一、消息队列

1、消息队列概述

消息队列（Message Queue，简称为MQ）是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取，消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在。

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、Kafka、RocketMQ等。

消息队列在实际应用中常用的使用场景分为

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：

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

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

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。

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？
由此可以引入消息队列，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

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。

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：

这种传统方式的缺点是：

解决缺点，需要引入消息队列，引入消息队列后的架构如下图所示：

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。

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。

流量削锋处理方式系统图如下：

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：

Kafka：接收用户日志的消息队列。
Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch。
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。
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。

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。

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。

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）
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。
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。

参考：
大型网站架构系列：分布式消息队列（一）