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每日一博 | 架构设计之:本地直连MQ vs 远程服务连接MQ

前言 消息队列千千万万,诸如rocketmq,kafka,activemq,rabbitmq等,互联网上也有很多文章分析这些mq的源码,然而实际上对于一般的开发人员来说,其实更关注的并非是这些mq的内部实现,而是怎么去封装他们,怎么去调用他们的api,对于单单去收发一条消息而言,实际上mq直接的差异并没有想象当中那么大,那么今天,就来看看从,性能(削峰),查问题,分布式事务,业务封装难易度,链路追踪,监控,等多个角度来看看两种主流的对mq的封装,在各个功能上,实现的逻辑有何不同 本地直连mq 第一种形式就是典型的业务代码里面直接引入mq的客户端jar包 远程代理连接mq 有的极少数的单位并非是把收发消息的代码和业务放在一起的,而是单独抽出来,作为一个独立的消息中心,然后业务去调用这个服务,这个服务再去调用mq,同时这个服务自己去订阅mq,然后拿到服务后,再调用消费者业务,这种形式一般消息中心消息会落数据库。 在了解了两种不同性质的设计形式后,我们来看看这两种设计,在各个方面有何区别?在此我们要注意,任何一种设计都有优势和劣势,我们要合理的去看待他~ 收发消息性能 实际上,从上图就可以看...

从图森未来的数据处理平台,看Serverless 工作流应用场景

Serverless工作流来了! 发布会传送门 抢先了解Serverless技术干货 4月,阿里云Serverless工作流正式商业化,这是一款用于协调多个分布式任务执行的全托管 Serverless 云服务。产品致力于简化开发和运行业务流程所需要的任务协调、状态管理以及错误处理等繁琐工作,让用户聚焦业务逻辑开发。 精准打造云上自动生产线,Serverless工作流正式商用 工作流是一种非常常见的场景,比如企业内部审批、采购订单、ETL等日常企业事务,或者大数据处理流水线,常规或定制化自动化运维等。此外,音视频行业的多媒体文件分片转码、格式转换、审核校验和人脸识别等长时任务,电商旅游行业的客户线上订单,AI行业的机器学习流水线, 生信行业的基因测序工作流。 这些场景面临着以下难点:一般由众多异步分布式任务组成,控制逻辑和任务逻辑交织在一起,流程复杂冗长;分布式任务可能跨越公共云和本地机房,安全的打通网络代价很大;整个工作流执行完毕耗时过长,造成资源占用的浪费;涉及异步且关键业务流程,务必保证数据一致性;繁复的执行步骤如何进行可视化监控等等。 Serverless工作流正式针对这些痛点,...

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