MQ解决高并发下订单问题，实现流量削峰

努力学习的明2025-06-18 14:21

文章目录

      • 示例：电商秒杀系统中的流量削峰
        • [1. 依赖引入（Maven）](#1. 依赖引入（Maven）)
        • [2. 消息队列配置（RabbitMQ）](#2. 消息队列配置（RabbitMQ）)
        • [3. 生产者：订单服务（接收高并发请求）](#3. 生产者：订单服务（接收高并发请求）)
        • [4. 消费者：库存服务（按系统容量处理订单）](#4. 消费者：库存服务（按系统容量处理订单）)
        • [5. 模拟高并发测试](#5. 模拟高并发测试)
      • 关键技术点解析
        • [1. 流量削峰的实现](#1. 流量削峰的实现)
        • [2. 消息可靠性保障](#2. 消息可靠性保障)
        • [3. 削峰前后对比](#3. 削峰前后对比)
      • 生产环境优化建议
      • [其他 MQ 选型参考](#其他 MQ 选型参考)

以下是一个基于 Java 和 RabbitMQ 实现流量削峰的示例，展示如何通过消息队列处理高并发下单请求：

示例：电商秒杀系统中的流量削峰

1. 依赖引入（Maven）
xml 复制代码 
<dependency>
    <groupId>com.rabbitmq</groupId>
    <artifactId>amqp-client</artifactId>
    <version>5.14.2</version>
</dependency>
2. 消息队列配置（RabbitMQ）
java 复制代码 
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

public class MQConfig {
    private static final String HOST = "localhost";
    private static final int PORT = 5672;
    private static final String USERNAME = "guest";
    private static final String PASSWORD = "guest";
    public static final String QUEUE_NAME = "order_queue";

    // 创建连接工厂
    public static ConnectionFactory getConnectionFactory() {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost(HOST);
        factory.setPort(PORT);
        factory.setUsername(USERNAME);
        factory.setPassword(PASSWORD);
        return factory;
    }
}
3. 生产者：订单服务（接收高并发请求）
java 复制代码 
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class OrderService {
    private final Connection connection;

    public OrderService() throws IOException, TimeoutException {
        this.connection = MQConfig.getConnectionFactory().newConnection();
    }

    // 处理下单请求（削峰前）
    public void createOrderDirectly(Long productId, Integer count) {
        // 传统模式：直接处理订单（高并发时会压垮数据库）
        System.out.println("直接处理订单：商品ID=" + productId + ", 数量=" + count);
        // 模拟数据库操作
        try {
            Thread.sleep(200); // 假设处理一个订单需要200ms
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    // 处理下单请求（削峰后）
    public void createOrderWithMQ(Long productId, Integer count) throws IOException {
        try (Channel channel = connection.createChannel()) {
            // 声明队列（如果不存在则创建）
            channel.queueDeclare(MQConfig.QUEUE_NAME, false, false, false, null);
            
            // 封装订单信息为JSON
            String orderInfo = "{\"productId\":" + productId + ",\"count\":" + count + "}";
            
            // 发送消息到队列
            channel.basicPublish("", MQConfig.QUEUE_NAME, null, orderInfo.getBytes());
            System.out.println("订单已放入队列：" + orderInfo);
        }
    }
}
4. 消费者：库存服务（按系统容量处理订单）
java 复制代码 
import com.rabbitmq.client.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class InventoryService {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory factory = MQConfig.getConnectionFactory();
        try (Connection connection = factory.newConnection();
             Channel channel = connection.createChannel()) {
            
            // 声明队列
            channel.queueDeclare(MQConfig.QUEUE_NAME, false, false, false, null);
            
            // 设置消费者每次只处理1条消息（限流）
            channel.basicQos(1);
            
            System.out.println("库存服务已启动，等待订单消息...");
            
