为什么需要消息队列
在说明什么是消息队列前，先来了解一下为什么需要使用消息队列，它解决了什么问题，不能为了用而用。
MQ 的应用场景有很多，耳熟能详的是的是：系统解耦、异步处理和流量削峰。除此之外，还有延迟通知、分布式事务、顺序消息、流式处理等等。
解耦
消息队列可以实现系统应用之间的解耦，那什么是解耦呢，先来看一个场景。
有一个系统A需要发送数据到BCD三个系统中，通过接口调用的方式，如下图
在平常开发中，我们会在A系统代码中调用BCD系统所提供的接口，当某日需求需要增加或者删除一个接口，那么我们需要增加或者删除相应的代码，如果需要频繁的修改，想到这种场景我的心态都要炸了。而且各种服务耦合在一起，不出现问题还好，一旦某个系统出现问题，就会影响整个业务流程，如果在相应的位置上进行try catch，那就相当于埋了颗炸弹，说不定什么时候，砰的一下就会被炸飞。
那使用消息队列后会怎样呢，来看下图
引入消息队列后，A系统将产生数据发送到MQ，当BCD系统需要使用A系统提供的数据时直接从MQ消费即可，如果新增或者删除系统时，不需要在修改A系统中的代码，直接从MQ消费或者取消消费即可，这样处理它不香吗。
异步处理
为了不影响用户的体验，系统需要尽可能快的响应给用户。试想一下，如果每次操作用户都需要等待1-2秒，那你这是在挑战用户，你当用户是Hello Kitty吗。如下图
在不使用MQ时，在进行操作时，需要等待所有的系统都处理完相应的业务后，才能返回响应给用户，当引入MQ后，如果A系统发送消息至MQ队列中需要 3 ms，那么总时长位 2 + 3 = 5 ms，这对用户而言，点击按钮后5 ms后就直接返回，这简直是非一般的感觉，怎一个爽字了的！
消息队列被用于实现服务的异步处理。 这样做的好处是：
- 可以更快地返回结果；
- 减少等待，自然实现了步骤之间的并发，提升系统总体的性能。
流量削峰
在系统中，已经使用消息队列实现了部分工作的异步处理，但还面临一个问题：如何避免过多的请求压垮系统？一般情况下，每秒并发请求数量不多，系统可以正常的提供服务。如果某个时间段内，每秒并发请求数量突然暴增，系统无法处理，会导致系统崩溃，那么用户也就无法使用系统了。
那引入MQ后，是如何避免这样情况的发生呢，先看下图
引入MQ后，用户的请求都写入到MQ中。假设A系统每秒最多处理 2K 个请求，而某个时间段内的请求为 6K 个，那么先将 6K个请求写入到 MQ中，然后A系统从MQ中慢慢拉取请求，不要超过自己每秒最大请请求数据即可，这这样即使在高峰期也能避免系统崩溃，而发生损失。
有什么问题
硬币是有两面的，引入MQ解决很多问题，那它又带来了什么问题呢，
- 系统可⽤性降低
系统引⼊的外部依赖越多，越容易挂掉。本来 A 系统调⽤ BCD 三个系统的接⼝就好了，没啥问题，但偏偏加个 MQ 进来，万⼀ MQ 挂了咋整，MQ ⼀挂，不仅整套系统崩溃的，你也就崩溃？所以要保证消息队列的⾼可⽤。
- 系统复杂度提⾼
硬⽣⽣加个 MQ 进来，你怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序性？
- ⼀致性问题
A 系统处理完了直接返回成功了，都以为这个请求就成功了；但是问题是，要是 BCD三个系统中，BD 两个系统写库成功了，结果 C 系统写库失败了，咋整？这时候数据就不⼀致了。
总结一下:
- 如何保证消息的高可用
- 如何保证消息消费的幂等性
- 如何处理消息丢失问题
- 如何保证消息的顺序性
- 如何解决消息积压
- 如何保持数据一致性
如何选择消息队列
在软件开发中，每个软件系统都是独一无二的，不可能使用一套方法解决所有问题。同理，在消息队列的技术选型上，并不存在说哪个消息队列就是最好的，只有最适合的。
不同的消息队列在功能和特性方面各有优劣，但是在选型的时候要有一个最低标准，来保证其在开发中正常的使用。
首先产品是开源的，不然当我们使用过程遇到一个影响业务的Bug，无法通过修改代码来修复。
其次产品是今年来比较流行的并且社区活跃度比较高的，之所以这样是因为有很多Bug已经被其他人修复了，而且在使用过程中遇到的一些问题，很容易在网上搜到其解决方案。
另外，流行的产品与周边生态系统会有比较好的集成和兼容。
最后，作为一款及格的消息队列产品，必须具备的几个特性包括：
- 消息的可靠传递：确保不丢消息；
