消息队列

1. 概述

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合、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。是大型分布式系统不可缺少的中间件。

目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ等。
应用场景分为异步处理、应用解耦、流量削锋和消息通讯四个场景。

异步处理

场景说明：用户注册后，需要发送注册邮件和发送注册信息，传统的做法有两种：串行方式、并行方式

1. 串行方式
   将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，然后发送注册短信，而所有任务执行完成后，返回信息给客户端

   
   
   串行方式

2. 并行方式
   将注册信息写入数据库成功后，同时进行发送注册邮件和发送注册短信的操作。而所有任务执行完成后，返回信息给客户端。同串行方式相比，并行方式可以提高执行效率，减少执行时间。

   
   
   并行方式
   
   

   上面的比较可以发现，假设三个操作均需要50ms的执行时间，排除网络因素，则最终执行完成，串行方式需要150ms，而并行方式需要100ms。

因为cpu在单位时间内处理的请求数量是一致的，假设：CPU每1秒吞吐量是100此，则串行方式1秒内可执行的请求量为1000/150，不到7次；并行方式1秒内可执行的请求量为1000/100，为10次。

由上可以看出，传统串行和并行的方式会受到系统性能的局限，那么如何解决这个问题？
我们需要引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步进行处理，由此改造出来的流程为：

消息队列异步

根据上述的流程，用户的响应时间基本相当于将用户数据写入数据库的时间，发送注册邮件、发送注册短信的消息在写入消息队列后，即可返回执行结果，写入消息队列的时间很快，几乎可以忽略，也有此可以将系统吞吐量提升至20QPS，比串行方式提升近3倍，比并行方式提升2倍。

应用解耦

场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。
传统的做法为：订单系统调用库存系统的接口。如下图所示：

接口耦合

传统方式具有如下缺点：
-1. 假设库存系统访问失败，则订单减少库存失败，导致订单创建失败
-2. 订单系统同库存系统过度耦合

消息队列解耦

订单系统：用户下单后，订单系统进行数据持久化处理，然后将消息写入消息队列，返回订单创建成功
库存系统：使用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据订单信息，进行库存操作。
假如在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其后续操作了。由此实现了订单系统与库存系统的应用解耦。

流量削锋

流量削锋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。
应用场景：秒杀活动，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。

1. 可以控制参与活动的人数；

2. 可以缓解短时间内高流量对应用的巨大压力；
   流量削锋处理方式系统图如下：

   
   
   流量削峰
   
   

   1.服务器在接收到用户请求后，首先写入消息队列。这时如果消息队列中消息数量超过最大数量，则直接拒绝用户请求或返回跳转到错误页面；

3. 秒杀业务根据秒杀规则读取消息队列中的请求信息，进行后续处理。

日志处理

日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解决大量日志传输的问题。架构简化如下

日志处理

1.日志采集客户端：负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列；
2.Kafka消息队列：负责日志数据的接收，存储和转发；
3.日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据；

消息通讯

消息通讯是指，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、聊天室等。

点对点通讯

在点对点通讯架构设计中，客户端A和客户端B共用一个消息队列，即可实现消息通讯功能。

聊天室通讯

客户端A、客户端B、直至客户端N订阅同一消息队列，进行消息的发布与接收，即可实现聊天通讯方案架构设计。

常用消息队列

1.RocketMQ
阿里系下开源的一款分布式、队列模型的消息中间件，原名Metaq，3.0版本名称改为RocketMQ，是阿里参照kafka设计思想使用java实现的一套mq。同时将阿里系内部多款mq产品（Notify、metaq）进行整合，只维护核心功能，去除了所有其他运行时依赖，保证核心功能最简化，在此基础上配合阿里上述其他开源产品实现不同场景下mq的架构，目前主要多用于订单交易系统。

2.ActiveMQ
Apache下的一个子项目。使用Java完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现，少量代码就可以高效地实现高级应用场景。可插拔的传输协议支持，比如：in-VM, TCP, SSL, NIO, UDP, multicast, JGroups and JXTA transports。RabbitMQ、ZeroMQ、ActiveMQ均支持常用的多种语言客户端 C++、Java、.Net,、Python、 Php、 Ruby等。

3. Redis

使用C语言开发的一个Key-Value的NoSQL数据库，开发维护很活跃，虽然它是一个Key-Value数据库存储系统，但它本身支持MQ功能，所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作，各执行100万次，每10万次记录一次执行时间。测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。实验表明：入队时，当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ，而如果数据大小超过了10K，Redis则慢的无法忍受；出队时，无论数据大小，Redis都表现出非常好的性能，而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。

4.RabbitMQ
RabbitMQ是流行的开源消息队列系统，用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP（高级消息队列协议）的标准实现。支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX，持久化。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。

rABBITMQ

5. Kafka
   Apache下的一个子项目，使用scala实现的一个高性能分布式Publish/Subscribe消息队列系统。

6. ZeroMQ
   号称最快的消息队列系统，专门为高吞吐量/低延迟的场景开发，在金融界的应用中经常使用，偏重于实时数据通信场景。ZMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列，但是开发人员需要自己组合多种技术框架，开发成本高。因此ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式，更像一个socket library，你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件，因为你的应用程序本身就是使用ZeroMQ API完成逻辑服务的角色。但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列，如果down机，数据将会丢失。如：Twitter的Storm中使用ZeroMQ作为数据流的传输。
   ZeroMQ套接字是与传输层无关的：ZeroMQ套接字对所有传输层协议定义了统一的API接口。默认支持 进程内(inproc) ，进程间(IPC) ，多播，TCP协议，在不同的协议之间切换只要简单的改变连接字符串的前缀。可以在任何时候以最小的代价从进程间的本地通信切换到分布式下的TCP通信。ZeroMQ在背后处理连接建立，断开和重连逻辑。

各个MQ对比