消息队列简介

 

消息队列

在认识rabbitMQ之前，我们需要先认识下消息队列。

 

消息队列，一般简称为MQ（Message Queue）。先不管消息(Message)这个词，先看看队列(Queue)。

 

队列就是一种先进先出的数据结构。

 

 

 

所以消息队列可以简单理解为：把要传输的数据放在队列中。

 

 

 

科普：

 

把数据放到消息队列叫做生产者

从消息队列里边取数据叫做消费者

为什么要用MQ

MQ可通过消息的收发，使多个系统之间不局限于同步调用，通过异步调用更好地实现解耦，流量削峰等。下面是几个常见的应用场景，帮助我们对MQ有一个简单的认识。

 

异步处理

引入MQ后，通过异步处理将响应时间减少至原先的1/3

 

 

 

 

 

 

 

应用解耦

场景：双11是购物狂节,用户下单后,订单系统需要通知库存系统,传统的做法就是订单系统调用库存系统的接口

 

 

 

缺点：

 

当库存系统出现故障时,订单就会失败。(这样马云将少赚好多好多钱^ ^)

订单系统和库存系统高耦合.

 

 

引入消息队列后：

 

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,获取下单消息,进行库操作。就算库存系统出现故障,消息队列也能保证消息的可靠投递,不会导致消息丢失(马云这下高兴了).

流量削峰

流量削峰一般在秒杀活动中应用广泛

 

场景:秒杀活动，一般会因为流量过大，导致应用挂掉。比如业务系统每秒只能处理1000个请求，但是一下子来了5000个请求，那系统就崩了。为了解决这个问题，一般会将用户请求加入消息队列。

 

引入消息队列后：

 

1.用户的请求,服务器收到之后,首先写入消息队列,加入消息队列长度超过最大值,则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面.

 

2.秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。避免系统崩溃。

 

 

 

使用MQ要考虑什么问题

熟悉后端编程的同学都知道，python，java都有自己的队列函数。比如python的Queue.LifoQueue，Queue.PriorityQueue 。那为啥还要用RabbitMQ这种消息队列中间件呢？

 

1.高可用

无论是我们使用消息队列来做解耦、异步还是削峰，消息队列肯定不能是单机的。万一这台机器挂了，那我们整个系统几乎就是不可用了。所以，当我们项目中使用消息队列，都是得集群/分布式的。要做集群/分布式就必然希望该消息队列能够提供现成的支持，而不是自己写代码手动去实现。

 

2. 数据丢失问题

A系统将数据写到消息队列上，系统B和C还没来得及取消息队列的数据，就挂掉了。如果没有做任何的措施，我们的数据就丢了。

 

3.消费者怎么得到消息队列的消息

两种方法：

 

生产者将数据放到消息队列中，消息队列有数据了，主动叫消费者去拿(俗称push)

 

消费者不断去轮训消息队列，看看有没有新的数据，如果有就消费(俗称pull)

 

4.其他

除了这些，我们在使用的时候还得考虑各种的问题：

 

消息重复消费了怎么办啊？

我想保证消息是绝对有顺序的怎么做？

……..

基于这些问题，市面上涌现了很多消息队列的中间件。这些MQ中间件几乎都解决了上面的问题，但也存在差异。

 

常见的MQ产品

这里有一个简介：

 

ActiveMQ：基于JMS，Apache

RocketMQ：（Rocket，火箭）阿里巴巴的产品，基于JMS，目前由Apache维护

Kafka：分布式消息系统，亮点：吞吐量超级高，每秒中数十万的并发。

RabbitMQ：由erlang语言开发，基于AMQP协议，在erlang语言特性的加持下，RabbitMQ稳定性要比其他的MQ产品好一些，而且erlang语言本身是面向高并发的编程的语言，所以RabbitMQ速度也非常快。且它基于AMQP协议，对分布式、微服务更友好。

科普：

 

AMQP协议：即Advanced Message Queuing Protocol，是一个应用层标准高级消息队列协议，提供统一消息服务。是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受客户端/中间件不同产品，不同的开发语言等条件的限制。