消息队列的学习和总结

消息队列的学习和总结

* 什么是消息队列啊？

   消息队列，是消息传输过程中，保存消息的容器。是分布式系统的重要组件。类似于中间人、中继器的功能。

* 为什么要用消息队列啊？

消息队列的主要使用场景：解耦、异步、削峰。

解耦：多应用间通过消息队列对同一消息进行处理，避免调用接口失败导致整个过程失败；

解耦前：

解耦后：

异步：并行比串行更省时间，在开发网站的过程中，如果后台响应的时间超过了1000ms（1s），则会大大影响用户的体验，相当于一个bug了！

同步：

异步：

削峰（流量削峰）：在流量的高峰期，因为流量过大，导致应用挂机

未削峰：

削峰：

* 消息队列的缺点？

   我们引入一个技术，要对这个技术的弊端有充分的认识，避免弊端影响项目的开发和用户的体验。
   1.系统的复杂度增加
   2.系统的可用性降低

常用的消息队列

博主只会ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,Kafka，只针对这几个分析一下，其他MQ有兴趣的，可以去了解了解玩玩。

特性	ActiveMQ	RabbitMQ	RocketMQ	Kafka
单机吞吐量	万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级	万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级	10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ	10万级别，这是kafka最大的优点，就是吞吐量高。
topic数量对吞吐量的影响			topic可以达到几百，几千个的级别，吞吐量会有较小幅度的下降这是RocketMQ的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的topic	topic从几十个到几百个的时候，吞吐量会大幅度下降所以在同等机器下，kafka尽量保证topic数量不要过多。如果要支撑大规模topic，需要增加更多的机器资源
时效性	ms级	微秒级，这是rabbitmq的一大特点，延迟是最低的	ms级	延迟在ms级以内
可用性	高，基于主从架构实现高可用性	高，基于主从架构实现高可用性	非常高，分布式架构	非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用
消息可靠性	有较低的概率丢失数据		经过参数优化配置，可以做到0丢失	经过参数优化配置，消息可以做到0丢失
功能支持	MQ领域的功能极其完备	基于erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低	MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好	功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用，是事实上的标准
优劣势总结	非常成熟，功能强大，在业内大量的公司以及项目中都有应用偶尔会有较低概率丢失消息而且现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少，几个月才发布一个版本，主要是基于解耦和异步来用的，较少在大规模吞吐的场景中使用	erlang语言开发，性能极其好，延时很低；吞吐量到万级，MQ功能比较完备，而且开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用，社区相对比较活跃，几乎每个月都发布几个版本，在国内一些互联网公司近几年用rabbitmq也比较多一些，但是问题也是显而易见的，RabbitMQ确实吞吐量会低一些，这是因为他做的实现机制比较重。而且erlang开发，国内有几个公司有实力做erlang源码级别的研究和定制？如果说你没这个实力的话，确实偶尔会有一些问题，你很难去看懂源码，你公司对这个东西的掌控很弱，基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复bug。而且rabbitmq集群动态扩展会很麻烦，不过这个我觉得还好。其实主要是erlang语言本身带来的问题。很难读源码，很难定制和掌控。	接口简单易用，而且毕竟在阿里大规模应用过，有阿里品牌保障，日处理消息上百亿之多，可以做到大规模吞吐，性能也非常好，分布式扩展也很方便，社区维护还可以，可靠性和可用性都是ok的，还可以支撑大规模的topic数量，支持复杂MQ业务场景，而且一个很大的优势在于，阿里出品都是java系的，我们可以自己阅读源码，定制自己公司的MQ，可以掌控，社区活跃度相对较为一般，不过也还可以，文档相对来说简单一些，然后接口这块不是按照标准JMS规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码，还有就是阿里出台的技术，你得做好这个技术万一被抛弃，社区黄掉的风险，那如果你们公司有技术实力我觉得用RocketMQ挺好的	kafka的特点其实很明显，就是仅仅提供较少的核心功能，但是提供超高的吞吐量，ms级的延迟，极高的可用性以及可靠性，而且分布式可以任意扩展，同时kafka最好是支撑较少的topic数量即可，保证其超高吞吐量，而且kafka唯一的一点劣势是有可能消息重复消费，那么对数据准确性会造成极其轻微的影响，在大数据领域中以及日志采集中，这点轻微影响可以忽略，这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集

综上所述，各种对比之后，我个人倾向于是：

一般的业务系统要引入MQ，最早大家都用ActiveMQ，但是现在确实大家用的不多了，没经过大规模吞吐量场景的验证，社区也不是很活跃，所以大家还是算了吧，我个人不推荐用这个了；

后来大家开始用RabbitMQ，但是确实erlang语言阻止了大量的java工程师去深入研究和掌控他，对公司而言，几乎处于不可控的状态，但是确实人是开源的，比较稳定的支持，活跃度也高；

不过现在确实越来越多的公司，会去用RocketMQ，确实很不错，但是我提醒一下自己想好社区万一突然黄掉的风险，对自己公司技术实力有绝对自信的，我推荐用RocketMQ，否则回去老老实实用RabbitMQ吧，人是活跃开源社区，绝对不会黄

所以中小型公司，技术实力较为一般，技术挑战不是特别高，用RabbitMQ是不错的选择；大型公司，基础架构研发实力较强，用RocketMQ是很好的选择

如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用Kafka是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝对不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范