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01 | 高并发系统:它的通用设计方法是什么?
02 | 架构分层:我们为什么一定要这么做?
03 | 系统设计目标(一):如何提升系统性能?
04 | 系统设计目标(二):系统怎样做到高可用?
05 | 系统设计目标(三):如何让系统易于扩展?
06 | 面试现场第一期:当问到组件实现原理时,面试官是在刁难你吗?
07 | 池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?
08 | 数据库优化方案(一):查询请求增加时,如何做主从分离?
09 | 数据库优化方案(二):写入数据量增加时,如何实现分库分表?
10 | 发号器:如何保证分库分表后ID的全局唯一性?
11 | NoSQL:在高并发场景下,数据库和NoSQL如何做到互补?
12 | 缓存:数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速?
13 | 缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略?
14 | 缓存的使用姿势(二):缓存如何做到高可用?
15 | 缓存的使用姿势(三):缓存穿透了怎么办?
16 | CDN:静态资源如何加速?
17 | 消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?
18 | 消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?
19 | 消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?
20 | 面试现场第二期:当问到项目经历时,面试官究竟想要了解什么?
21 | 系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?
22 | 微服务架构:微服务化后系统架构要如何改造?
23 | RPC框架:10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?
24 | 注册中心:分布式系统如何寻址?
25 | 分布式Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?
26 | 负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?
27 | API网关:系统的门面要如何做呢?
28 | 多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?
29 | Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?
30 | 给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?
31 | 应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?
32 | 压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?
33 | 配置管理:成千上万的配置项要如何管理?
34 | 降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?
35 | 流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?
36 | 面试现场第三期:你要如何准备一场技术面试呢?
37 | 计数系统设计(一):面对海量数据的计数器要如何做?
38 | 计数系统设计(二):50万QPS下如何设计未读数系统?
39 | 信息流设计(一):通用信息流系统的推模式要如何做?
40 | 信息流设计(二):通用信息流系统的拉模式要如何做?
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高并发系统设计核心
小册名称:高并发系统设计核心
### 39 | 信息流设计(一):通用信息流系统的推模式要如何做? 在构建高并发系统设计时,信息流管理是一项至关重要的技术挑战,它直接关系到系统的实时性、可扩展性和用户体验。信息流系统作为数据传输与处理的桥梁,其设计模式主要分为“推模式”(Push Model)与“拉模式”(Pull Model)。本章节将深入探讨通用信息流系统中推模式的设计与实施策略,从概念解析、架构设计、关键技术、性能优化到实战应用,全方位解析如何在高并发环境下高效实现信息的主动推送。 #### 一、推模式概述 **1.1 推模式定义** 推模式,又称发布-订阅模式(Pub/Sub),是一种数据分发机制,其中数据生产者(发布者)主动将数据推送给数据消费者(订阅者)。这种模式的核心在于数据的即时性和主动性,即数据一旦产生,便立即被推送给所有感兴趣的订阅者,无需等待消费者主动请求。 **1.2 推模式的优势与挑战** **优势**: - **实时性高**:数据一旦产生即被推送,确保信息的即时传递。 - **减少客户端轮询**:降低客户端的网络请求频率和服务器压力。 - **资源利用高效**:只向感兴趣的订阅者推送数据,减少不必要的数据传输。 **挑战**: - **负载均衡与扩展性**:随着订阅者数量的增加,如何有效分发数据和平衡服务器负载成为难题。 - **消息一致性与顺序性**:确保消息按顺序、无丢失地到达每个订阅者。 - **故障恢复与容错机制**:系统需具备高可用性和容错能力,以应对组件故障或网络问题。 #### 二、架构设计 **2.1 组件划分** 一个典型的推模式信息流系统通常包含以下几个关键组件: - **消息生产者(Publisher)**:负责生成并发布消息。 - **消息队列(Message Queue)**:作为消息的临时存储和分发中心,实现生产者与消费者之间的解耦。 - **消息代理(Broker)**:管理订阅关系,根据订阅规则将消息推送给相应的消费者。 - **消息消费者(Subscriber)**:订阅特定主题的消息,并处理这些消息。 **2.2 架构设计原则** - **解耦**:通过消息队列实现生产者与消费者之间的松耦合,提高系统的灵活性和可扩展性。 - **可扩展性**:设计时应考虑水平扩展能力,如通过增加消息代理节点来分担负载。 - **容错性**:实现消息持久化、事务支持以及自动重试机制,确保消息不丢失且能正确送达。 - **高性能**:优化消息处理流程,减少消息传递延迟,提高系统吞吐量。 #### 三、关键技术实现 **3.1 消息队列选择** 选择适合推模式的消息队列系统至关重要,常见的选择包括RabbitMQ、Kafka、RocketMQ等。这些系统提供了高吞吐量、低延迟的消息处理能力,并支持多种消息协议和负载均衡策略。 **3.2 订阅关系管理** - **主题与分区**:通过定义不同的主题来区分不同类型的消息,每个主题可进一步划分为多个分区以提高并行处理能力。 - **订阅者管理**:维护订阅者列表,记录每个订阅者感兴趣的主题和分区,以便消息代理能准确推送消息。 - **动态订阅与取消**:支持订阅者在运行时动态添加或取消订阅,同时确保消息代理能即时更新订阅关系。 **3.3 消息推送策略** - **广播推送**:将消息广播给所有订阅了相关主题的订阅者。 - **智能推送**:根据订阅者的偏好、状态或上下文信息,智能筛选并推送最相关的消息。 - **批量推送**:为了减少网络IO开销,可将多条消息合并为一个批次进行推送。 **3.4 性能优化** - **异步处理**:采用异步方式处理消息生产和消费,减少等待时间,提高系统响应速度。 - **并发控制**:合理控制并发线程或进程的数量,避免资源争用和上下文切换开销。 - **缓存策略**:对于热点数据或频繁查询的数据,引入缓存机制以减少数据库访问次数。 #### 四、实战应用与案例分析 **4.1 实时通知系统** 在社交应用中,实时通知系统是一个典型的推模式应用场景。系统通过监听用户行为(如评论、点赞、私信等),将相关通知实时推送给用户。这要求系统具备高并发处理能力、低延迟特性和良好的可扩展性。 **实现要点**: - 使用Kafka等分布式消息队列系统,确保消息的高可用性和持久化。 - 设计合理的订阅关系管理机制,支持用户动态订阅和取消订阅。 - 实现智能推送算法,根据用户活跃度、偏好等因素调整推送策略。 **4.2 实时监控系统** 在物联网、云计算等领域,实时监控系统需要实时收集并分析来自各个节点的数据,并将分析结果推送给相关人员。这类系统对实时性和准确性有极高要求。 **实现要点**: - 采用RabbitMQ等支持复杂路由策略的消息队列系统。 - 实现多级消息过滤和聚合机制,减少不必要的数据传输和处理。 - 设计高可用性的监控架构,确保在部分节点故障时仍能继续提供服务。 #### 五、总结与展望 推模式信息流系统作为高并发系统设计中的重要组成部分,其设计与实现涉及多个方面的考量。从架构设计到关键技术实现,再到实战应用与案例分析,每一步都需要精心策划和细致实施。未来,随着技术的不断发展,我们可以期待更加智能化、高效化的推模式信息流系统出现,为各行各业提供更加优质的信息服务。同时,随着边缘计算、5G等技术的普及和应用,推模式信息流系统也将迎来更多的挑战和机遇。
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