通过异步处理提高响应时间,削峰填谷:
场景:数据比较集中且实时要求不是太高,如果同步处理,假如业务高峰需要4台服务支撑,那么在业务高峰过了之后,就会出现资源闲置,如果引入消息队列的话,将数据放到消息队列后直接返回成功,提升了响应时间,真正的业务在消息队列后面消费处理,可能2台服务就能够支撑的住,而且流量更加均匀。
降低系统间的耦合度:
场景:数据不止一方依赖,可能多个系统都需要这份数据,如果由发送方直接调用,那么如果新增业务也依赖数据,就得修改发送方代码;使用消息队列的话,将发送方和接收方解耦,发送方将数据扔到消息队列,依赖方可根据需求消费处理。
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