MQ的作用【转】

一 、什么是MQ，有什么用

MQ 是message queue ,消息队列，也叫消息中间件，遵守JMS（java message service）规范的一种软件。(同时还有另一个叫AMQP的应用层协议，语言无关性不受产品 语言等限制，rabbitMQ支持这个 )

是类似于数据库一样需要独立部署在服务器上的一种应用，提供接口给其他系统调用。

主要用于各个系统之间通信的解耦。

二、MQ是干嘛的

消息总线（Message Queue），后文称MQ，是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。

在互联网架构中，MQ是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。

使用了MQ之后，消息发送上游只需要依赖MQ，逻辑上和物理上都不用依赖其他服务。

三、什么时候不使用消息总线

既然MQ是互联网分层架构中的解耦利器，那所有通讯都使用MQ岂不是很好？这是一个严重的误区，调用与被调用的关系，是无法被MQ取代的。

MQ的不足是：

1）系统更复杂，多了一个MQ组件

2）消息传递路径更长，延时会增加

3）消息可靠性和重复性互为矛盾，消息不丢不重难以同时保证

4）上游无法知道下游的执行结果，这一点是很致命的

举个栗子：用户登录场景，登录页面调用passport服务，passport服务的执行结果直接影响登录结果，此处的“登录页面”与“passport服务”就必须使用调用关系，而不能使用MQ通信。

无论如何，记住这个结论：调用方实时依赖执行结果的业务场景，请使用调用，而不是MQ。

四、什么时候使用MQ

【典型场景一：数据驱动的任务依赖】

什么是任务依赖，举个栗子，互联网公司经常在凌晨进行一些数据统计任务，这些任务之间有一定的依赖关系，比如：

1）task3需要使用task2的输出作为输入

2）task2需要使用task1的输出作为输入

这样的话，tast1, task2, task3之间就有任务依赖关系，必须task1先执行，再task2执行，载task3执行。

对于这类需求，常见的实现方式是，使用cron人工排执行时间表：

1）task1，0:00执行，经验执行时间为50分钟

2）task2，1:00执行（为task1预留10分钟buffer），经验执行时间也是50分钟

3）task3，2:00执行（为task2预留10分钟buffer）

这种方法的坏处是：

1）如果有一个任务执行时间超过了预留buffer的时间，将会得到错误的结果，因为后置任务不清楚前置任务是否执行成功，此时要手动重跑任务，还有可能要调整排班表

2）总任务的执行时间很长，总是要预留很多buffer，如果前置任务提前完成，后置任务不会提前开始

3）如果一个任务被多个任务依赖，这个任务将会称为关键路径，排班表很难体现依赖关系，容易出错

4）如果有一个任务的执行时间要调整，将会有多个任务的执行时间要调整

无论如何，采用“cron排班表”的方法，各任务耦合，谁用过谁痛谁知道（采用此法的请评论留言）

优化方案是，采用MQ解耦：

1）task1准时开始，结束后发一个“task1 done”的消息

2）task2订阅“task1 done”的消息，收到消息后第一时间启动执行，结束后发一个“task2 done”的消息

3）task3同理

采用MQ的优点是：

1）不需要预留buffer，上游任务执行完，下游任务总会在第一时间被执行

2）依赖多个任务，被多个任务依赖都很好处理，只需要订阅相关消息即可

3）有任务执行时间变化，下游任务都不需要调整执行时间

需要特别说明的是，MQ只用来传递上游任务执行完成的消息，并不用于传递真正的输入输出数据。

【典型场景二：上游不关心执行结果】

上游需要关注执行结果时要用“调用”，上游不关注执行结果时，就可以使用MQ了。

举个栗子，58同城的很多下游需要关注“用户发布帖子”这个事件，比如招聘用户发布帖子后，招聘业务要奖励58豆，房产用户发布帖子后，房产业务要送2个置顶，二手用户发布帖子后，二手业务要修改用户统计数据。

