消息队列介绍

1、消息队列的应用场景
异步处理：例如短信通知、终端状态推送、App推送、用户注册等
数据同步：业务数据推送同步
重试补偿：记账失败重试
系统解耦：通讯上下行、终端异常监控、分布式事件中心
流量削峰：秒杀场景下的下单处理（层层肖锋，分成过滤，漏斗式设计处理请求）
               【                   CDN                      】
                   【              缓存系                 】
                        【       后台写系统       】
                            【        DB         】
发布订阅：HSF的服务状态变化通知、分布式事件中心
高并发缓冲：日志服务、监控上报
2、消息的生产者、消费者
消息生产者Producer：发送消息到消息队列。
消息消费者Consumer：从消息队列接收消息。
3、常用消息队列
RabbitMQ：结合erlang语言本身的并发优势，支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正是如此，使的它变的非常重量级，更适合于企业级的开发。
Kafka：Apache子项目，是一个高性能跨语言分布式发布/订阅消息队列系统，而Jafka是在Kafka之上孵化而来的，即Kafka的一个升级版。设计的初衷就是处理日志的，可以看做是一个日志系统，针对性很强，所以它并没有具备一个成熟MQ应该具备的特性
ActiveMQ：Apache子项目，实现了JMS1.1规范，可以和spring-jms轻松融合，实现了多种协议，不够轻巧（源代码比RocketMQ多），支持持久化到数据库，对队列数较多的情况支持不好，ActiveMQ 的性能比较差，而且版本迭代很慢，不推荐使用。需要安装：Java JDK，ActiveMQ安装包，可以运行在Java语言所支持的平台之上
ZeroMQ：号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景。扩展性好，开发比较灵活，采用C语言实现，实际上只是一个socket库的重新封装，如果做为消息队列使用，需要开发大量的代码。ZeroMQ仅提供非持久性的队列，也就是说如果down机，数据将会丢失。其中，Twitter的Storm中使用ZeroMQ作为数据流的传输。
RocketMQ：阿里公司的开源产品，用 Java 语言实现，需要安装：Java JDK，git，Maven，RocketMQ安装包，可以运行在Java语言所支持的平台之上
MetaQ：阿里公司的开源产品，
MSMQ：
4、为什么要用消息队列
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5、消息模型
点对点
发布/订阅
6、消息的ACK确认机制（保证消息不丢失）
为了保证消息不丢失，消息队列提供了消息Acknowledge机制，即ACK机制，当Consumer确认消息已经被消费处理，发送一个ACK给消息队列，此时消息队列便可以删除这个消息了。如果Consumer宕机/关闭，没有发送ACK，消息队列将认为这个消息没有被处理，会将这个消息重新发送给其他的Consumer重新消费处理。
7、消息的持久化
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8、消息的同步和异步收发
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9、消息的事务支持
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10、消息队列之常用协议
AMQP：即Advanced Message Queuing Protocol,一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议,
MQTT协议：
STOMP协议：
XMPP协议：
11、使用消息队列带来的一些问题
系统可用性降低： 系统可用性在某种程度上降低，在加入MQ之前，你不用考虑消息丢失或者说MQ挂掉等等的情况，但是，引入MQ之后你就需要去考虑了！
系统复杂性提高： 加入MQ之后，你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！
一致性问题： 我上面讲了消息队列可以实现异步，消息队列带来的异步确实可以提高系统响应速度。但是，万一消息的真正消费者并没有正确消费消息怎么办？这样就会导致数据不一致的情况了!
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