RocketMQ、RabbitMQ、ActiveMQ

1、使用消息队列的好处:解耦、异步、削峰

• 解耦：将消息写入消息队列，需要消息的系统自己从消息队列中订阅，从而系统不需要做任何修改。
• 异步：将消息写入消息队列，非必要的业务逻辑以异步的方式运行，加快响应速度。
• 削峰：系统慢慢的按照数据库能处理的并发量，从消息队列中慢慢拉取消息。在生产中，这个短暂的高峰期积压是允许的。​​​​​​​

2、使用消息队列的缺点:系统可用性降低、复杂度升高

• 系统可用性降低:加入的消息队列可能会影响原来系统的正常运行，导致系统可用性降低

• 复杂度升高：加入消息队列，就需要考虑很多问题，如：数据一致性问题，防止重复消费，保证消息的可靠传输问题

3、选型

特性	ActiveMQ	RabbitMQ	RocketMQ	kafka
开发语言	java	erlang	java	scala
单机吞吐量	万级	万级	10万级	10万级
时效性	ms级	us级	ms级	ms级以内
可用性	高(主从架构)	高(主从架构)	非常高(分布式架构)	非常高(分布式架构)
功能特性	成熟的产品，在很多公司得到应用；有较多的文档；各种协议支持较好	基于erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低;管理界面较丰富	MQ功能比较完备，扩展性佳	只支持主要的MQ功能，像一些消息查询，消息回溯等功能没有提供，毕竟是为大数据准备的，在大数据领域应用广。

1）中小型软件公司，建议选RabbitMQ。一方面，erlang语言天生具备高并发的特性，而且他的管理界面用起来十分方便。不考虑rocketmq和kafka的原因是，一方面中小型软件公司不如互联网公司，数据量没那么大，选消息中间件，应首选功能比较完备的，所以kafka排除。不考虑rocketmq的原因是，rocketmq是阿里出品，如果阿里放弃维护rocketmq，中小型公司一般抽不出人来进行rocketmq的定制化开发，因此不推荐。
2)大型软件公司，根据具体使用在rocketMq和kafka之间二选一。一方面，大型软件公司，具备足够的资金搭建分布式环境，也具备足够大的数据量。针对rocketMQ,大型软件公司也可以抽出人手对rocketMQ进行定制化开发，毕竟国内有能力改JAVA源码的人，还是相当多的。至于kafka，根据业务场景选择，如果有日志采集功能，肯定是首选kafka了。具体该选哪个，看使用场景

4、如何保证消息队列是高可用的？

已RocketMQ为例：
集群为多master模式
多master多slave异步复制模式
多master多slave同步复制模式

Name Server就相当于zookeeper,起到master和slave的注册和发现。Producer和name server其中一个节点（随机选择）建立长连接(再一个TCP连接上可以连续发送多个数据包，再TCP连接保持期间，如果没有数据包发送，需要双方发检测包维持此连接，一般需要在线维持，短链接：双方有数据交互的时候，就建立一个TCP连接，数据发送完成后则断开连接)定期从 NameServer 获取 Topic 路由信息，并向提供 Topic 服务的 Broker Master 建立长连接，且定时向 Broker 发送心跳。但是 Consumer 则不一样，它同时和提供 Topic 服务的 Master 和 Slave建立长连接，既可以从 Broker Master 订阅消息，也可以从 Broker Slave 订阅消息。

5、如何保证消息不被重复消费

        其实无论是那种消息队列，造成重复消费原因其实都是类似的。正常情况下，消费者在消费消息时候，消费完毕后，会发送一个确认信息给消息队列，消息队列就知道该消息被消费了，就会将该消息从消息队列中删除。只是不同的消息队列发送的确认信息形式不同,例如RabbitMQ是发送一个ACK确认消息，RocketMQ是返回一个CONSUME_SUCCESS成功标志。那造成重复消费的原因?，就是因为网络传输等等故障，确认信息没有传送到消息队列，导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了，再次将该消息分发给其他的消费者。
  如何解决?这个问题针对业务场景来答分以下几点
  (1)比如，拿到这个消息做数据库的insert操作。那就容易了，给这个消息做一个唯一主键，那么就算出现重复消费的情况，就会导致主键冲突，避免数据库出现脏数据。
  (2)再比如，你拿到这个消息做redis的set的操作，那就容易了，不用解决，因为你无论set几次结果都是一样的，set操作本来就算幂等操作。
  (3)如果上面两种情况还不行。准备一个第三方介质,来做消费记录。以redis为例，给消息分配一个全局id，只要消费过该消息，将<id,message>以K-V形式写入redis。那消费者开始消费前，先去redis中查询有没消费记录即可

6、如何保证消费的可靠性传输?

