MQ消息队列（一）MQ

什么是MQ？

消息队列可以简单理解为：把要传输的数据放在队列中。

•  ·把数据放到消息队列叫做生产者
• ·从消息队列里边取数据叫做消费者

为什么用MQ?

MQ的作用

        消息队列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，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。        

解耦

传统方法：
public void 方法(){
	代码1；
	调用系统B服务；
	调用系统C服务；
	代码2；
}

  

MQ方法：
public void 方法（）{
	代码1；
	发送消息；
	代码2；
}

异步 

传统方式：

传统方法：
public void 方法（）{
	代码1；
	调用系统B服务；//40ms
	调用系统C服务；//40ms
	调用系统D服务；//40ms
	代码2；
}

MQ方式：

MQ方法：
public void 方法（）{
	代码1；
	发送消息；//5ms
	代码2；
}

削峰

传统方式：

MQ方式：

MQ的优缺点总结

优：

1.解耦，降低耦合度；

2.异步，减少响应时间；

3.削峰，降低服务器的压力；

缺： 

1、系统可用性降低。依赖服务也多，服务越容易挂掉。需要考虑MQ瘫痪的情况；

2、系统复杂性提高。需要考虑消息丢失、消息重复消费、消息传递的顺序性；

3、业务一致性。主业务和从属业务一致性的处理，也就是怎么保证MQ的中的消息是被所有的系统已经执行完的一致性问题；

常见MQ对比

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。 一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景
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 而且确实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分 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

　总结：        

                  ActiveMQ :   性能好，但是有几率丢失消息，MQ领域的功能极其完备，但是官方维护少，较少使用在大规模吞吐的场景。

　　　　　RabbitMQ：性能好，延时低，可视化界面，但是吞吐量比较低，erlang语言实现，不好进行进一步开发扩展。

　　　　　RocketMQ：接口简单易用，可自定义MQ。

　　　　　Kafka：仅仅提供较少的核心功能，但是具备超高的吞吐量和ms级的延迟，极高的可用性和拓展性。但是存在消息重复消费的缺点，适合于大数据实时计算和日志收集。