地。目前主要从事基于 K8s 云原生架构研发的工作。Golang 语言开发，长期研究边缘计算框架 KubeEdge、调度框架 Volcano 等。公众号

程序猿Damon

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