数据的丢失问题，可能出现在生产者、MQ、消费者中，咱们从 RabbitMQ 和 Kafka 分别来分析一下吧。

RabbitMQ
生产者弄丢了数据
生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候，可能数据就在半路给搞丢了，因为网络问题啥的，都有可能。

此时可以选择用 RabbitMQ 提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启 RabbitMQ 事务channel.txSelect，然后发送消息，如果消息没有成功被 RabbitMQ 接收到，那么生产者会收到异常报错，此时就可以回滚事务channel.txRollback，然后重试发送消息；如果收到了消息，那么可以提交事务channel.txCommit。

// 开启事务
channel.txSelect
try {
    // 这里发送消息
} catch (Exception e) {
    channel.txRollback

    // 这里再次重发这条消息
}

// 提交事务
channel.txCommit
但是问题是，RabbitMQ 事务机制（同步）一搞，基本上吞吐量会下来，因为太耗性能。

所以一般来说，如果你要确保说写 RabbitMQ 的消息别丢，可以开启 confirm 模式，在生产者那里设置开启 confirm 模式之后，你每次写的消息都会分配一个唯一的 id，然后如果写入了 RabbitMQ 中，RabbitMQ 会给你回传一个 ack 消息，告诉你说这个消息 ok 了。如果 RabbitMQ 没能处理这个消息，会回调你的一个 nack 接口，告诉你这个消息接收失败，你可以重试。而且你可以结合这个机制自己在内存里维护每个消息 id 的状态，如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调，那么你可以重发。

事务机制和 cnofirm 机制最大的不同在于，事务机制是同步的，你提交一个事务之后会阻塞在那儿，但是 confirm 机制是异步的，你发送个消息之后就可以发送下一个消息，然后那个消息 RabbitMQ 接收了之后会异步回调你的一个接口通知你这个消息接收到了。

所以一般在生产者这块避免数据丢失，都是用 confirm 机制的。

RabbitMQ 弄丢了数据
就是 RabbitMQ 自己弄丢了数据，这个你必须开启 RabbitMQ 的持久化，就是消息写入之后会持久化到磁盘，哪怕是 RabbitMQ 自己挂了，恢复之后会自动读取之前存储的数据，一般数据不会丢。除非极其罕见的是，RabbitMQ 还没持久化，自己就挂了，可能导致少量数据丢失，但是这个概率较小。

设置持久化有两个步骤：

创建 queue 的时候将其设置为持久化
这样就可以保证 RabbitMQ 持久化 queue 的元数据，但是它是不会持久化 queue 里的数据的。
第二个是发送消息的时候将消息的 deliveryMode 设置为 2
就是将消息设置为持久化的，此时 RabbitMQ 就会将消息持久化到磁盘上去。
必须要同时设置这两个持久化才行，RabbitMQ 哪怕是挂了，再次重启，也会从磁盘上重启恢复 queue，恢复这个 queue 里的数据。

        注意，哪怕是你给 RabbitMQ 开启了持久化机制，也有一种可能，就是这个消息写到了 RabbitMQ 中，但是还没来得及持久化到磁盘上，结果不巧，此时 RabbitMQ 挂了，就会导致内存里的一点点数据丢失。

        所以，持久化可以跟生产者那边的 confirm 机制配合起来，只有消息被持久化到磁盘之后，才会通知生产者 ack 了，所以哪怕是在持久化到磁盘之前，RabbitMQ 挂了，数据丢了，生产者收不到 ack，你也是可以自己重发的。

消费端弄丢了数据
        RabbitMQ 如果丢失了数据，主要是因为你消费的时候，刚消费到，还没处理，结果进程挂了，比如重启了，那么就尴尬了，RabbitMQ 认为你都消费了，这数据就丢了。

        这个时候得用 RabbitMQ 提供的 ack 机制，简单来说，就是你必须关闭 RabbitMQ 的自动 ack，可以通过一个 api 来调用就行，然后每次你自己代码里确保处理完的时候，再在程序里 ack 一把。这样的话，如果你还没处理完，不就没有 ack 了？那 RabbitMQ 就认为你还没处理完，这个时候 RabbitMQ 会把这个消费分配给别的 consumer 去处理，消息是不会丢的。