本文介绍: 官方定义消息默认大小为 4MB,普通顺序消息类型事务定时延时消息默认大小为64KB。如果超过限制则会抛出异常!但实际工作中,需要使用到MQ进行异步解耦,传输业务消息偶尔会遇到超过4MB,尤其在业务复杂系统中,那么我们应该如何处理呢?在我工作实际应用中,有以下几种解决方案

前言

官方定义消息默认大小为 4MB,普通顺序消息类型。事务定时延时类消息默认大小为64KB。如果超过限制则会抛出异常

但实际工作中,需要使用到MQ进行异步解耦,传输业务消息偶尔会遇到超过4MB,尤其在业务复杂的系统中,那么我们应该如何处理呢?

在我工作实际应用中,有以下几种解决方案

解决方案

方案一:消息压缩

通常我们都是传递json消息数据然后底层使用节流进行传输。如果此时json数据超过4MB,则可以考虑进行消息压缩

原理其实很好理解比如我们经常使用压缩包可以把大文件进行压缩,依次减小文件大小

那么我们这里需要使用到的就是字符压缩,把json字符串进行压缩然后进行传输原理图如下
压缩原理
经过测试:我们原来5MB的数据可以压缩到230KB,1MB都不到,当然效果数据以及压缩算法有关。如:大量重复字符则压缩效率就更高。

压缩解压代码如下

@Slf4j
public class StringCompressUtils {

    /**
     * 使用gzip压缩字符串
     *
     * @param str 要压缩的字符串
     * @return 压缩结果字符
     */
    public static String compress(String str) {
        if (str == null || str.length() == 0) {
            return str;
        }
        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
        GZIPOutputStream gzip = null;
        try {
            gzip = new GZIPOutputStream(out);
            gzip.write(str.getBytes());
        } catch (IOException e) {
            log.error("字符串压缩异常!", e);
            e.printStackTrace();
        } finally {
            IoUtil.close(gzip);
        }
        return new sun.misc.BASE64Encoder().encode(out.toByteArray());
    }

    /**
     * 使用gzip解压缩
     *
     * @param compressedStr 压缩字符串
     * @return 解压字符串
     */
    public static String uncompress(String compressedStr) {
        if (compressedStr == null) {
            return null;
        }

        byte[] compressed = null;
        String decompressed = null;
        GZIPInputStream ginzip = null;
        ByteArrayInputStream in = null;
        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();

        try {
            // 先解码
            compressed = new sun.misc.BASE64Decoder().decodeBuffer(compressedStr);
            in = new ByteArrayInputStream(compressed);
            ginzip = new GZIPInputStream(in);
            byte[] buffer = new byte[1024];
            int offset = -1;

            while ((offset = ginzip.read(buffer)) != -1) {
                out.write(buffer, 0, offset);
            }

            decompressed = out.toString();
        } catch (IOException e) {
            log.error("字符串解压缩异常!", e);
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 关流
            IoUtil.close(ginzip);
            IoUtil.close(in);
            IoUtil.close(out);
        }

        return decompressed;
    }

压缩流程:原始字符 -> 压缩 -> 压缩字符 -> 编码
解压流程:压缩字符 -> 解码 -> 解压 -> 原始字符

方案二:消息分割

方案一基本可以解决遇到的99%消息体过大的问题,如果不行则可以使用消息分割方案。

简而言之,就是把一个大消息体,进行分割多个小消息体进行传输。运用了化整为零的思想,至于实现方案,有很多,我简单举个例子

  1. 一个大消息分割多个小消息
  2. 多个小消息拥有相同的消息标识,如UUID
  3. 分割后小消息需要有一些元数据标识自己,如 消息标识、一共分割多少个、自己是第几个。
  4. 传输后,消费者消费,然后根据元数据行数聚合还原
  5. 还原后的消息走正常消费流程即可

方案三:OSS存储

方案一方案二几乎已经解决99.99%的场景了,如果还是不够,那就要实施核打击了。终极方案,OSS存储!此方法绝对可以解决100%的场景

大消息 -> 写入文件 -> 上传文件服务器 -> 拿到URL -> 传输 -> 消费

生产者:大消息,写入文件上传文件,拿到访问连接发送访问连接给MQ
消费者:消费,拿到访问链接读取文件,拿到消息,执行业逻辑

快准狠!短平快!就是增加了中间件,其他一点毛病没有,效率更高!

原文地址:https://blog.csdn.net/JavaBuilt/article/details/129790700

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