什么是消息队列？

一、什么是消息队列？

消息队列，一般我们会简称它为MQ(Message Queue)，嗯，就是很直白的简写。

我们先不管消息(Message)这个词，来看看队列(Queue)。这一看，队列大家应该都熟悉吧。

队列是一种 先进先出 的数据结构。

在Java里边，已经实现了不少的队列了：

那为什么还需要消息队列(MQ)这种 中间件 呢？？？其实这个问题，跟之前我学Redis的时候很像。Redis是一个以 key-value 形式存储的内存数据库，明明我们可以使用类似HashMap这种实现类就可以达到类似的效果了，那还为什么要Redis？

消息队列可以简单理解为： 把要传输的数据放在队列中 。

二、为什么要用消息队列？

2.1 解耦

现在我有一个系统A，系统A可以产生一个 userId

然后，现在有系统B和系统C都需要这个 userId 去做相关的操作

写成伪代码可能是这样的：

-

Java 代码

01	public   class   SystemA {
02

03	// 系统B和系统C的依赖
04	SystemB systemB = new   SystemB();

05	SystemC systemC = new   SystemC();
06

07	// 系统A独有的数据userId
08	private   String userId = "Java3y";

09
10	public   void   doSomething() {

11
12	// 系统B和系统C都需要拿着系统A的userId去操作其他的事

13	systemB.SystemBNeed2do(userId);
14	systemC.SystemCNeed2do(userId);

15
16	}

17

}

结构图如下：

又过了几天，系统D的负责人接了个需求，也需要用到系统A的userId，于是就跑去跟系统A的负责人说："老哥，我要用到你的userId，你调一下我的接口吧"

于是系统A说："没问题的，这就搞"

然后，系统A的代码如下：

-

Java 代码

01	public   class   SystemA {
02

03	// 已经不再需要系统B的依赖了
04	// SystemB systemB = new SystemB();

05
06	// 系统C和系统D的依赖

07	SystemC systemC = new   SystemC();
08	SystemD systemD = new   SystemD();

09
10	// 系统A独有的数据

11	private   String userId = "Java3y";
12

13	public   void   doSomething() {
14

15
16	// 已经不再需要系统B的依赖了

17	//systemB.SystemBNeed2do(userId);
18

19	// 系统C和系统D都需要拿着系统A的userId去操作其他的事
20	systemC.SystemCNeed2do(userId);

21	systemD.SystemDNeed2do(userId);
22

23	}
24	}

时间飞逝：

• 又过了几天，系统E的负责人过来了，告诉系统A，需要userId。

• 又过了几天，系统B的负责人过来了，告诉系统A，还是重新掉那个接口吧。

• 又过了几天，系统F的负责人过来了，告诉系统A，需要userId。

• …...

于是系统A的负责人，每天都被这给骚扰着，改来改去，改来改去.......

还有另外一个问题，调用系统C的时候，如果系统C挂了，系统A还得想办法处理。如果调用系统D时，由于网络延迟，请求超时了，那系统A是反馈 fail 还是重试？？

最后，系统A的负责人，觉得隔一段时间就改来改去，没意思，于是就跑路了。

然后，公司招来一个大佬，大佬经过几天熟悉，上来就说： 将系统A的userId写到消息队列中，这样系统A就不用经常改动了 。为什么呢？下面我们来一起看看：

系统A将userId写到消息队列中，系统C和系统D从消息队列中拿数据。 这样有什么好处 ？

• 系统A 只负责 把数据写到队列中，谁想要或不想要这个数据(消息)， 系统A一点都不关心 。

o 即便现在系统D不想要userId这个数据了，系统B又突然想要userId这个数据了，都跟系统A无关，系统A一点代码都不用改。

• 系统D拿userId不再经过系统A，而是从消息队列里边拿。 系统D即便挂了或者请求超时，都跟系统A无关，只跟消息队列有关 。

这样一来，系统A与系统B、C、D都 解耦 了。

2.2 异步

我们再来看看下面这种情况：系统A还是 直接调用 系统B、C、D

代码如下：

-

Java 代码

01	public   class   SystemA {
02

03	SystemB systemB = new   SystemB();
04	SystemC systemC = new   SystemC();

05	SystemD systemD = new   SystemD();
06

07	// 系统A独有的数据
08	private   String userId ;

