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详细介绍了MQ消息队列的有点和缺点，以及MQ消息队列的选型。

MQ，即Message queue，也就是消息队列，就是一个保存消息的容器。队列是一种先进先出的数据结构，消息队列也是如此，生产者将消息按顺序放入队列，消费者在消费消息时也是按照顺序来取出的。

1 MQ的好处

使用消息队列的核心功能有三个：异步、削峰、解耦。

1.1 异步

通过消息队列异步处理可以提高系统性能，减少响应所需时间。

如果一个接口的业务比较复杂，可以分为很多步，比如在主业务走完之后，还需要发邮件、发短信、记录日志之类的。如果按照传统处理逻辑等所有的业务处理完毕再返回的话，可能会让用户等个1s以上。互联网类的企业，对于用户直接的操作，一般要求是每个请求都必须在 200 ms 以内完成，对用户几乎是无感知的，因为每次操作等1s是不可接受的。

如果使用MQ，在本系统的主业务处理完毕之后，将其他的非主要业务逻辑发送到消息队列中就直接返回，然后由消息队列的消费者端异步的获取消息并且做相应的业务逻辑，这样就能对用户的请求进行快速的响应，提升用户体验度。

1.2 解耦

通过消息队列可以实现服务之间的解耦，降低系统耦合性，提升系统扩展性。

假设在A服务的某个接口调用成功之后需要通知B、C服务，原始的做法就是B、C服务提供一个接口，然后A服务的最后调用B、C服务的接口（比如Dubbo调用，或者Rest调用）。

上面的做法导致A和B、C服务严重耦合，当A不需要通知B、C服务，或者B、C的接口有变化、或者A需要增加通知D服务时，都需要修改代码。

MQ采用Pub/Sub发布-订阅模式工作，使用MQ之后，A 系统在产生一条数据发送到 MQ 里面去，哪个系统需要数据就自己去 MQ 里面消费。生产者不知道谁会消费以及具体怎么消费，消费者也不知道消息是谁生产的。A系统就不需要维护这么多对其他系统的调用，实现了系统间的解耦，提升了系统的扩展性。

1.3 削锋

如果你的服务器最多的QPS为5000，对于某个接口的调用，可能平时只有1000个并发，那么自然是没问题的，但是在准时秒杀、促销等特殊活动的时候，接口可能达到了10000个并发，那么突然多出了5000个请求，这时你的服务器肯定扛不住而崩溃了。

如果使用MQ，将到来的请求先放入队列里面，然后再消费者端以一定的速度去消费它们，这个速度以你的服务器的QPS决定，当有超过服务器QPS的请求过来时，不能处理的请求都积压在了MQ中，虽然可能会导致请求的响应变慢，但是不至于打垮服务器。因为即使是一些大厂、大电商，它们在做活动的时候，用户也会感觉请求明显变慢，这是允许的。

2 MQ的问题

2.1 系统可用性降低

引入MQ之后，需要考虑到MQ挂掉的情况，如果MQ服务不可用，那么整个系统几乎就不可用了，系统可用性在某种程度上降低。

我们需要保证MQ高可用。

2.2 系统复杂性提高

加入MQ之后，需要保证消息没有被重复消费、处理消息丢失的情况、保证消息传递的顺序性等等问题，系统复杂性提高。

上面这些问题我们都要解决。

2.3 数据一致性问题

使用MQ确实具有异步和解耦等好处，但是却带来了数据一致性的问题，生产者发送消息成功后就返回了，那要是消费者消费失败了怎么办呢？如果某个生产者写库失败了，那么数据就不一致了，只有所有的服务都成功才能算这一次请求是成功的。

我们可以使用分布式事务解决数据一致性问题。

3 消息队列的选型

目前在市面上比较主流的消息队列中间件主要有，Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 等这几种。

网上找的对比图如下：

ActiveMQ是一款很早的MQ，之前是很火的，但是由于吞吐量不高，并且数据安全性也不够，现在已经够很少有新项目用了。

RabbitMQ基于AMQP协议来实现，AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅），消息可靠性高，基本不会丢失消息，消息延时很低，达到微秒级，基于Push的模式来处理消息消费，消费状态和订阅关系由服务端负责维护，消息消费完后立即删除，不保留历史消息。但由于RabbitMQ是使用Erlang语言开发的，目前国内很少有公司在做Erlang语言的深入研究，这必然导致二次开发-维护的成本更高，公司很难掌控，加上吞吐量也不高，现在国内已经够很少使用了。

RocketMQ是阿里开源的消息中间件，目前归属于Apache顶级项目。具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点，基于Pull的模式来处理消息消费。在国内它被阿里以及其他公司大量使用，并且它是纯Java开发的，对于Java工程师来说比较好深入了解。

Kafka使用Scala语言开发，是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统，目前归属于Apache顶级项目。Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费，消费状态和订阅关系由客户端端负责维护，消息消费完后不会立即删除，会保留历史消息。核心功能比较少，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。目前在世界范围内，Kafka都可以算作消息队列的标杆。

Kafka和RocketMQ都是天然的分布式架构，能够做到高可用，多个副本的数据也能做到0丢失，但是ActiveMQ和RabbitMQ却不是分布式架构。

ActiveMQ和RabbitMQ的GatHub社区活跃度也不如RocketMQ和Kafka。

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