前言

接下来我在写一些技术类科普的文章，大致会以who(它是谁)、why(为什么)、how(怎么做)的写作方向来向大家介绍说明，因为我认为这样子介绍说明思路会比较明确，也能够更快学会一项新技能，个人拙见，写得不好、不对的地方，还望大家赐教。

Who|什么是消息队列（MQ）

简单来说，就是排队的意思，先进先出。

Why|为什么用MQ

查个题外话，我认为使用一项新技术的时候，我们要综合考虑该技术的利弊性、维护性、成本性，而不是盲目跟随主流，自己的业务产品不管三七二十一都使用最新的技术，也得根据项目的实际情况来最终决定。

回归主题，存在即合理，它的主要的三大应用场景：应用解耦、异步消息、流量削峰，除此之外，还有延迟通知、分布式事务、顺序消息、流式处理等等。下面我主要细说下它的三大应用场景。

应用解耦

举个例子，有个业务场景，我有三个系统，分别是A、B、C系统，大致业务是，A系统操作完具体业务，会分别调用B跟C的接口。

传统做法

在这里插入图片描述

可能存在问题：

因此根据以上几点，我们可以明显看出应用系统之间的耦合度很高，没有很独立的思想，所以就需要引用MQ来作为中间件来降低它们之间的耦合度。

MQ做法

在这里插入图片描述

由此可见，这样子A系统是不是很独立了，压根就不需要管BCD系统会出现什么异常情况，A系统的代码也不再需要重新维护。

异步处理

举个例子，有个预约挂号的业务，病人挂号成功后，需要发送短信通知跟微信通知

传统做法

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MQ做法

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流量削峰

举个例子，A系统每天都风平浪静的，每秒平均的并发量也才50个，但是有一天，在某个时间段，突然每秒的并发请求量激增到6K+，假如该系统的数据库是用mysql，每秒执行6K+条的SQL。正常的mysql数据库能够抗住每秒2k条的执行语句，一下子到6k+，会直接导致数据库崩溃，从而导致系统也崩溃了。

传统做法

在这里插入图片描述

MQ做法

在这里插入图片描述

MQ有什么优缺点

东西都是有两面性的。优点就不用说了吧，就是上面说的那些，下面我们来说说有哪些缺点跟需要考虑的问题

系统可⽤性降低

系统引⼊的外部依赖越多，越容易挂掉。本来 A 系统调⽤ BCD 三个系统的接⼝就好了，没啥问题，但偏偏加个 MQ 进来，万⼀ MQ 挂了咋整，MQ ⼀挂，不仅整套系统崩溃的，你也就崩溃？所以要保证消息队列的⾼可⽤。

系统复杂度提⾼

硬⽣⽣加个 MQ 进来，你怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序性？

⼀致性问题

A 系统处理完了直接返回成功了，都以为这个请求就成功了；但是问题是，要是 BCD三个系统中，BD 两个系统写库成功了，结果 C 系统写库失败了，咋整？这时候数据就不⼀致了。

总结一下:

如何保证消息的高可用
如何保证消息消费的幂等性
如何处理消息丢失问题
如何保证消息的顺序性
如何解决消息积压
如何保持数据一致性

How|怎么用MQ

目前市场常见的消息队列产品主要有ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka等。

那么怎么选择一款符合自己产品的MQ就很关键了。下面有个对比分享做参考。

特性	ActiveMQ	RabbitMQ	RocketMQ	Kafka
开发语言	Java	Erlang	Java	Scala&Java
客户端支持语言	Java、C、C++、Python、PHP、Pert、.net等	几乎支持所有常用语言	Java、C++	官方支持Java，但是开源社区有常用语言版本
单机吞吐量	万级，比 RocketMQ、Kafka 低一个数量级	同 ActiveMQ	10 万级，支撑高吞吐	10 万级，高吞吐，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 从几十到几百个时候，吞吐量会大幅度下降，在同等机器下，Kafka 尽量保证 topic 数量不要过多，如果要支撑大规模的 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，延迟最低	ms 级	延迟在 ms 级以内
可用性	高，基于主从架构实现高可用	同 ActiveMQ	非常高，分布式架构	非常高，分布式，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	基本不丢	经过参数优化配置，可以做到 0 丢失	同 RocketMQ
功能支持	MQ 领域的功能极其完备	基于 erlang 开发，并发能力很强，性能极好，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