浅聊MQ之Kafka与RabbitMQ简用

（前记：内容有点多，先看目录再挑着看。）
Kafka与RabbitMQ的利用举例

Kafka的利用举例

• 安装与启动：
  
  
  
  • 从Apache Kafka官网下载Kafka中心件的运行脚本。
    
  • 解压后，通过命令行启动Zookeeper（Kafka的运行依赖于Zookeeper）。
    
  • 启动Kafka的服务器进程。
    
  
  
• 根本功能实现：
  
  
  
  • 生产者：启动生产者进程，向指定的主题（Topic）发送消息。
    
  • 消费者：启动消费者进程，从指定的主题中接收并处理消息。
    
  
  
• 高级功能：
  
  
  
  • 分区与复制：Kafka通过分区实现数据的并行处理，通过复制实现数据的高可用性。
    
  • 日志压缩：Kafka支持日志压缩功能，以减少存储空间的占用。
    
  
  
• 应用场景：
  
  
  
  • 日志网络与处理：Kafka可以高效地网络和处理来自不同源头的日志数据。
    
  • 实时数据流处理：Kafka支持实时数据流的处理和分析，适用于金融、物联网等范畴。
    
  
  

RabbitMQ的利用举例

• 安装与配置：
  
  
  
  • 安装Erlang语言支持（由于RabbitMQ需要Erlang的支持）。
    
  • 从RabbitMQ官网下载并安装RabbitMQ服务器。
    
  • 启动RabbitMQ服务，并配置用户、权限和插件等。
    
  
  
• 消息传递过程：
  
  
  
  • 生产者：将消息发送到RabbitMQ的交换机（Exchange），交换机根据路由键（Routing Key）将消息路由到指定的队列（Queue）中。
    
  • 消费者：从队列中获取消息并进行处理。
    
  
  
• 高级功能：
  
  
  
  • 消息长期化：RabbitMQ支持消息的长期化存储，以防止消息丢失。
    
  • 消息确认机制：消费者在处理完消息后，需要向RabbitMQ发送确认消息，以确保消息被精确处理。
    
  
  
• 应用场景：
  
  
  
  • 异步处理：通过RabbitMQ实现应用程序的异步处理，进步体系的并发性能和可靠性。
    
  • 应用解耦：不同的应用程序之间可以通过RabbitMQ进行通讯，实现应用程序之间的解耦。
    
  
  

在ERP项目中利用消息队列中心件

在ERP项目中，消息队列中心件（如Kafka或RabbitMQ）可以发挥重要作用，特别是在订单模块中。以下以RabbitMQ为例，阐明其在ERP项目中的利用：

• 订单体系与其他体系的解耦：
  
  
  
  • 当订单体系接收到用户提交的订单后，可以将订单信息发送到RabbitMQ的消息队列中。
    
  • 库存体系、付出体系、物流体系等订阅相应的消息队列，即可实现订单信息的同步处理。
    
  • 这种解耦方式使得各个体系可以独立开发和部署，进步了体系的可维护性和可扩展性。
    
  
  
• 异步通讯与性能提升：
  
  
  
  • 订单体系不再需要期待其他体系处理完成后再进行下一步操作，而是可以将订单信息发送到RabbitMQ后立即返回相应给用户。
    
  • 其他体系可以在背景异步处理订单消息，减少了用户期待时间，提升了用户体验。
    
  
  
• 流量削峰与稳固性保障：
  
  
  
  • 在高并发场景下，如秒杀、抢购等活动期间，RabbitMQ可以作为一个缓冲层，将大量的订单请求临时存储在消息队列中。
    
  • 然后按照一定的速率将这些请求分发给后端体系进行处理，有效避免了后端体系因刹时流量过大而瓦解的问题。
    
  
  
• 消息确认与最终一致性：
  
  
  
  • RabbitMQ提供了消息确认机制，可以确保消息被精确处理和消费。
    
  • 即使在出现故障的环境下，也可以通过重试、死信队列等方式来包管消息不会丢失或重复消费，从而实现了最终一致性。
    
  
  

