【393期】面试官:使用消息队列还是直接使用线程池异步处理?各自适合什么场景?

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【393期】面试官:使用消息队列还是直接使用线程池异步处理?各自适合什么场景?

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说说这两种的区别,各自适合什么场景?

用线程池ExecutorService异步处理: 我理解ExecutorService其实也是内部使用了队列(如LinkedBlockingQueue),所以从设计上,其实和使用中间价的消息队列是差不多一致的。只是这里应用服务器既充当生产者又充当消费者,也是消息队列中间价的实现者。这种应该适合非分布式的架构,比如简单的只有一台服务器。

使用消息队列: 消息队列(指activeMQ,rabbitMQ,kafaKa,Redis等)因为一般都是中间件,部署在其他机器,需要一定的网络消耗。

本着解耦的目的,使用后者更合理,因为应用服务器一般内存也不会太多,队列长度不易太长。让应用服务器只处理逻辑比较合理。适合分布式架构。

1.使用JDK提供的异步框架ExecutorService。
threadPool.execute(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        // 这里是异步处理的,比较耗时的逻辑,比如数据库操作
        userService.setDefaultAddressId(user.getUserId(), bookingForm.getAddressId());
    }
});
2.将消息发送到消息队列,如使用redis的List简单实现,然后后台线程消费消息。
// 生产消息
redisTemplate.opsForList().leftPush(LOG_MQ_KEY, JsonUtil.beanToJson(httpRequestLog));
 
// 后台线程异步消费消息
String popValue = redisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(LOG_MQ_KEY, TEMP_LOG_MQ_KEY);

MQ可以更加有扩展性,支持的场景更多,而且支持消息自动的持久化,建议你看看 RabbitMQAMQP 协议,JMS 可以学但是没 AMQP 更加通用,redis的MQ还是不要用了,那只是一个附带的功能,kafka 是大数据领域的不适合做核心业务功能,只适合数据统计类应用的发送数据,因为他不确保消息100%不丢失,如此大的数据量丢一条无所谓的,不会对统计结果造成影响,但速度和吞吐量高很多。

线程池就不一样了,目前执行状态你无法知道,msg的消费率是多少都不知道,消息转发啊,消息拒绝啊,都的自己实现, 而且是单机版的,我目前用他来做一级转发,就是用他来将 event 异步发送出去,而不是让他异步做一些很繁重的工作,举例:

注册用户service方法,当事务结束后, 发送 RegisterUserEvent,这个发送就是用java线程池(如spring的),然后 RegisterUserListener 监听到了这个 event 就发送 msgRabbit MQ,之后对注册用户这个Topic感兴趣的应用都可以订阅,比如送积分的服务,送优惠券的服务,开辟云盘空间的服务等等

java领域有很多这种类比, ehcache 和 redis对比做缓存啊, java并发库 和redis锁对比并发啊等等, 都可以提出你这类型的问题

最初设计时,建议用ExecutorService,但最好用定时器把队列数量打出来,这样就能对阻塞情况有所了解。

当服务器负荷升高、线程池阻塞到危及程序正常运行时,可以考虑升级为中间件。(其实,很少有网站的访问量能达到这种负荷的,要么是程序本身有Bug。)

尽量用ExecuteService,如果不是涉及到:

  • 跨服务业务。比如订单、支付
  • 业务去耦合。比如有些情况上级业务不用知道下级执行是否成功,比如log日志等

使用Mq会带来设计上的复杂性:网络抖动怎么办?最大队列长度怎么设置?超时时间又设置多少?Qos又设置为多少?消费者多少个比较合适?channel cache size又该设置为多少?业务线可能都是用同一个Mq,你占资源太多,或者设计不当导致整个Mq故障(比如你不确认消息),开发同志们难道不来撕你么?

为什么非要多加个组件呢?能不用尽量不用

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原文始发于微信公众号(Java面试题精选):【393期】面试官:使用消息队列还是直接使用线程池异步处理?各自适合什么场景?