消息队列（基础）

什么是消息队列

消息队列中间件就是用来存储消息的软件（组件）。举个例子来理解，为了分析网站的用户行为，我们需要记录用户的访问日志。这些一条条的日志，可以看成是一条条的消息，我们可以将它们保存到消息队列中。将来有一些应用程序需要处理这些日志，就可以随时将这些消息取出来处理。

目前市面上的消息队列有很多，例如：Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ、ZeroMQ等。

消息队列的应用场景

1、异步处理

电商网站中，新的用户注册时，需要将用户的信息保存到数据库中，同时还需要额外发送注册的邮件通知、以及短信注册码给用户。但因为发送邮件、发送注册短信需要连接外部的服务器，需要额外等待一段时间，此时，就可以使用消息队列来进行异步处理，从而实现快速响应。

2、系统解耦

以电商应用为例，应用中有订单系统、库存系统、物流系统、支付系统。用户创建订单后，如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统，任何一个子系统出了故障，都会造成下单操作异常。当转变成基于 消息队列的方式后，系统间调用的问题会减少很多，比如物流系统因为发生故障，需要几分钟来修复。在 这几分钟的时间里，物流系统要处理的内存被缓存在消息队列中，用户的下单操作可以正常完成。当物流系统恢复后，继续处理订单信息即可，中单用户感受不到物流系统的故障，提升系统的可用性。

3、流量削峰

举个例子，如果订单系统最多能处理一万次订单，这个处理能力应付正常时段的下单时绰绰有余，正 常时段我们下单一秒后就能返回结果。但是在高峰期，如果有两万次下单操作系统是处理不了的，只能限 制订单超过一万后不允许用户下单。使用消息队列做缓冲，我们可以取消这个限制，把一秒内下的订单分 散成一段时间来处理，这时有些用户可能在下单十几秒后才能收到下单成功的操作，但是比不能下单的体 验要好。

4、日志处理（大数据领域常见）

大型电商网站（淘宝、京东、国美、苏宁…）、App（抖音、美团、滴滴等）等需要分析用户行为，要根据用户的访问行为来发现用户的喜好以及活跃情况，需要在页面上收集大量的用户访问信息。

多种消息队列之间的优劣势对比

特性	ActiveMQ	RabbitMQ	Kafka	RocketMQ
所属社区/公司	Apache	Mozilla Public License	Apache	Apache/Ali
成熟度	成熟	成熟	成熟	比较成熟
生产者-消费者模式	支持	支持	支持	支持
发布-订阅	支持	支持	支持	支持
REQUEST-REPLY	支持	支持	-	支持
API完备性	高	高	高	低（静态配置）
多语言支持	支持JAVA优先	语言无关	支持，JAVA优先	支持
单机呑吐量	万级（最差）	万级	十万级	十万级（最高）
消息延迟	-	微秒级	毫秒级	-
可用性	高（主从）	高（主从）	非常高（分布式）	高
消息丢失	-	低	理论上不会丢失	-
消息重复	-	可控制	理论上会有重复	-
事务	支持	不支持	支持	支持
文档的完备性	高	高	高	中
提供快速入门	有	有	有	无
首次部署难度	-	低	中	高

由上表看出在大数据技术领域，一些重要的组件、框架都支持Apache Kafka，不论成成熟度、社区、性能、可靠性，Kafka都是非常有竞争力的一款产品。