对于这类需求，常见的实现方式是，使用调用关系：

帖子发布服务执行完成之后，调用下游招聘业务、房产业务、二手业务，来完成消息的通知，但事实上，这个通知是否正常正确的执行，帖子发布服务根本不关注。

这种方法的坏处是：

1）帖子发布流程的执行时间增加了

2）下游服务当机，可能导致帖子发布服务受影响，上下游逻辑+物理依赖严重

3）每当增加一个需要知道“帖子发布成功”信息的下游，修改代码的是帖子发布服务，这一点是最恶心的，属于架构设计中典型的依赖倒转，谁用过谁痛谁知道（采用此法的请评论留言）

优化方案是，采用MQ解耦：

1）帖子发布成功后，向MQ发一个消息

2）哪个下游关注“帖子发布成功”的消息，主动去MQ订阅

采用MQ的优点是：

1）上游执行时间短

2）上下游逻辑+物理解耦，除了与MQ有物理连接，模块之间都不相互依赖

3）新增一个下游消息关注方，上游不需要修改任何代码

典型场景三：上游关注执行结果，但执行时间很长

有时候上游需要关注执行结果，但执行结果时间很长（典型的是调用离线处理，或者跨公网调用），也经常使用回调网关+MQ来解耦。

举个栗子，微信支付，跨公网调用微信的接口，执行时间会比较长，但调用方又非常关注执行结果，此时一般怎么玩呢？

一般采用“回调网关+MQ”方案来解耦：

1）调用方直接跨公网调用微信接口

2）微信返回调用成功，此时并不代表返回成功

3）微信执行完成后，回调统一网关

4）网关将返回结果通知MQ

5）请求方收到结果通知

这里需要注意的是，不应该由回调网关来调用上游来通知结果，如果是这样的话，每次新增调用方，回调网关都需要修改代码，仍然会反向依赖，使用回调网关+MQ的方案，新增任何对微信支付的调用，都不需要修改代码啦。

五、消息队列应用场景

以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景

1异步处理

场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种 1.串行的方式；2.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，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端

（2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间

假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。

因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）

小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。如何解决这个问题呢？

引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：

按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了两倍

2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。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图

传统模式的缺点：

假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败

订单系统与库存系统耦合

如何解决以上问题呢？引入应用消息队列后的方案，如下图：

订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功

库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，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他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦

3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。

可以控制活动的人数

可以缓解短时间内高流量压垮应用

用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面

秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理

4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

日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列

Kafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发

日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据

以下是新浪kafka日志处理应用案例：转自（http://cloud.51cto.com/art/201507/484338.htm）

(1)Kafka：接收用户日志的消息队列

(2)Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch

(3)Elasticsearch：实时日志分析服务的核心技术，一个schemaless，实时的数据存储服务，通过index组织数据，兼具强大的搜索和统计功能

(4)Kibana：基于Elasticsearch的数据可视化组件，超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因

5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，或者聊天室等

点对点通讯：

客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。

聊天室通讯：

客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。

以上实际是消息队列的两种消息模式，点对点或发布订阅模式。模型为示意图，供参考。

六、消息中间件示例

1电商系统

消息队列采用高可用，可持久化的消息中间件。比如Active MQ，Rabbit MQ，Rocket Mq。

（1）应用将主干逻辑处理完成后，写入消息队列。消息发送是否成功可以开启消息的确认模式。（消息队列返回消息接收成功状态后，应用再返回，这样保障消息的完整性）

（2）扩展流程（发短信，配送处理）订阅队列消息。采用推或拉的方式获取消息并处理。

（3）消息将应用解耦的同时，带来了数据一致性问题，可以采用最终一致性方式解决。比如主数据写入数据库，扩展应用根据消息队列，并结合数据库方式实现基于消息队列的后续处理。

2日志收集系统

分为Zookeeper注册中心，日志收集客户端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分组成。

Zookeeper注册中心，提出负载均衡和地址查找服务

日志收集客户端，用于采集应用系统的日志，并将数据推送到kafka队列

Kafka集群：接收，路由，存储，转发等消息处理

Storm集群：与OtherApp处于同一级别，采用拉的方式消费队列中的数据

七、JMS消息服务

讲消息队列就不得不提JMS 。JMS（Java Message Service,Java消息服务）API是一个消息服务的标准/规范，允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服务更加可靠以及异步性。

