1、寫在前面

本文咱們來聊聊如何通過 MQ 消息中間件的使用，重構(gòu)系統(tǒng)之間的耦合，讓系統(tǒng)具備高度的可擴(kuò)展性。

首先看一張系統(tǒng)之間的耦合圖，大家先不用關(guān)注圖中數(shù)據(jù)查詢平臺和實時計算平臺的具體細(xì)節(jié)。

只需知道這里的數(shù)據(jù)查詢平臺和實時計算平臺兩個系統(tǒng)，通過一套共享存儲（數(shù)據(jù)庫集群+緩存集群）進(jìn)行了耦合。

2、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，大家先思考一下，兩個系統(tǒng)之間的邊界應(yīng)該如何劃分？

換句話說，中間那套緩存集群和數(shù)據(jù)庫集群，應(yīng)該屬于哪個系統(tǒng)？要回答這個問題，主要就是考慮緩存集群和數(shù)據(jù)庫集群主要是給誰用的？

答案顯而易見，當(dāng)然是給數(shù)據(jù)查詢平臺用的。

說白了，緩存集群和數(shù)據(jù)庫集群都是數(shù)據(jù)查詢平臺賴以生存的核心底層數(shù)據(jù)存儲，它們存儲的數(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。

系統(tǒng)間的邊界劃分清楚之后，從整體架構(gòu)來看，兩套系統(tǒng)間的關(guān)系應(yīng)該是下面這樣：

3、引入消息中間件解耦

現(xiàn)在我們劃分清楚了系統(tǒng)之間的邊界，接著下一步，就是引入消息中間件來進(jìn)行解耦。

如果對消息中間件的使用場景還不太熟悉的朋友，可以先看看之前的文章：《為什么要使用MQ消息中間件?這幾個問題必須拿下!》，里面對消息中間件的各種使用場景都有詳細(xì)闡述。

現(xiàn)在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。

同時在數(shù)據(jù)查詢平臺這邊增加一個數(shù)據(jù)接入服務(wù)，負(fù)責(zé)將消息中間件里的數(shù)據(jù)消費(fèi)出來，然后落地寫入到本地的緩存集群和數(shù)據(jù)庫集群

整個過程如下圖所示：

通過上圖可以清晰的看到，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(jìn)行耦合了，中間加入了MQ消息中間件，它僅僅是用于兩個系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交互和傳輸，職責(zé)簡單，清晰明了。

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

因為涌入數(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(jìn)行管理。

4、利用消息中間件削峰填谷

好，我們繼續(xù)，現(xiàn)在把目光集中到兩個系統(tǒng)上，進(jìn)行痛點(diǎn)分析。

兩個系統(tǒng)間第一大痛點(diǎn)：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。

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(jìn)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，一下子可能把數(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，就可以進(jìn)行削峰填谷了。那什么叫削峰填谷呢？

很簡單，如果不做任何管控，實時計算平臺并發(fā)寫入數(shù)據(jù)庫集群，在高峰期會有一個陡然上升的尖峰。

打個比方：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，那么就會突然冒出來一個尖峰，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。

那如果我們在數(shù)據(jù)接入服務(wù)里做一個限流控制，效果會怎么樣呢？

也就是說，在數(shù)據(jù)接入服務(wù)里，根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)查詢平臺的數(shù)據(jù)庫集群能承載的并發(fā)上限進(jìn)行控制。

比如最多承載每秒3000，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)庫集群里寫入每秒3000的請求，此時就會出現(xiàn)削峰填谷的效果。

雖然說在實時計算那邊，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。

然后每秒就會有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，最起碼保證在高峰期，我們把這個向上的尖峰給削平，這就是削峰。

高峰期過了之后，現(xiàn)在可能就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，我們可以看到還會持續(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(jī)制，可以保證數(shù)據(jù)查詢平臺以自己能接受的速率，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，數(shù)據(jù)查詢平臺永遠(yuǎn)都是穩(wěn)定勻速的寫入自己本地數(shù)據(jù)庫。

這樣一來，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)奏進(jìn)行各種架構(gòu)迭代。

此時的架構(gòu)圖如下所示，在數(shù)據(jù)接入服務(wù)中多了一個限流的模塊。

5、手動流量開關(guān)配合數(shù)據(jù)庫運(yùn)維

通過消息中間件將兩個系統(tǒng)隔離的另一大好處：數(shù)據(jù)查詢平臺做任何數(shù)據(jù)運(yùn)維的操作，比如DDL、分庫分表擴(kuò)容、數(shù)據(jù)遷移，等等，已經(jīng)跟實時計算平臺徹底無關(guān)了。實時計算平臺主要簡單的往消息中間件寫入，其他的就不用管了。

現(xiàn)在數(shù)據(jù)查詢平臺如果要做一些數(shù)據(jù)庫運(yùn)維的操作，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。比如選擇午睡這種相對低峰的時期，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，半小時內(nèi)迅速完成數(shù)據(jù)庫運(yùn)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(fèi)數(shù)據(jù)寫入到本地數(shù)據(jù)庫內(nèi)即可。

這樣就完全避免了同時寫入數(shù)據(jù)，還同時進(jìn)行數(shù)據(jù)庫運(yùn)維操作的窘境。否則在耦合的狀態(tài)下，每次進(jìn)行數(shù)據(jù)庫運(yùn)維操作，還得實時計算平臺團(tuán)隊的同學(xué)配合一起進(jìn)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(tuán)隊就可以搞定。

加入流量開關(guān)后，架構(gòu)圖又變成了下面這樣：

6、支持多系統(tǒng)同時訂閱數(shù)據(jù)

引入了消息中間件的第三大好處：其他一些系統(tǒng)也可以按需去MQ里訂閱實時計算平臺計算好的數(shù)據(jù)。

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

另外這套平臺里還有數(shù)據(jù)鏈路監(jiān)控系統(tǒng)，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(diǎn)數(shù)據(jù)采集過來，進(jìn)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，那是不是會導(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)以及數(shù)據(jù)鏈路監(jiān)控系統(tǒng)？

這樣簡直坑爹到不行，N個系統(tǒng)全部耦合在一起。

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

這樣一來，整個系統(tǒng)可擴(kuò)展性瞬間提升了很多，因為各個系統(tǒng)各自迭代和演進(jìn)，都不需要強(qiáng)依賴其他的系統(tǒng)了。

最后我們來看看，兩個系統(tǒng)解耦后的架構(gòu)圖：