面试题：消息队列在流量削峰填谷策略中的基本原理是什么

Question

请阐述消息队列实现流量削峰填谷的基本工作原理，说明在高并发场景下如何通过消息队列来缓解系统压力，并举例说明哪些场景适合使用这种策略。

Answer 1

消息队列实现流量削峰填谷原理

1. 削峰：在高并发场景下，大量请求快速涌入系统。消息队列作为中间层，会接收这些请求并将其暂存为消息。例如，在电商促销活动时，瞬间会有大量用户下单请求。消息队列可以快速接收这些下单请求消息，而不会让后端系统直接面对所有请求，避免系统因瞬间高负载而崩溃。
2. 填谷：后端系统按照自身的处理能力，从消息队列中逐步拉取消息进行处理。比如，后端订单处理系统每秒钟能处理100个订单消息，它就以这个速度从消息队列中获取消息处理，而不是像没有消息队列时，在高并发时被瞬间大量请求压垮，在低峰时又闲置。这样就可以平缓流量，将高峰流量“削去”，低谷时仍能有消息处理，实现“填谷”。

在高并发场景下缓解系统压力的方式

1. 解耦请求与处理：客户端发送请求到消息队列后即可返回，无需等待后端处理完成。后端系统从消息队列中异步获取消息处理，降低了系统间的耦合度，使各部分可以独立伸缩。例如，在一个大型网站的用户注册流程中，注册请求发送到消息队列后，前端可以立刻提示用户注册成功，后端再慢慢处理用户信息的入库等操作。
2. 流量控制：通过设置消息队列的相关参数，如队列长度、消费速度等，来控制进入后端系统的流量。如果队列满了，后续请求可以选择等待、返回错误或者进行其他处理，避免后端系统过载。

适合场景举例

1. 电商秒杀：秒杀活动瞬间会有大量用户请求购买商品，使用消息队列可以接收这些请求，后端系统按处理能力从队列中获取消息处理订单，防止系统因高并发崩溃。
2. 日志处理：系统运行过程中会产生大量日志，将日志写入消息队列，后端日志处理系统从队列中读取日志进行存储、分析等操作，避免因集中写入日志文件或数据库造成系统性能问题。
3. 大数据分析：在收集业务系统数据进行大数据分析时，业务系统产生的数据发送到消息队列，数据分析系统从队列获取数据进行分析，既不影响业务系统性能，又能保证数据分析的数据来源。