在EJB架构中，有消息bean可以无缝的与JM消息服务集成。在J2EE架构模式中，有消息服务者模式，用于实现消息与应用直接的解耦。

7.1消息模型

在JMS标准中，有两种消息模型P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。

7.1.1 P2P模式

P2P模式包含三个角色：消息队列（Queue），发送者(Sender)，接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，直到他们被消费或超时。

P2P的特点

每个消息只有一个消费者（Consumer）(即一旦被消费，消息就不再在消息队列中)

发送者和接收者之间在时间上没有依赖性，也就是说当发送者发送了消息之后，不管接收者有没有正在运行，它不会影响到消息被发送到队列

接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功

如果希望发送的每个消息都会被成功处理的话，那么需要P2P模式。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）

7.1.2 Pub/sub模式

包含三个角色主题（Topic），发布者（Publisher），订阅者（Subscriber） 多个发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者。

Pub/Sub的特点

每个消息可以有多个消费者

发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息

为了消费消息，订阅者必须保持运行的状态

为了缓和这样严格的时间相关性，JMS允许订阅者创建一个可持久化的订阅。这样，即使订阅者没有被激活（运行），它也能接收到发布者的消息。

如果希望发送的消息可以不被做任何处理、或者只被一个消息者处理、或者可以被多个消费者处理的话，那么可以采用Pub/Sub模型。

7.2消息消费

在JMS中，消息的产生和消费都是异步的。对于消费来说，JMS的消息者可以通过两种方式来消费消息。

（1）同步

订阅者或接收者通过receive方法来接收消息，receive方法在接收到消息之前（或超时之前）将一直阻塞；

（2）异步

订阅者或接收者可以注册为一个消息监听器。当消息到达之后，系统自动调用监听器的onMessage方法。

JNDI：Java命名和目录接口,是一种标准的Java命名系统接口。可以在网络上查找和访问服务。通过指定一个资源名称，该名称对应于数据库或命名服务中的一个记录，同时返回资源连接建立所必须的信息。

JNDI在JMS中起到查找和访问发送目标或消息来源的作用。

7.3JMS编程模型

(1) ConnectionFactory

创建Connection对象的工厂，针对两种不同的jms消息模型，分别有QueueConnectionFactory和TopicConnectionFactory两种。可以通过JNDI来查找ConnectionFactory对象。

(2) Destination

Destination的意思是消息生产者的消息发送目标或者说消息消费者的消息来源。对于消息生产者来说，它的Destination是某个队列（Queue）或某个主题（Topic）;对于消息消费者来说，它的Destination也是某个队列或主题（即消息来源）。

所以，Destination实际上就是两种类型的对象：Queue、Topic可以通过JNDI来查找Destination。

(3) Connection

Connection表示在客户端和JMS系统之间建立的链接（对TCP/IP socket的包装）。Connection可以产生一个或多个Session。跟ConnectionFactory一样，Connection也有两种类型：QueueConnection和TopicConnection。

(4) Session

Session是操作消息的接口。可以通过session创建生产者、消费者、消息等。Session提供了事务的功能。当需要使用session发送/接收多个消息时，可以将这些发送/接收动作放到一个事务中。同样，也分QueueSession和TopicSession。

(5) 消息的生产者

消息生产者由Session创建，并用于将消息发送到Destination。同样，消息生产者分两种类型：QueueSender和TopicPublisher。可以调用消息生产者的方法（send或publish方法）发送消息。

(6) 消息消费者

消息消费者由Session创建，用于接收被发送到Destination的消息。两种类型：QueueReceiver和TopicSubscriber。可分别通过session的createReceiver(Queue)或createSubscriber(Topic)来创建。当然，也可以session的creatDurableSubscriber方法来创建持久化的订阅者。

(7) MessageListener

消息监听器。如果注册了消息监听器，一旦消息到达，将自动调用监听器的onMessage方法。EJB中的MDB（Message-Driven Bean）就是一种MessageListener。

深入学习JMS对掌握JAVA架构，EJB架构有很好的帮助，消息中间件也是大型分布式系统必须的组件。本次分享主要做全局性介绍，具体的深入需要大家学习，实践，总结，领会。

八、常用消息队列

ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