MQ(Message Queue：消息队列)详解(转发)

前言

本篇文章转发自Web项目聚集地(点击蓝色字体即可跳转)，作者为：Java3y，首发于作者自己的公众号：Java3y。
在此感谢原作者的对于“消息队列”的详细讲述，让我对于“消息队列”有了更深一步的了解。同时，原作者在文中所提及的一些问题虽然并没有全部给出答案(比如消息队列的数据应该存在哪？如何存储？)，但却都是有启发式，抛砖引玉，能引起我们思考的好问题，值得我们深思！
本篇文章有所删改，并增加了一些我个人的观点和见解，有不足或错误之处还请各位小伙伴在评论区指出！

一、什么是消息队列？

消息队列，一般简称为MQ(Message Queue)，是一种常见的中间件，可以简单理解为：我们把要传输的数据放在队列中。

科普：

1. 把数据放到消息队列叫做：生产者
2. 从消息队列里边取数据叫做：消费者

我们先不管消息(Message)这个词，来看看队列(Queue)，队列是一种先进先出的数据结构。

在Java中，本身已经实现了不少的队列了，为什么还需要消息队列这种中间件呢？

大家可以先猜测一下，因为学习本身就是一个遇到问题，解决问题，归纳总结的不断循环的过程。

正如Redis是一个以key-value形式存储的内存数据库，明明我们可以使用类似HashMap这种实现类就可以达到类似的效果了，为什么还需要Redis呢？

二、为什么要使用消息队列？消息队列有什么好处？

1. 解耦
   现在有一个系统A，系统A可以产生一个userId
   
   然后，现在有系统B和系统C都需要这个userId去做相关的操作
   
   写成伪代码可能是这样的：
   
   某一天，系统B的负责人告诉系统A的负责人，现在系统B的SystemBNeed2do(String userId)这个接口不再使用了，让系统A别去调它了。
   于是，系统A的负责人说“好的，那我就不调用你了。”，于是就把调用系统B接口的代码给删掉了。
   又过了几天，系统D的负责人接了个需求，也需要用到系统A的userId，于是就跑去跟系统A的负责人说：“哥们，我要用到你的userId，你调一下我的接口吧”，系统A说：“没问题，这就搞”。
   
   时间飞逝：
   · 又过了几天，系统E的负责人过来了，告诉系统A，需要userId。
   · 又过了几天，系统B的负责人过来了，告诉系统A，还是重新调一下我的那个接口吧。
   · 又过了几天，系统F的负责人过来了，告诉系统A，需要userId。
   · …
   于是系统A的负责人，每天都被这被那骚扰着，改来改去，改来改去…
   还有另外一个问题，调用系统C的时候，如果系统C挂了，系统A还得想办法处理。如果调用系统D时，由于网络延迟，请求超时了，那系统A是反馈fail还是重试？
   最后，系统A的负责人忍受不了，跑路了。
   然后，公司招来一个大佬，大佬经过几天熟悉，上来就说：将系统A的userId写到消息队列中，这样系统A就不用经常改动了。如下图所示：
   
   系统A将userId写到消息队列中，系统C和系统D从消息队列中拿数据，这样做的好处是：
   · 系统A 只负责 把数据写到队列中，谁想要或不想要这个数据(消息)，系统A一点都不关心。
   · 即便现在系统D不想要userId这个数据了，系统B又突然想要userId这个数据了，都跟系统A无关，系统A一行代码都不需要更改。
   · 系统D拿userId不再经过系统A，而是从消息队列里边拿。系统D即便挂了或者请求超时，都跟系统A无关，只跟消息队列有关。
   这样一来，系统A与系统B、C、D都 解耦 了。
2. 异步
   我们再来看看下面这种情况：系统A还是直接调用系统B、C、D。
   
   假设系统A运算出userId具体的值需要50ms，调用系统B的接口需要300ms，调用系统C的接口需要300ms，调用系统D的接口需要300ms。那么这次请求就需要：50+300+300+300=950ms。
   并且我们得知，系统A做的是主要的业务，而系统B、C、D是非主要的业务。比如系统A处理的是订单下单，而系统B是订单下单成功了，那发送一条短信告诉具体的用户此订单已成功，而系统C和系统D也是处理一些小事而已。
   那么此时，为了 提高用户体验和吞吐量，其实可以 异步地 调用系统B、C、D的接口。所以我们可以弄成诗这样的：
   
   系统A执行完了以后，将userId写到消息队列中，然后就直接返回了(至于其他的操作，则异步处理)。这样做的好处是：
   · 本来整个请求需要用950ms(同步)
   · 现在 将调用其他系统接口异步化，从请求到返回只需要100ms(异步)
3. 削峰/限流
   我们再来想象一个场景，现在我们每个月需要搞一次大促，大促期间的并发可能会很高，比如每秒3000个请求。假设我们现在有两台机器处理请求，并且每台机器只能每次处理1000个请求。
   
   那多出来的1000个请求，可能就把我们整个系统给搞崩了(学校的教务系统在每次校选课抢课的时候就会出现这种情况)。所以，有一种办法：我们可以写到消息队列中。
   
   系统B和系统C 根据自己的能够处理的请求数去消息队列中拿数据，这样即便每秒有8000个请求，那只是把请求放在消息队列中，去拿消息队列的消息由系统自己去控制，这样就不会把整个系统给搞崩了。

使用消息队列有什么问题？

说到这里，我们先回到文章的开头，“明明JDK已经有不少的队列实现了，为什么我们还需要消息队列中间件呢？”其实很简单，JDK实现的队列种类虽然有很多种，但是都是 简单的内存队列。为什么我说JDK是简单的内存队列呢？下面我们来看看实现消息队列(中间件)可能要考虑什么问题。

1. 高可用
   无论是我们使用消息队列来做解耦、异步还是削峰，消息队列肯定不能是单机的。试着想一下，如果是单机的消息队列，万一这台机器挂了，那我们整个系统几乎就是不可用的了。
   
   所以，当我们在项目中使用消息队列时，都是得 集群/分布式 的。要做 集群/分布式 就必然希望该消息队列能够提供 现成 的支持，而不是自己写代码手动去实现。
2. 数据丢失问题
   我们将数据写到消息队列上，系统B和C还没来得及取消息队列的数据，就挂掉了。如果没有做任何的措施，我们的数据就丢了。
   
   学过Redis的都知道，Redis可以把数据持久化到磁盘上，万一Redis挂了，还能从磁盘中将数据恢复过来。同样地，消息队列中的数据也需要存在别的地方，这样才能尽可能地减少数据的丢失。
   那存在哪呢？
   · 磁盘？
   · 数据库？
   · Redis?
   · 分布式文件系统？
   同步存储还是异步存储？
3. 消费者怎么得到消息队列的数据？
   消费者怎么从消息队列里边得到数据？有两个办法：
   · 生产者将数据放到消息队列中，消息队列有数据了，主动叫 消费者去拿(俗称push)
   · 消费者不断去 轮训 消息队列，看看有没有新的数据，如果有就消费(俗称pull)
4. 其他
   除了这些，我们在使用的时候还得考虑各种的问题：
   · 消息重复消费了怎么办？
   · 我想保证消息是绝对有顺序的怎么做？
   · …
   虽然消息队列给我们带来了那么多的好处，但同时我们发现引入消息队列也会提高系统的复杂性。市面上现在已经有不少消息队列轮子了，每种消息队列都有自己的特点，选取哪种MQ还得好好斟酌。