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免下游訂閱系統(tǒng)因突發(fā)流量崩潰。消息隊列提供億級消息堆積能力,3天的默認(rèn)保留時長,消息消費(fèi)系統(tǒng)可以錯峰進(jìn)行消息處理。 另外,在商品秒殺、搶購等流量短時間內(nèi)暴增場景中,為了防止后端應(yīng)用被壓垮,可在前后端系統(tǒng)間使用Kafka消息隊列傳遞請求。 圖3消息隊列應(yīng)對秒殺大流量場景 日志同步來自:百科Kafka如何實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡 Kafka如何實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡 Kafka的消費(fèi)者可以通過分組(group)來實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。在同一個分組中的消費(fèi)者會共享主題中的分區(qū),每個消費(fèi)者只能處理分配給它的分區(qū)。Kafka會根據(jù)消費(fèi)者的數(shù)量和分區(qū)的數(shù)量來進(jìn)行分配,在分配時會盡量實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。 Kaf來自:專題
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