- Cluster：支持集群，确保不会因为某个节点宕机导致服务不可用，当然也不能丢消息；
- 性能：具备足够好的性能，能满足绝大多数场景的性能要求。
目前在市面上比较主流的消息队列中间件主要有，Kafka、RocketMQ、RabbitMQ、ActiveMQ 等这几种。
RabbitMQ
RabbitMQ 是使用一种比较小众的编程语言：Erlang 语言编写的，它最早是为电信行业系统之间的可靠通信设计的，也是少数几个支持 AMQP 协议的消息队列之一。
RabbitMQ ：轻量级、迅捷，“开箱即用的消息队列”。也就是说，RabbitMQ 是一个相当轻量级的消息队列，非常容易部署和使用。
RabbitMQ 一个比较有特色的功能是支持非常灵活的路由配置，和其他消息队列不同的是，它在生产者（Producer）和队列（Queue）之间增加了一个 Exchange 模块，你可以理解为交换机。
这个 Exchange 模块的作用和交换机也非常相似，根据配置的路由规则将生产者发出的消息分发到不同的队列中。路由的规则也非常灵活，甚至你可以自己来实现路由规则。
RabbitMQ 的客户端支持的编程语言大概是所有消息队列中最多的，如果系统是用某种冷门语言开发的，那多半可以找到对应的 RabbitMQ 客户端。
RabbitMQ 存在的几个问题。
第一个问题是，RabbitMQ 对消息堆积的支持并不好，在它的设计理念里面，消息队列是一个管道，大量的消息积压是一种不正常的情况，应当尽量去避免。当大量消息积压的时候，会导致 RabbitMQ 的性能急剧下降。
第二个问题是，RabbitMQ 的性能上，根据官方给出的测试数据综合日常使用的经验，依据硬件配置的不同，它大概每秒钟可以处理几万到十几万条消息。其实，这个性能也足够支撑绝大多数的应用场景了，不过，如果应用对消息队列的性能要求非常高，那不要选择 RabbitMQ。
最后一个问题是 RabbitMQ 使用的编程语言 Erlang，这个编程语言不仅是非常小众的语言，如果你想基于 RabbitMQ 做一些扩展和二次开发什么的，建议慎重考虑一下可持续维护的问题。
RocketMQ
RocketMQ 是阿里巴巴在 2012 年开源的消息队列产品，后来捐赠给 Apache 软件基金会，2017 正式毕业，成为 Apache 的顶级项目。它有着不错的性能，稳定性和可靠性，具备一个现代的消息队列应该有的几乎全部功能和特性，并且它还在持续的成长中。
RocketMQ 对在线业务的响应时延做了很多的优化，大多数情况下可以做到毫秒级的响应，如果应用场景很在意响应时延，那应该选择使用 RocketMQ。
RocketMQ 的性能比 RabbitMQ 要高一个数量级，每秒钟大概能处理几十万条消息。
RocketMQ 的一个劣势是，作为国产的消息队列，相比国外的比较流行的同类产品，在国际上还没有那么流行，与周边生态系统的集成和兼容程度要略逊一筹。
Kafka
Kafka 最早是由 LinkedIn 开发，目前也是 Apache 的顶级项目。Kafka 最初的设计目的是用于处理海量的日志。
在早期的版本中，为了获得极致的性能，在设计方面做了很多的牺牲，比如不保证消息的可靠性，可能会丢失消息，也不支持集群，功能上也比较简陋，这些牺牲对于处理海量日志这个特定的场景都是可以接受的。这个时期的 Kafka 甚至不能称之为一个合格的消息队列。随后的几年 Kafka 逐步补齐了这些短板，当下的 Kafka 已经发展为一个非常成熟的消息队列产品，无论在数据可靠性、稳定性和功能特性等方面都可以满足绝大多数场景的需求。
Kafka 与周边生态系统的兼容性是最好的没有之一，尤其在大数据和流计算领域，几乎所有的相关开源软件系统都会优先支持 Kafka。
Kafka 使用 Scala 和 Java 语言开发，设计上大量使用了批量和异步的思想，这种设计使得 Kafka 能做到超高的性能。Kafka 的性能，尤其是异步收发的性能，是三者中最好的，但与 RocketMQ 并没有量级上的差异，大约每秒钟可以处理几十万条消息。
ActiveMQ
ActiveMQ 是最老牌的开源消息队列，是十年前唯一可供选择的开源消息队列，目前已进入老年期，社区不活跃。无论是功能还是性能方面，ActiveMQ 都与现代的消息队列存在明显的差距，它存在的意义仅限于兼容那些还在用的爷爷辈儿的系统。