            // 创建消费者
            DefaultConsumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
                @Override
                public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, 
                                           AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                    String message = new String(body, "UTF-8");
                    System.out.println("收到订单：" + message);
                    
                    try {
                        // 模拟处理订单（扣库存、更新数据库等）
                        processOrder(message);
                        // 手动确认消息已处理
                        channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                        // 处理失败，拒绝消息并重新入队
                        channel.basicNack(envelope.getDeliveryTag(), false, true);
                    }
                }
            };
            
            // 启动消费者（手动确认模式）
            channel.basicConsume(MQConfig.QUEUE_NAME, false, consumer);
        }
    }

    private static void processOrder(String orderInfo) {
        try {
            // 模拟处理订单耗时（如扣减库存、写入订单表）
            Thread.sleep(500);
            System.out.println("订单处理完成：" + orderInfo);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
5. 模拟高并发测试
java 复制代码 
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class TrafficPeakTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        OrderService orderService = new OrderService();
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(100); // 模拟100个并发用户
        
        // 模拟1000个并发下单请求（流量峰值）
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            final int orderId = i;
            executor.submit(() -> {
                try {
                    // 削峰前：直接处理订单（可能导致系统崩溃）
                    // orderService.createOrderDirectly(1001L, 1);
                    // 削峰后：通过MQ异步处理订单
                    orderService.createOrderWithMQ(1001L, 1);
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
        
        executor.shutdown();
    }
}

关键技术点解析

1. 流量削峰的实现
  • 生产者端：将订单请求快速放入队列后立即返回，避免请求堆积
  • 消费者端：
    • 通过 channel.basicQos(1) 限制每次只处理 1 条消息
    • 单线程消费（可扩展为多线程），每秒处理约 2 个订单（500ms / 订单）
  • 效果：1000 个并发请求被队列缓冲，系统按自身容量（2TPS）平稳处理
2. 消息可靠性保障
  • 持久化：RabbitMQ 默认将消息存储在内存中，可配置持久化到磁盘
  • 手动确认 ：消费者处理完成后手动 basicAck，失败则 basicNack 并重试
  • 死信队列：可配置死信队列存储多次处理失败的消息
3. 削峰前后对比
指标 无 MQ（传统模式） 有 MQ（流量削峰）
最大并发处理量 受数据库连接数限制（如 100） 队列可缓冲无限量请求
响应时间 平均 200ms（直接处理） 立即返回（<10ms）
系统稳定性 峰值时易崩溃 平稳处理，无崩溃风险
资源利用率 峰值时资源耗尽，平时闲置 按固定速率使用资源

生产环境优化建议

  1. 队列监控：

    • 监控队列长度，设置告警阈值（如超过 10 万条未处理消息）
    • 使用 RabbitMQ Management 插件或 Prometheus + Grafana 监控

  2. 消费者扩容：

    • 垂直扩容：增加消费者机器配置
    • 水平扩容：增加消费者实例数（需注意幂等性）

  3. 降级策略：

    • 队列过长时，拒绝新请求并返回 "系统繁忙"
    • 非核心业务降级（如暂时关闭短信通知）

  4. 持久化配置：

    java 复制代码 
    // 设置队列持久化
boolean durable = true;
channel.queueDeclare(MQConfig.QUEUE_NAME, durable, false, false, null);

// 设置消息持久化
AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder()
    .deliveryMode(2) // 2表示持久化
    .build();
channel.basicPublish("", MQConfig.QUEUE_NAME, properties, message.getBytes());

其他 MQ 选型参考

消息队列 吞吐量 优势场景 示例项目
RabbitMQ 万级 TPS 强一致性、支持事务、灵活路由 金融系统订单处理
Kafka 百万级 TPS 大数据实时处理 日志收集、实时数据流处理
RocketMQ 十万级 TPS 高可用、顺序消息 电商订单、物流系统
Pulsar 百万级 TPS 云原生、多租户 分布式微服务架构

根据业务场景选择合适的 MQ，本例使用 RabbitMQ 是因其易用性和可靠性。

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