09
10	public   void   doOrder() {

11
12	// 下订单

13	userId = this.order();
14	// 如果下单成功，则安排其他系统做一些事

15	systemB.SystemBNeed2do(userId);
16	systemC.SystemCNeed2do(userId);

17	systemD.SystemDNeed2do(userId);
18

19	}
20	}

假设 系统A运算出userId具体的值需要50ms，调用系统B的接口需要300ms，调用系统C的接口需要300ms，调用系统D的接口需要300ms。那么这次请求就需要 50+300+300+300=950ms

并且我们得知，系统A做的是 主要的业务 ，而系统B、C、D是 非主要 的业务。比如系统A处理的是 订单下单 ，而系统B是订单下单成功了，那发送一条短信告诉具体的用户此订单已成功，而系统C和系统D也是处理一些小事而已。

那么此时，为了 提高用户体验和吞吐量 ，其实可以 异步地 调用系统B、C、D的接口。所以，我们可以弄成是这样的：

系统A执行完了以后，将userId写到消息队列中，然后就直接返回了(至于其他的操作，则异步处理)。

• 本来整个请求需要用950ms(同步)

• 现在将调用其他系统接口异步化，只需要100ms(异步)

2.3削峰/限流

我们再来一个场景，现在我们每个月要搞一次大促，大促期间的并发可能会很高的，比如每秒3000个请求。假设我们现在有两台机器处理请求，并且每台机器只能每次处理1000个请求。

那多出来的1000个请求，可能就把我们 整个系统给搞崩了 ...所以，有一种办法，我们可以写到消息队列中：

系统B和系统C 根据自己的能够处理的请求数去消息队列中拿数据 ，这样即便有每秒有8000个请求，那只是把请求放在消息队列中，去拿消息队列的消息 由系统自己去控制 ，这样就不会把整个系统给搞崩。

2.4 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

2.5 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：

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。

三、使用消息队列有什么问题？

经过我们上面的场景，我们已经可以发现，消息队列能做的事其实还是蛮多的。

说到这里，我们先回到文章的开头，"明明JDK已经有不少的队列实现了，我们还需要消息队列中间件呢？"其实很简单，JDK实现的队列种类虽然有很多种，但是都是简单的内存队列。为什么我说JDK是简单的内存队列呢？下面我们来看看要实现消息队列(中间件)可能要考虑什么问题。

3.1高可用

无论是我们使用消息队列来做解耦、异步还是削峰，消息队列 肯定不能是单机 的。试着想一下，如果是单机的消息队列，万一这台机器挂了，那我们整个系统几乎就是不可用了。

所以，当我们项目中使用消息队列，都是得 集群 / 分布式 的。要做 集群 / 分布式 就必然希望该消息队列能够提供 现成 的支持，而不是自己写代码手动去实现。

3.2 数据丢失问题

我们将数据写到消息队列上，系统B和C还没来得及取消息队列的数据，就挂掉了。 如果没有做任何的措施，我们的数据就丢了 。

学过Redis的都知道，Redis可以将数据持久化磁盘上，万一Redis挂了，还能从磁盘从将数据恢复过来。同样地，消息队列中的数据也需要存在别的地方，这样才尽可能减少数据的丢失。

那存在哪呢？

• 磁盘？

• 数据库？

• Redis？

• 分布式文件系统？

同步存储还是异步存储？

3.3消费者怎么得到消息队列的数据？

消费者怎么从消息队列里边得到数据？有两种办法：

• 生产者将数据放到消息队列中，消息队列有数据了， 主动叫 消费者去拿(俗称push)

• 消费者不断去 轮训 消息队列，看看有没有新的数据，如果有就消费(俗称pull)

3.4其他

除了这些，我们在 使用的时候 还得考虑各种的问题：

• 消息重复消费了怎么办啊？

• 我想保证消息是 绝对 有顺序的怎么做？

• ……..

虽然消息队列给我们带来了那么多的好处，但同时我们发现引入消息队列也会 提高系统的复杂性 。市面上现在已经有不少消息队列轮子了，每种消息队列都有自己的特点， 选取哪种MQ还得好好斟酌 。