前言：
此文章是在学习极客时间消息队列高手课程的时候整理而来，做了一点扩展，主要目的是方便复习扩展，还是建议去看原课程，讲的很好。
01 | 为什么需要消息队列？
主要功能：收发消息，解决应用之间的通信问题。
哪些问题适合使用消息队列来解决？
1、异步处理
例如秒杀处理中确定本次请求的秒杀结果后，就可以马上给用户返回响应，然后把请求的数据放入消息队列中，由消息队列异步地进行后续的操作。
优点：
- 更快返回结果；
- 减少等待，实现了步骤之间的并发，提升系统总体的性能。
2、流量控制
使用消息队列隔离网关和后端服务，以达到流量控制和保护后端服务的目的。
- 网关在收到请求后，将请求放入请求消息队列；
- 后端服务从请求消息队列中获取 APP 请求，完成后续秒杀处理过程，然后返回结果。
优点：
- 大量的秒杀请求到达网关时，不会直接冲击到后端的秒杀服务，而是先堆积在消息队列中，后端服务按照自己的最大处理能力，从消息队列中消费请求进行处理。
- 根据下游的处理能力自动调节流量，达到**“削峰填谷”**的作用。
- 可以随时增加秒杀服务的实例数量进行水平扩容，而不用对系统的其他部分做任何更改。
代价：
- 增加了系统调用链环节，导致总体的响应时延变长。
- 上下游系统都要将同步调用改为异步消息，增加了系统的复杂度。
更简单的流量控制方法：令牌桶
单位时间内只发放固定数量的令牌到令牌桶中，服务在处理请求之前必须先从令牌桶中拿出一个令牌，如果令牌桶中没有令牌，则拒绝请求。保证单位时间内，能处理的请求不超过发放令牌的数量，起到了流量控制的作用。
不需要破坏原有的调用链，只要网关在处理 APP 请求时增加一个获取令牌的逻辑。
实现：
用固定容量的消息队列加一个“令牌发生器”来实现：令牌发生器按照预估的处理能力，匀速生产令牌并放入令牌队列（队列满了则丢弃令牌），网关在收到请求时去令牌队列消费一个令牌，获取到令牌则继续调用后端服务，获取不到令牌则返回失败。
3、服务解耦
引入消息队列后，订单服务在订单变化时发送一条消息到消息队列的一个主题 Order 中，所有下游系统都订阅主题 Order，这样每个下游系统都可以获得一份实时完整的订单数据。
无论增加、减少下游系统或是下游系统需求如何变化，订单服务都无需做任何更改，实现了订单服务与下游服务的解耦。
4、其他应用场景
- 作为发布 / 订阅系统实现一个微服务级系统间的观察者模式；
- 连接流计算任务和数据；
- 用于将消息广播给大量接收者。
5、问题和局限性
- 引入消息队列带来的延迟问题；
- 增加了系统的复杂度；
- 可能产生数据不一致的问题。
02 | 该如何选择消息队列？
及格的标准：开源、有一定社区活跃度、与周边生态系统有比较好的集成和兼容
- 消息的可靠传递：确保不丢消息；
- Cluster：支持集群，确保不会因为某个节点宕机导致服务不可用，当然也不能丢消息；
- 性能：具备足够好的性能，能满足绝大多数场景的性能要求。
1、RabbitMQ
轻量级、迅捷、开箱即用、RabbitMQ 是一个相当轻量级的消息队列，易部署和使用。
特点：
- 支持灵活的路由配置，它在生产者（Producer）和队列（Queue）之间增加了一个 Exchange 模块，你可以
理解为交换机。可根据配置的路由规则将生产者发出的消息分发到不同的队列中。可以自定义路由规则。 - 支持的编程语言大概是所有消息队列中最多的。
问题：
- 它的设计理念里面，消息队列是一个管道，大量的消息积压是一种不正常的情况，应当尽量去避免。当大量消息积压的时候，会导致 RabbitMQ 的性能急剧下降。
- 性能差，每秒钟可以处理几万到十几万条消息。
- 编程语言 Erlang小众，难以扩展和开发。
2、RocketMQ
特点：
- 有着不错的性能，稳定性和可靠性；
- 有非常活跃的中文社区，易于维护；
- 使用 Java 语言开发，易对 RocketMQ 进行扩展或者二次开发；
- 响应时延做了很多的优化，大多数情况下可以做到毫秒级的响应，很在意响应时延，那应该选择使用RocketMQ；
- 性能比 RabbitMQ 要高一个数量级，每秒钟大概能处理几十万条消息。
问题：
- 国际上还没有那么流行，与周边生态系统的集成和兼容程度要略逊一筹。
3、Kafka
Kafka 最初的设计目的是用于处理海量的日志。
特点：
- 有不错的数据可靠性、稳定性和功能特性；
