基于电商场景的高并发RocketMQ实战-电商的业务闭环知识、营销系统的技术架构

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基于电商场景RocketMQ实战

通过基于电商场景的 RocketMQ 实战，你可以学到哪些方面的内容？

• RocketMQ 的应用场景
• RocketMQ 项目中常见的一些问题
• RocketMQ 的一些常用解决方案
• 如何在生产环境中使用 RocketMQ
• 为什么使用 RocketMQ
• 如何使用 RocketMQ 进行性能优化

电商的业务闭环知识讲解

这里讲解一下在电商 APP 中，用户购买一个商品的完整业务流程

对于一个的电商系统来说，常包括营销系统、商品系统、履约系统、交易系统、库存系统、支付系统：

1. 用户购买一个商品，先去将商品添加购物车，并且选择商品提交订单
2. 提交订单后，库存系统会 锁定库存
3. 交易系统将订单写入数据库，并且支付系统向第三方支付平台发起预支付的动作，生成支付流水单
4. 并且提醒用户进行支付操作，用户发起支付请求，向第三方支付平台进行支付
5. 支付成功后，支付系统向 MQ 发送【支付成功】消息，交易系统对【支付成功】消息进行消费，消费中会去通知履约系统对商品进行发货，以及用户收货后的一些操作

营销系统中，还有一个业务场景就是会发起一些促销活动，推送给用户

营销系统的技术架构与工程结构讲解

在营销系统中，主要是将营销消息定时发送给推送系统，定时任务使用 xxljob 来完成，整体流程如下：

为什么要使用 xxljob 呢？

因为营销定时推送的任务在数据库中存储一份，那么推送系统可能是有多个的，多个推送系统拉取到了同一份推送任务，每个节点怎么知道自己执行哪些任务呢，这就需要使用 xxljob 分布式任务调度平台

营销系统中 RocketMQ 的应用场景：

在推送系统中，是需要调用第三方推送平台来去给用户推送短信、邮箱等等信息，但是第三方推送平台推送的频率肯定是有一定限制的，而推送系统中对用户的推送量是非常大的，那么为了平衡两方的并发度差距，引入了 RocketMQ 来进行异步的一个推送

先将大量推送消息放入 RocketMQ 中，再根据第三方推送平台的速度进行消费

这里还引入了 xxljob 去执行定时推送的一个任务，因为有些给用户推送是定时推送的，那么这些定时任务会去落到数据库中，而给用户推送的定时任务的体量也是相当大的，毕竟有千万级用户，那么肯定就需要考虑到一个分片的问题，会部署 多个推送系统，每个推送系统负责一部分用户的推送，这样可以大幅提升用户的推送速度，因此通过 xxljob 去进行分布式的调度，让每台推送系统负责一部分的推送任务