RabbitMQ学习记录(一)-MQ的简单介绍

1. 什么是MQ

       MQ(Message Queue) 消息队列，本质上是一个队列，即满足先进先出原则，它就像是一个容器，容器中保存的是需要被传递的数据(消息)。

       MQ就相当于一个大的缓冲区，将数据临时存放到这个缓冲区中，当有应用程序需要使用这些数据的时候，就将自己注册到MQ上，这样MQ就会将数据发送给这些应用程序了。

MQ整体处理逻辑

• 生产者：产生数据的程序，并把产生的数据发送到指定的消息队列。
• 消息队列：暂存数据的缓冲区，并把数据按照顺序发送到数据的使用者(消费者)。
• 消费者：监听指定队列，将队列中的数据取出来，之后处理取出的数据。

2. MQ的使用场景

       因为上面说过，MQ相当于一个大的缓冲区，所以就会缓解程序之间调用的紧密性，给程序之间一个喘息的机会，也就是所谓的解耦，根据这个逻辑，下面介绍MQ的使用场景。

流量消峰

       假设，我们新开发了一个论坛的单应用程序，论坛刚开始的时候，活跃度只有100次的并发用户访问，随着时间的推移和用户对于论坛的认可，论坛的用户开始变多，访问量开始变成500次并发了，这样按照原来的设计，论坛是无法处理500次并发的，性能问题开始暴露出来，用户使用开始变慢，或者无法访问。该如何解决呢？

解决方案：

1. 保持系统单应用架构不变，控制并发流量，你当然不能控制用户访问，所以只能是在应用中加一个可以控制并发量的中间件帮忙解决问题。虽然这种解决方案只能暂时有效，但总比现在的用户体验要好的多。

2. 改变系统部署的整体架构，将单应用部署改成分布式部署，这一定是一个最终的好的解决方案，但是这种解决方案要复杂的多。

当我们需要更快的解决此时的性能问题，所以我们选择第一种解决方案,也就是将并行请求变成串行请求。

       我们只要选择一个合适的中间件，这里选择MQ，在用户的请求与程序之间添加一个MQ，所有的请求都发送到MQ中，我们再将MQ设置一个流量控制，不要同时将500个请求发送要后台处理程序，而是设置一个规则，将500个请求分批次发送到处理程序，MQ发送到处理程序的并发量控制在100一下，只要分发规则设置的合理，也会短时间内处理请求的，用户体验是无感知变化的。

应用解耦

        所谓应用解耦就是将原来的串行应用，改成并行应用。

        假设：有一个订单系统，系统中有订单管理、库存管理、物流管理三个模块协同完成下单操作，它们是串联的，当库存管理模块出现问题的时候，导致后续的操作无法进行，所以导致用户下单失败，这样用户的体验是很差的，其实三个模块之间的操作是可以分开处理的，就是并行操作的，这样我们就可以引入一个MQ消息中间件来帮助我们将它们分开，就是在用户下单之后，将下单信息首先放入到MQ中，再由MQ将订单信息分发给三个模块，让三个模块分别处理订单信息，这样即使有一个模块出现了问题，也不会影响用户的下单操作。

异步处理

       有些应用之间的相互调用是异步的，也就是不是实时处理的，所以使用消息中间件会让应用之间的调用耦合度降低，变得更优雅，整体架构更健壮。

      假设：有两个应用程序 A和B。A调用B，但是B的处理速度很慢，而A还需要B将处理结果给到A，以便A将处理状态写入数据库中，按照原来的处理方式，B需要提供一个查询的API，A定时轮询B的数据，这样速度很慢。或者A给B提供一个回调函数，当B处理完之后，调用A提供的回调函数，将处理结果返回给A，这两种处理方式都比较麻烦，而且耦合程度有点高。当我们引入消息中间件(MQ)之后，处理的方式就会变得很优雅。

     在A与B之间加一个MQ，A将数据发送到B之后，就不在与B进行交互了，A只是将自己注册到MQ当中，B处理完数据之后，将处理结果发送到MQ当中，MQ会将消息发送给A，A在进行自己的内部操作。

3. MQ 选型

流行的消息中间件

• ActiveMQ
• RabbitMQ
• Kafka
• RocketMQ

      由于业务需求，最适合我的是RabbitMQ，而且RabbitMQ的功能还强大，无变成语言的依赖等等有点，所以最终选择RabbitMQ。

对于其它几种MQ的对比，大家可以自行查阅，网上很多，这里就不例举了。

鸣谢

尚硅谷：尚硅谷的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili

遇见狂神说：遇见狂神说的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili

但是我还是建议大家理解完本系列的第二节，再去看二位老师的视频，会让你更好的理解课堂讲解。

RabbitMQ学习记录(二)-架构与基本概念_崔二旦的博客-优快云博客