综上所述，Kafka和RabbitMQ等消息队列中心件在ERP项目中具有广泛的应用前景，特别是在订单模块中，它们可以实现服务间的解耦、异步通讯、流量削峰以及进步体系的可伸缩性和最终一致性等功能。

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关于RabbitMQ在异步处理和应用解耦方面的具体应用场景示例：

一、异步处理

• 用户注册后的邮件和短信关照
  
  
  
  • 场景描述：用户在网站上注册账号后，体系需要发送注册成功邮件和短信。如果在用户提交注册请求时同步完成这些操作，大概会由于邮件或短敬佩务的耽误导致用户期待时间过长，影响体验。
    
  • 办理方案：在用户注册成功后，将发送邮件和短信的任务消息发送到RabbitMQ队列中，由背景服务异步处理这些任务。这样，用户注册流程可以快速完成，而邮件和短信的发送则在背景逐步处理。
    
  • 优势：提升用户相应速率，优化用户体验，同时将非关键流程异步化，避免因慢服务拖累主流程。
    
  
  
• 订单处理中的异步任务
  
  
  
  • 场景描述：在电商平台中，用户下单后需要进行库存管理、付出确认等多个步调。如果这些步调全部同步实行，大概会导致体系相应缓慢，尤其是在高并发场景下。
    
  • 办理方案：将订单信息发送到RabbitMQ队列中，由不同的服务（如库存服务、付出服务）分别从队列中获取消息并处理。例如，订单服务生成订单后，将消息发送到队列，库存服务和付出服务分别监听队列并实行相应任务。
    
  • 优势：进步体系的并发性能，确保处理流程的连续性和效率。
    
  
  
• 文件处理任务的异步实行
  
  
  
  • 场景描述：用户上传大文件后，需要对文件进行处理（如格式转换、压缩等）。如果同步实行这些任务，前端页面大概会一直加载，导致用户体验差。
    
  • 办理方案：用户上传文件后，将处理任务消息发送到RabbitMQ队列中，由背景服务异步处理文件，处理完成后关照用户或更新状态。
    
  • 优势：提升用户体验，主线程迅速返回，减少用户期待时间。
    
  
  

二、应用解耦

• 微服务架构中的服务通讯
  
  
  
  • 场景描述：在微服务架构中，各个服务之间需要进行通讯。如果直接调用对方的API，服务之间的耦合度会很高，一个服务的故障大概会导致整个体系瘫痪。
    
  • 办理方案：通过RabbitMQ实现服务之间的消息传递。例如，订单服务生成订单后，将消息发送到队列，库存服务和付出服务分别从队列中获取消息并处理。这种方式减少了服务之间的直接依赖。
    
  • 优势：低落服务之间的耦合度，便于独立扩展和维护。
    
  
  
• 多体系之间的数据同步
  
  
  
  • 场景描述：在一个分布式体系中，多个服务依赖同一份数据源。例如，电商平台的订单状态更新后，需要同步到缓存体系和推荐体系。如果让每个服务直接从数据库拉取数据，会增加数据库压力，还大概出现耽误或不一致的问题。
    
  • 办理方案：利用RabbitMQ进行数据同步。订单服务更新订单状态后，将更新信息发送到队列，缓存服务和推荐服务从队列中消费消息并同步数据。
    
  • 优势：减轻数据库压力，实现最终一致性，即使某个服务处理耽误，RabbitMQ也能保障消息不丢失。
    
  
  
• 广播关照
  
  
  
  • 场景描述：当某个事件发生时，需要关照多个服务。例如，商品代价调整后，库存体系、搜索体系和推荐体系都需要同步更新。
    
  • 办理方案：利用RabbitMQ的广播模式（Fanout），将消息发送到交换机，多个消费者（如库存服务、搜索服务）订阅该交换机，实现消息的“一发多收”。
    
  • 优势：扩展性强，多个服务都能接收到同一条消息。
    
  
  

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留意MQ的 Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ区别；
        URL： 浅识MQ的 Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ区别-CSDN博客
留意：长期化策略
        URL：浅聊MQ之Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ长期化策略-CSDN博客

（抱歉，最近在口试，粗糙了些。）
（望各位潘安、各位子健/各位彦祖、于晏不吝见教！多多指正！