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典型的“异步请求-响应架构”,用 Kafka 做消息传递


1️⃣ 系统整体架构

组件
  • 客户端(Client)
    发送请求,接收回调。

  • 服务器(Server)
    负责核心业务逻辑 + Kafka 消息中转。

  • Kafka 消息队列
    用于请求与响应的解耦与异步处理。

  • 数据库
    可能用来存储结果或日志。


2️⃣ 数据流向与过程

(A)客户端发起请求:
  • 客户端执行某个操作(例如:下单、计算、任务提交等)
  • 客户端通过某种通信方式(如 HTTP、WebSocket、RPC)向服务器发送请求。
(B)服务器收到请求:
  • 服务器接收到客户端的请求后:

    1. 生成一个请求 ID(或 Correlation ID)
    2. 将请求封装成消息,发送到 Kafka 的某个 请求主题(Request Topic)
(C)后台服务处理请求:
  • 服务器后台的某个消费服务订阅了 Kafka 的 Request Topic;
  • 它取出消息进行实际业务处理(计算、下单、写库等)。
(D)处理完成后返回结果:
  • 处理完成后,将结果封装为新的 Kafka 消息,放入 响应主题(Response Topic)
  • 同时携带之前的请求 ID(便于对应请求与响应)。
(E)服务器推送结果给客户端:
  • 服务器订阅 Kafka 的 Response Topic;
  • 取出处理结果,找到对应的客户端;
  • 执行客户端注册的 callback(可能是 WebSocket 推送、长轮询、通知 API 等)。
(F)客户端接收回调并处理结果

3️⃣ 简化的时序图

Client -----> Server -----> Kafka(Request Topic)↓Worker / Processor↓Kafka(Response Topic)↓Server -----> Client callback

4️⃣ 技术栈可能包含

模块技术
KafkaApache Kafka
ServerJava、Python、Node.js、Go 等
ClientWeb、App、桌面应用等
CallbackWebSocket、HTTP callback、MQTT等
消息格式JSON、Avro、Protobuf等

5️⃣ 这种架构的优点

  • 异步解耦,系统高并发。
  • 服务器压力小,不阻塞。
  • Kafka 保证消息持久、可追溯。
  • 支持失败重试、流量削峰、顺序性控制等。
http://www.dtcms.com/wzjs/529534.html

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