一、前情提示

上一篇文章《?高并發(fā)+海量數(shù)據(jù)下如何實現(xiàn)系統(tǒng)解耦？【上】?》，給大家初步講述了一套大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)中，兩個核心子系統(tǒng)之間一旦耦合，會發(fā)生哪些令人崩潰的場景。如果還沒看上篇文章的，建議先看一下。

這篇文章，咱們就給大家來說一說通過MQ消息中間件的使用，如何重構(gòu)系統(tǒng)之間的耦合，讓系統(tǒng)具備高度的可擴展性。

首先來回看一下之前畫的一張兩個系統(tǒng)之間進行耦合的一個大圖，從這個圖里我們可以看到兩個系統(tǒng)完全通過一套共享存儲（數(shù)據(jù)庫集群+緩存集群）進行了耦合。

二、清晰的劃分系統(tǒng)邊界

只要有耦合，一旦要解決耦合，那么第一個要干的事兒就是先劃分清楚系統(tǒng)之間的邊界。

比如上面那兩套系統(tǒng)都共享了一套存儲集群，那么大家可以先思考一下，兩個系統(tǒng)之間的邊界應(yīng)該如何劃分？也就是說，中間那套緩存集群和數(shù)據(jù)庫集群，到底應(yīng)該是屬于哪個系統(tǒng)？

首先我們看一下，緩存集群和數(shù)據(jù)庫集群主要是給誰用的？

很明顯就是給數(shù)據(jù)查詢平臺用的，說白了，那兩套集群都是數(shù)據(jù)查詢平臺賴以生存的核心底層數(shù)據(jù)存儲，這里存儲的數(shù)據(jù)也都是屬于數(shù)據(jù)查詢平臺的核心數(shù)據(jù)。

對于實時計算平臺來說，他只不過是將自己計算后的結(jié)果寫入到緩存集群和數(shù)據(jù)庫集群罷了。

實時計算平臺只要寫入過后，后續(xù)就不會再管那些數(shù)據(jù)了，所以這兩套集群明顯是不屬于實時計算平臺的。

好，那么系統(tǒng)之間的邊界就很清晰的劃分清楚了，大家看一下如下的圖。首先從系統(tǒng)整體架構(gòu)的架構(gòu)而言，兩套系統(tǒng)之間的關(guān)系應(yīng)該是下面這樣子的。

三、引入消息中間件解耦

只要劃分清楚了系統(tǒng)之間的邊界，接著下一步，就是引入消息中間件來進行解耦了。

如果大家對消息中間件的使用場景還不太熟悉的，可以參考之前的一篇文章：哥們，你們的系統(tǒng)架構(gòu)中為什么要引入消息中間件？這篇文章里面，對消息中間件的各種使用場景都有說明。

我們只要引入一個消息中間件，然后讓實時計算平臺將計算好的數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)的格式直接寫入到消息中間件即可。

同時，數(shù)據(jù)查詢平臺需要增加一個數(shù)據(jù)接入服務(wù)，這個數(shù)據(jù)接入服務(wù)就是負責將消息中間件里的數(shù)據(jù)消費出來，然后落地寫入到本地的緩存集群和數(shù)據(jù)庫集群。

如上圖所示，此時兩個系統(tǒng)之間已經(jīng)不再直接基于共享數(shù)據(jù)存儲進行耦合了，中間加入了MQ消息中間件。

這個消息中間件僅僅就是用于兩個系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交互和傳輸，職責簡單，清晰明了。

這樣做最大的好處，就是數(shù)據(jù)查詢平臺自身可以對涌入自身平臺的數(shù)據(jù)按照自己的需求進行定制化的管控了，不會像之前那樣的被動。

實際上在上述架構(gòu)之下，涌入數(shù)據(jù)查詢平臺的所有數(shù)據(jù)，都需要經(jīng)過數(shù)據(jù)接入服務(wù)那一關(guān)。在數(shù)據(jù)接入服務(wù)那里就可以隨意根據(jù)自己的情況進行管理。

四、利用消息中間件削峰填谷

還記得上一篇文章我們提到，這兩個系統(tǒng)之間第一個大痛點，就是實時計算平臺會高并發(fā)寫入數(shù)據(jù)查詢平臺，之前不做任何管控的時候，導(dǎo)致各種意外發(fā)生。

