前言：在之前的業務中，使用了Kafka和RabbitMQ兩種消息隊列，這篇文章來做一個總結。

消息隊列中間件是分布式系統中重要的組件，主要實現異步消息，應用解耦，流量削峰及消息通訊等功能。

下面舉例說明在實際應用中消息隊列是如何使用的。

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一、消息隊列應用場景

1.1、異步處理

以用戶注冊，并且需要注冊郵件和短信為例。

用戶注冊后，需要發送注冊郵件和注冊短信。傳統的做法有兩種：串行和并行方式。如下圖所示：

串行和并行方式

1)串行方式：將注冊信息寫入數據庫成功后，發送注冊郵件，再發送注冊短信。以上三個任務全部完成后，返回給客戶端。

2)并行方式：將注冊信息寫入數據庫成功后，發送注冊郵件的同時，發送注冊短信。以上三個任務完成后，返回給客戶端。與串行的差別是，并行的方式可以提高處理的時間。

假設三個業務節點每個使用50毫秒鐘，不考慮網絡等其他開銷，則串行方式的時間是150毫秒，并行的時間可能是100毫秒。

因為CPU在單位時間內處理的請求數是一定的，假設CPU1秒內吞吐量是100次。則串行方式1秒內CPU可處理的請求量是7次(1000ms/150ms)，并行方式處理的請求量是10次(1000ms/100ms)

小結：如以上案例描述，傳統的方式系統的性能(并發量，吞吐量，響應時間)會有瓶頸。如何解決這個問題呢？

引入消息隊列，將不是必須的業務邏輯，異步處理。改造后的架構如下：

引入消息隊列方式

按照以上約定，用戶的響應時間相當于是注冊信息寫入數據庫的時間，也就是50毫秒。注冊郵件，發送短信寫入消息隊列后，直接返回，因此寫入消息隊列的速度很快，基本可以忽略，因此用戶的響應時間可能是50毫秒。因此架構改變后，系統的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了兩倍。

1.2、應用解耦

以用戶下單購買業務為例。

用戶下單后，訂單系統需要通知庫存系統。傳統的做法是，訂單系統調用庫存系統的接口。如下圖

應用耦和

傳統模式的缺點：

1)假如庫存系統無法訪問，則訂單減庫存將失敗，從而導致訂單失敗。

2)訂單系統與庫存系統耦合。

如何解決以上問題呢？引入應用消息隊列后的方案，如下圖：

應用解耦

1)訂單系統：用戶下單后，訂單系統完成持久化處理，將消息寫入消息隊列，返回用戶訂單下單成功。

2)庫存系統：訂閱下單的消息，采用拉/推的方式，獲取下單信息，庫存系統根據下單信息，進行庫存操作。

假如：在下單時庫存系統不能正常使用。也不影響正常下單，因為下單后，訂單系統寫入消息隊列就不再關心其他的后續操作了。實現訂單系統與庫存系統的應用解耦。

1.3、流量削峰

流量削峰也是消息隊列中的常用場景，一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛。

秒殺活動，一般會因為流量過大，導致流量暴增，應用掛掉。為解決這個問題，需要在應用前端加入消息隊列。

1)可以控制活動的人數。

2)可以緩解短時間內高流量壓垮應用。

流量削峰

1)用戶的請求，服務器接收后，首先寫入消息隊列。假如消息隊列長度超過最大數量，則直接拋棄用戶請求或跳轉到錯誤頁面。

2)秒殺業務根據消息隊列中的請求信息，再做后續處理。

1.4、消息通訊

消息通訊是指，消息隊列一般都內置了高效的通信機制，因此也可以用作消息通訊。比如實現點對點消息隊列，或者聊天室等。

消息通訊

以上實際是消息隊列的兩種消息模式，點對點或發布訂閱模式。

二、常用消息隊列(ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)比較

• 生產者消費者模式(Producer-Consumer)
• ActiveMQ-支持，RabbitMQ-支持，RocketMQ-支持，Kafka-支持。
• 發布訂閱模式(Publish-Subscribe)
• ActiveMQ-支持，RabbitMQ-支持，RocketMQ-支持，Kafka-支持。
• 請求回應模型(Request-Reply)
• ActiveMQ-支持，RabbitMQ-支持，RocketMQ-不支持，Kafka-不支持。
• API完備性
• ActiveMQ-高，RabbitMQ-高，RocketMQ-高，Kafka-高。
• 多語言支持
• ActiveMQ-支持，RabbitMQ-支持，RocketMQ-只支持JAVA，Kafka-支持。
• 單機吞吐量
• ActiveMQ-萬級，RabbitMQ-萬級，RocketMQ-萬級，Kafka-十萬級。
• 消息延遲
• ActiveMQ-無，RabbitMQ-微秒級，RocketMQ-毫秒級，Kafka-毫秒級。
• 可用性
• ActiveMQ-高(主從)，RabbitMQ-高(主從)，RocketMQ-非常高(分布式)，Kafka-非常高(分布式)。
• 消息丟失
• ActiveMQ-低，RabbitMQ-低，RocketMQ-理論上不會丟失，Kafka-理論上不會丟失。
• 文檔的完備性
• ActiveMQ-高，RabbitMQ-高，RocketMQ-高，Kafka-高。
• 提供快速入門
• ActiveMQ-有，RabbitMQ-有，RocketMQ-有，Kafka-有。
• 社區活躍度
• ActiveMQ-高，RabbitMQ-高，RocketMQ-中，Kafka-高。
• 商業支持
• ActiveMQ-無，RabbitMQ-無，RocketMQ-阿里云，Kafka-阿里云。

總體來說：

• ActiveMQ
• 歷史悠久的開源項目，已經在很多產品中得到應用，實現了JMS1.1規范，可以和spring-jms輕松融合，實現了多種協議，不夠輕巧(源代碼比RocketMQ多)，支持持久化到數據庫，對隊列數較多的情況支持不好。
• RabbitMQ
• 它比Kafka成熟，支持AMQP事務處理，在可靠性上，RabbitMQ超過Kafka，在性能方面超過ActiveMQ。
• RocketMQ
• RocketMQ是阿里開源的消息中間件，目前在Apache孵化，使用純Java開發，具有高吞吐量、高可用性、適合大規模分布式系統應用的特點。RocketMQ思路起源于Kafka，但并不是簡單的復制，它對消息的可靠傳輸及事務性做了優化，目前在阿里集團被廣泛應用于交易、充值、流計算、消息推送、日志流式處理、binglog分發等場景，支撐了阿里多次雙十一活動。
• 因為是阿里內部從實踐到產品的產物，因此里面很多接口、API并不是很普遍適用。其可靠性毋庸置疑，而且與Kafka一脈相承(甚至更優)，性能強勁，支持海量堆積。
• Kafka
• Kafka設計的初衷就是處理日志的，不支持AMQP事務處理，可以看做是一個日志系統，針對性很強，所以它并沒有具備一個成熟MQ應該具備的特性。Kafka的性能(吞吐量、tps)比RabbitMQ要強，如果用來做大數據量的快速處理是比RabbitMQ有優勢的。

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總結

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