- 与周边生态系统的兼容性最好，尤其在大数据和流计算领域，相关开源软件系统都会优先支持 Kafka。
- 设计上大量使用了批量和异步的思想，这种设计使得Kafka 能做到超高的性能。
- 异步收发的性能，是三者中最好的，每秒钟可以处理几十万条消息。
问题：
同步收发消息的响应时延比较高，Kafka 不会立即发送出去，而是要“先攒一波再一起处理”，在它的 Broker 中，很多地方都会使用这种设计。因此当你的业务场景中，每秒钟消息数量没有那么多的时候，Kafka 的时延反而会比较高。所以，Kafka不太适合在线业务场景。
4、选择建议
- RabbitMQ：消息队列不是系统的主角之一，对功能和性能都没有很高的要求，开箱即用易于维护；
- RocketMQ：场景是处理在线业务，比如在交易系统中用消息队列传递订单，低延迟和金融级的稳定性；
- Kafka:海量的消息，收集日志、监控信息或是前端的埋点这类数据，或大量使用了大数据、流计算相关的开源产品。
03 | 消息模型：主题和队列有什么区别？
没有通用的标准
主题和队列有什么区别？
早期的消息模型：队列模型。
弊端：
多个消费者之间是竞争关系，每个消费者只能收到队列中的一部分消息，任何一条消息只能被其中的一个消费者收到。
发布 - 订阅模型（Publish-Subscribe Pattern）
- 发布者（Publisher）：消息的发送方
- 订阅者（Subscriber）：消息的接收方
- 主题（Topic）：服务端存放消息的容器
发布者将消息发送到主题中，订阅者在接收消息之前需要先“订阅主题”。“订阅”在这里既是一个动作，同时还可以认为是主题在消费时的一个逻辑副本，每份订阅中，订阅者都可以接收到主题的所有消息。
两种模型的区别：一份消息数据能不能被消费多次的问题。
RabbitMQ 的消息模型
使用队列模型
针对队列模型问题的解决方案：
- Exchange 位于生产者和队列之间，生产者将消息发送给 Exchange，由 Exchange 上配置的策略来决定将消息投递到哪些队列中。
- 每个队列中都存放一份完整的消息数据。
RocketMQ 的消息模型
标准的发布 - 订阅模型
消息队列的消费机制
“请求 - 确认”机制，确保消息不会丢失。
- 生产者先将消息发给服务端，服务端收到消息并将消息写入主题或者队列中后，会给生产者发送确认的响应。
- 生产者没收到确认或者收到失败的响应，则会重新发送消息；
- 在消费端，消费者在收到消息并完成自己的消费业务逻辑（比如，将数据保存到数据库中）后，也会给服务端发送消费成功的确认；
- 服务端只有收到消费确认后，才认为一条消息被成功消费，否则它会重新发送消息，直到收到对应的消费成功确认。
问题：
在某一条消息被成功消费之前，下一条消息是不能被消费的，否则会出现消息空洞，违背了有序性这个原则。
意味着每个主题在任意时刻，至多只能有一个消费者实例在进行消费，没法通过水平扩展消费者的数量来提升消费端总体的消费性能。
RocketMQ的解决方式：
主题下面增加了队列的概念。
每个主题包含多个队列，通过多个队列来实现多实例并行生产和消费。
注意：RocketMQ 只在队列上保证消息的有序性，主题层面是无法保证消息的严格顺序的。
- 订阅者:通过消费组来体现，一个消费组是一个订阅者；
- 消费组：每个消费组都消费主题中一份完整的消息，不同消费组之间消费进度彼此不受影响，一条消息被消费组1 消费过，也会再给 消费组2 消费。
- 消费者：消费组中包含多个消费者，同一个组内的消费者是竞争消费的关系，每个消费者负责消费组内的一部分消息。如果一条消息被消费者 消费了，那同组的其他消费者就不会再收到这条消息。
- 主题（Topic）：由于消息需要被不同的组进行多次消费，所以消费完的消息并不会立即被删除，这就需要 RocketMQ 为每个消费组在每个队列上维护一个消费位置（Consumer Offset），这个位置**之前的消息都被消费过，之后的消息都没有被消费过，**每成功消费一条消息，消费位置就加一。
- 注意：丢消息的原因大多是由于消费位置处理不当导致的。
Kafka 的消息模型
Kafka 的消息模型和 RocketMQ 是完全一样的；
唯一的区别是，在 Kafka 中，队列对应的名称是“分区（Partition）”，含义和功能没有区别。
