消息队列

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本文阐述消息队列在分布式系统中的关键角色，解决应用耦合、异步消息处理及流量削峰等问题，提升系统性能。探讨异步处理、应用解耦、流量削锋及日志处理四大场景，详细介绍其工作原理与优势。

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消息队列简介

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，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。

消息队列应用场景介绍

以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。

异步处理

场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。
传统的做法有两种1.串行的方式；2.并行方式。
（1）串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端。
（2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间。
假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。
因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）。

小结：
如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。如何解决这个问题呢？
引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：
按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了两倍。

应用解耦

场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。
传统模式的缺点：
1）假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败；
2）订单系统与库存系统耦合

如何解决以上问题呢？
引入应用消息队列后的方案：
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，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作。
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他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。

流量削锋

流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。
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。
可以控制活动的人数；
可以缓解短时间内高流量压垮应用；
用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面；
秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。

日志处理

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:
日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列；
Kafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发；
日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据；

以下是新浪kafka日志处理应用案例：
(1)Kafka：接收用户日志的消息队列。
(2)Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch。
(3)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。
(4)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

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，或者聊天室等。
点对点通讯：
客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。
聊天室通讯：
客户端A，客户端B，…客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。
以上实际是消息队列的两种消息模式，点对点或发布订阅模式。

了解JMS

JMS是什么？

JMS（Java Message Service,Java消息服务）是规范，它定义了一些规则，一些接口。具体实现由各种做这个产品的厂家或开源组织来实现。

为什么要使用JMS技术？

在JMS还没有诞生前，每个企业都会有自己的一套内部消息系统，比如项目组A需要调用到项目组B的系统，项目组B也有可能会调用到项目组C的系统。这样每个公司都有自己的一套实现。很不规范。

JMS定义了什么？

Java定义了消息服务的规范，不管哪个厂商做的消息服务的中间件，我们应用程序开发的时候都一样的去拿消息、读消息、生成消息。是一种与厂商无关的API，用来访问消息收发系统消息，类似于JDBC。

JMS由以下元素组成：
JMS生产者：创建并发送消息的JMS客户。
JMS消费者：接收消息的JMS客户。
JMS队列：一个容纳那些被发送的等待阅读的消息的区域。与队列名字所暗示的意思不同，消息的接受顺序并不一定要与消息的发送顺序相同。一旦一个消息被阅读，该消息将被从队列中移走。
JMS消息：包括可以在JMS客户之间传递的数据的对象
JMS主题：一种支持发送消息给多个订阅者的机制。