这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第7天
课前导入
以日常整点秒杀活动为例，描述此行为过程中可能会发生的以下问题
💥1.系统崩溃 抢票，秒杀活动502
💥2. 服务器处理能力有限
💥3.链路时长太长，耗费时间太多
💥4.历史日志该如何处理
利用消息队列解决以上的问题：
一：对于系统崩溃，可以将所有行为记录发送到消息队列当中，再由存储服务进行拉取。
二：对于突然大量的请求，将其放入消息队列当中，只获取前几个请求进行响应
削峰方法：
三：对于单链路耗时太长的问题，可以采用异步操作，同时相应好几个请求服务，节约时间
四：将日志放入消息队列中，再用专门处理日志的组件如LogStash 放入SQL引擎中，利用Kibana进行简单的分析
主流消息队列 K
Kafka
使用场景
使用步骤
基本概念以及相互间联系
🔶Topic：逻辑队列(通常当作不同的业务场景)对于业务来说，所有数据都会在此进行存储
🔶Cluster：物理集群，每个集群中可以新建多个不同的Topic
🔶Producer：生产者，将业务消息发送到Topic中
🔶Consumer：消费者，负责消费已经发送到Topic中的消息
🔶ConsumerGroup：消费组，彼此之间相互独立，可以从某一个时间点开始消费
🔶Partition：Topic一个分区，Topic都会有多个分片，不同分片并发处理，提升单个Topic的吞吐能力
🔶Offset 表示消息在Partition内部相对位置信息，唯一ID，在Partition内部严格递增
🔶Replica：每个分片有多个Replica，Leader Replica将会从ISR中选出。