舉個例子，比如快速增長的寫庫壓力導(dǎo)致數(shù)據(jù)查詢平臺必須優(yōu)先cover住分庫分表那塊的架構(gòu)，打破自己的架構(gòu)演進節(jié)奏；

比如突然意外出現(xiàn)的熱數(shù)據(jù)因為不做任何寫入管控，一下子差點把數(shù)據(jù)庫服務(wù)器擊垮。

因此一旦用消息中間件在中間擋了一層之后，我們就可以進行削峰填谷了。

那什么叫做削峰填谷呢？其實很簡單，我們先來看看，如果不做任何管控，實時計算平臺寫入數(shù)據(jù)庫集群的寫并發(fā)曲線圖，大概如下面所示。

在高峰期，寫入會有一個陡然上升的尖峰。

就好比說，平時每秒寫入并發(fā)就500，但是高峰期寫入并發(fā)請求有5000，那么大家就會看到上面的那張圖，在高峰期突然冒出來一個尖峰，一下子涌入并發(fā)5000請求，此時數(shù)據(jù)查詢平臺的數(shù)據(jù)庫集群可能就會受不了。

但是，如果我們在數(shù)據(jù)接入服務(wù)里做一個限流控制呢？

也就是說，在數(shù)據(jù)接入服務(wù)里，根據(jù)當前數(shù)據(jù)查詢平臺的數(shù)據(jù)庫集群能承載的并發(fā)上限，比如說就是最多承載每秒3000。

好！那么數(shù)據(jù)接入服務(wù)自己就控制好，每秒最多就往自己本地的數(shù)據(jù)庫集群里寫入最多每秒3000的請求壓力。

此時就會出現(xiàn)削峰填谷的效果，大家看下面的圖。

因為在高峰期瞬時寫入壓力最大有5000/s，但是數(shù)據(jù)接入服務(wù)做了流量控制，最多就往本地數(shù)據(jù)庫集群寫入3000/s，那么每秒就會有2000條數(shù)據(jù)在消息中間件里做一個積壓。

但是積壓一會兒不要緊，最起碼保證說在高峰期，這個向上的尖峰被削平了，這就是所謂的削峰。

然后在高峰期過了之后，本來每秒可能就100/s的寫入壓力，但是此時數(shù)據(jù)接入服務(wù)會持續(xù)不斷的從消息中間件里取出來數(shù)據(jù)然后持續(xù)以最大3000/s的寫入壓力往本地數(shù)據(jù)庫集群里寫入。

那么在低峰期，大家看到還會持續(xù)一段時間是3000/s的寫入速度往本地數(shù)據(jù)庫里寫。

原來的圖里在低峰期是谷底，現(xiàn)在谷底被填平了，這就是所謂的填谷。

通過這套削峰填谷的機制，就可以保證數(shù)據(jù)查詢平臺完全能夠以自己接受的了的速率，均勻的把MQ里的數(shù)據(jù)拿出來寫入自己本地數(shù)據(jù)庫集群中。

這樣子無論實時計算平臺多高的并發(fā)請求壓力過來，哪怕是那種異常的熱數(shù)據(jù)，瞬間上萬并發(fā)請求過來也無所謂了。

因為MQ中間件可以抗住瞬間高并發(fā)寫入，但是數(shù)據(jù)查詢平臺永遠都是穩(wěn)定勻速的寫入自己本地數(shù)據(jù)庫。

這樣的話，數(shù)據(jù)查詢平臺就不需要去過多的care實時計算平臺帶給自己的壓力了，可以按照自己的節(jié)奏規(guī)劃好整體架構(gòu)的演進策略，按照自己的腳本去迭代架構(gòu)。

說了那么多，老規(guī)矩！給大家來一張圖，此時的架構(gòu)圖如下所示。

大伙兒可以直觀的感受一下，在數(shù)據(jù)接入服務(wù)中多了一個限流的模塊。

五、手動流量開關(guān)配合數(shù)據(jù)庫運維操作

現(xiàn)在基于消息中間件將兩個系統(tǒng)隔離開來之后，另外一個大的好處就是：數(shù)據(jù)查詢平臺做任何數(shù)據(jù)運維的操作，比如說DDL、分庫分表擴容、數(shù)據(jù)遷移，等等諸如此類的操作，已經(jīng)跟實時計算平臺徹底無關(guān)了。

