消息队列

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消息队列概述

消息队列（Message Queue，简称MQ）指保存消息的一个容器，其实本质就是一个保存数据的队列。

消息中间件是指利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的构建。

消息中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削峰等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性的系统架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。

消息队列的发展历程

• 1983，Teknekron 提出了总线思想，设计了The Infomation Bus
• 1990-1993，IBM公司实现了WebSphere MQ
• 1997，Teknekron 实现了TIBCO
• 1997, 微软实现了MSMQ
• 2001，java提出了JMS模型
• 2003，apache提出了activemq
• 2004，出现了AMQP规范
• 2007，RabbitMQ诞生
• 2011，Kafka诞生，消息队列处理能力显著提升。
• 2014，Amazon SQS 是一种云消息队列服务，由亚马逊 Web Services（AWS）提供。 SQS 可以轻松地在云中构建可伸缩的应用程序，并提供高可用性和容错能力。
• 2015，Google Cloud Pub/Sub 是一种云消息队列服务，由谷歌云提供。 Pub/Sub 可以轻松地在云中构建可伸缩的应用程序，并提供高可用性和容错能力。

二、消息队列应用场景

消息中间件在互联网公司使用得越来越多，主要用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削峰和消息通讯四个场景。

2.1 异步处理

异步处理，就是将一些非核心的业务流程以异步并行的方式执行，从而减少请求响应时间，提高系统吞吐量。

以下单为例，用户下单后需要生成订单、赠送活动积分、赠送红包、发送下单成功通知等一系列业务处理。假设三个业务节点每个使用100毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是400毫秒，并行的时间只需要200毫秒。这样就大大提高了系统的吞吐量。

2.2 应用解耦

应用解耦，顾名思义就是解除应用系统之间的耦合依赖。通过消息队列，使得每个应用系统不必受其他系统影响，可以更独立自主。

以电商系统为例，用户下单后，订单系统需要通知积分系统。一般的做法是：订单系统直接调用积分系统的接口。这就使得应用系统间的耦合特别紧密。如果积分系统无法访问，则积分处理失败，从而导致订单失败。

加入消息队列之后，用户下单后，订单系统完成下单业务后，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功。积分系统通过订阅下单消息的方式获取下单通知消息，从而进行积分操作。实现订单系统与库存系统的应用解耦。如果，在下单时积分系统系统异常，也不影响用户正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作。

2.3 流量削峰

流量削峰也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。

以秒杀活动为例，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列，秒杀业务处理系统根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。

2.4 消息通讯

消息通讯是指应用间的数据通信。消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等点对点通讯。

2.5日志处理

将消息队列用在日志处理中，比如Kafka可以用来解决大量日志传输的问题