想象一个场景,你的一个创建订单的操作,在订单创建完成之后,需要触发一系列其他的操作,比如进行用户订单数据的统计、给用户发送短信、给用户发送邮件等等,就像这样: Kafka核心源码解读
createOrder(...){
...
statOrderData(...);
sendSMS();
sendEmail();
}
代码这样写似乎没什么问题,可是过了一段时间,你给系统引进了一个用户行为分析服务,它也需要在订单创建完成之后,进行一个分析用户行为的操作,而且随着系统的逐渐壮大,创建订单之后要触发的操作也就越来越多,代码也渐渐膨胀成这样:
createOrder(...){
...
statOrderData(...);
sendSMS();
sendEmail();
// new operation
statUserBehavior(...);
doXXX(...);
doYYY(...);
// more and more operations
...
}
导致代码越来越膨胀的症结在于,消息的生产和消费耦合在一起了。createOrder方法不仅仅要负责生产“订单已创建”这条消息,还要负责处理这条消息。
这就好比BBC的记者,在知道皇马拿到欧冠冠军之后,拿起手机,翻开皇马球迷通讯录,给球迷一个一个打电话,告诉他们,皇马夺冠了。
事实上,BBC的记者只需要在他们官网发布这条消息,然后球迷自行访问BBC,去上面获取这条新闻;又或者球迷订阅了BBC,那么订阅系统会主动把发布在官网的消息推送给球迷。
同样,createOrder也需要一个像BBC官网那样的载体,也就是消息中间件,在订单创建完成之后,把一条主题为“orderCreated”的消息,放到消息中间件去就ok了,不必关心需要把这条消息发给谁。这就完成了消息的生产。
至于需要在订单创建完成之后触发操作的服务,则只需要订阅主题为“orderCreated”的消息,在消息中间件出现新的“orderCreated”消息时,就会收到这条消息,然后进行相应的处理。
因此,通过使用消息中间件,上面的代码也就简化成了:
createOrder(...){
...
sendOrderCreatedMessage(...);
}
以后如果在订单创建之后有新的操作需要执行,这串代码也不需要修改,只需要给对消息进行订阅即可。
另外,通过这样的解耦,消费者在消费数据时更加的灵活,不必每次消息一产生就要马上去处理(虽然通常消费者侧也会有线程池等缓冲机制),可以等自己有空了的时候,再过来消息中间件这里取数据进行处理。这就是消息中间件带来的缓冲作用。