實時計算平臺主要就是簡單的往消息中間件寫入，其他的就不用管了。

然后如果數(shù)據(jù)查詢平臺要做一些數(shù)據(jù)庫運維的操作，此時就可以通過在數(shù)據(jù)接入服務(wù)中加入一個手動流量開關(guān)，臨時將流量開關(guān)關(guān)閉一會兒。

比如選擇一個下午大家都在工作或者午睡的時候，相對低峰的時期，半小時內(nèi)關(guān)閉流量開關(guān)。

然后此時數(shù)據(jù)接入服務(wù)就不會繼續(xù)往本地數(shù)據(jù)庫寫入數(shù)據(jù)了，此時寫入操作就會停止，然后就在半小時內(nèi)迅速完成數(shù)據(jù)庫運維操作。

等相關(guān)操作完成之后，再次打開流量開關(guān)，繼續(xù)從MQ里消費數(shù)據(jù)再快速寫入到本地數(shù)據(jù)庫內(nèi)即可。

這樣，就可以完全避免了同時寫入數(shù)據(jù)，還同時進行數(shù)據(jù)庫運維操作的窘境。否則在早期耦合的狀態(tài)下，每次進行數(shù)據(jù)庫運維操作，還得實時計算平臺團隊的同學配合一起進行各種復(fù)雜操作，才能避免線上出現(xiàn)故障，現(xiàn)在完全不需要人家的參與了，自己團隊就可以搞定。

整個過程，我們還是用一張圖，給大家呈現(xiàn)一下：

六、支持多系統(tǒng)同時訂閱數(shù)據(jù)

引入消息中間件之后，還有另外一個好處，就是其他的一些系統(tǒng)也可以按照自己的需要去MQ里訂閱實時計算平臺計算好的數(shù)據(jù)。

舉個例子，在這套平臺里，還有數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)，需要獲取計算數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)結(jié)果準確性和質(zhì)量的監(jiān)控。

另外，還有數(shù)據(jù)鏈路監(jiān)控系統(tǒng)，同樣需要將MQ里的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)計算鏈路中的一個核心點數(shù)據(jù)采集過來，進行數(shù)據(jù)全鏈路的監(jiān)控和自動追蹤。

如果沒有引入MQ消息中間件概念的話，那么是不是就會導(dǎo)致實時計算平臺除了將數(shù)據(jù)寫入一份到數(shù)據(jù)庫集群，還需要通過接口發(fā)送給數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)？還需要發(fā)送給數(shù)據(jù)鏈路監(jiān)控系統(tǒng)？這樣簡直是坑爹到不行，N個系統(tǒng)全部耦合在一起。

之前的文章《哥們，你們的系統(tǒng)架構(gòu)中為什么要引入消息中間件？》就闡述了這種多系統(tǒng)訂閱同一份數(shù)據(jù)，但是通過接口調(diào)用耦合在一起的窘境。

這樣每次要是有一點變動，各個系統(tǒng)的負責人都在一起開會商討，修改代碼，修改接口，考慮各種調(diào)用細節(jié)，等等。

但是現(xiàn)在有了消息中間件，完全可以通過MQ支持的“Pub/Sub”消息訂閱模型，不同的系統(tǒng)都可以來訂閱同一份數(shù)據(jù)，大家自己按需消費，按需處理，各個系統(tǒng)之間完全解耦。

整個系統(tǒng)的可擴展性瞬間提升了很多，因為各個系統(tǒng)各自迭代和演進架構(gòu)，都不需要強依賴其他的系統(tǒng)了。

七、系統(tǒng)解耦后的感受

云開霧散！各個團隊的同學終于不用天天扯皮，今天說你的系統(tǒng)影響了我，明天是我的系統(tǒng)影響了你。

同時也壓根兒不用去關(guān)注其他的系統(tǒng)，只要有一個總架構(gòu)師把控好整體架構(gòu)，各個team都按照這個分工協(xié)作來做即可。

消息中間件的引入，消除了系統(tǒng)的耦合性，大幅度提升了系統(tǒng)的可擴展性，各個team都可以快速的獨立的迭代擴展自己的架構(gòu)和系統(tǒng)。