MQ介紹

什麼是MQ

MQ（Message Queue）消息隊列，是基礎數據結構中「先進先出」的一種數據結構。

爲何使用MQ

其應用場景主要包含如下三個方面

應用解耦

系統的耦合性越高，系統的容錯性就越低。以電商應用爲例，用戶建立訂單後，若是耦合調用庫存系統、物流系統、支付系統，任何一個子系統出了故障或者由於升級等緣由暫時不可用，都會形成下單操做異常，影響用戶體驗。

使用消息隊列解耦合。好比物流系統發生故障，須要幾分鐘才能修復好，在這段時間內，物流系統要處理的數據被緩存到消息隊列中，用戶的下單操做正常完成。當物流系統恢復後，補充處理存在消息隊列中的訂單消息便可，終端系統感知不到物流系統發生過幾分鐘故障。

流量削峯

好比一個秒殺系統，當秒殺開始時，整個系統的流量會忽然間增大，這個時候，就有可能把數據庫壓垮。

有了消息隊列後，能夠將大量請求緩存起來，分流到很長一段時間處理，這樣能夠大大提升系統的穩定性和用戶體驗。

• 通常狀況，爲了保證系統的穩定性，若是系統負載超過閾值，就會阻止用戶請求，這會影響用戶體驗。
• 而若是使用消息隊列將請求緩存起來，等待系統處理完畢後通知用戶下單完畢，這樣總比不能下單體驗要好。
• 業務系統正常時段的QPS若是是 1000，流量最高峯時是10000，爲了應對流浪高峯而去配置高性能的服務器顯然不划算，這時可使用消息隊列對峯值流量削峯。

數據分發

未使用MQ

咱們先來看這樣的一個場景：

A系統須要頻繁的更改代碼，這顯然不是一個好的設計，使用MQ能夠解決這個問題。

使用MQ

經過消息隊列可讓數據在多個系統之間進行流通，數據的生產方不用關心誰來使用數據，只須要將數據發送到消息隊列，數據使用方直接在消息隊列中直接獲取數據便可。

MQ的缺點

系統的可用性下降

系統引入的外部依賴越多，系統的穩定性越差，一旦MQ宕機，就會對業務形成影響。

系統的複雜性提升

MQ的加入大大增長了系統的複雜度，之前系統間是同步的遠程調用，如今是經過MQ進行異步調用：

• 如何保證消息沒有被重複消費？
• 怎麼處理消息丟失狀況？
• 怎麼保證消息傳遞的時效性？

一致性問題

A系統處理完業務，經過MQ給B，C，D三個系統發送消息，若是B系統、C系統處理成功，D系統處理失敗：

• 如何保證消息數據處理的一致性？

各類MQ產品的比較

常見的MQ產品包括Kafka，ActiveMQ，RabbitMQ，RocketMQ。
| 特性 | ActiveMQ | RabbitMQ | RocketMQ | Kafka |
| :-------- | :--------:| :------: |:------: |------:|
| 開發語言 | java | erlang | java | scala |
| 單機吞吐量 | 萬級 | 萬級 | 10萬級 | 10萬級 |
| 時效性 | ms級 | us級 | ms級 | ms級之內 |
| 可用性 | 高（主從架構） | 高（主從架構） | 很是高（分佈式架構） | 很是高（分佈式架構）|
| 功能特性 | 成熟的產品，在不少公司獲得應用；有較多的文檔；各類協議支持較好 | 基於erlang開發，因此併發能力強；性能極其好，延時性很低；管理界面較豐富 | MQ功能比較完善，擴展性佳 | 支持主要的MQ功能；像一些消息查詢，消息回調等功能沒有提供；畢竟是爲大數據準備的，在大數據領域應用廣 |

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