1. 消息队列

一. 框架

二.  什么是消息队列

我们可以把消息队列比作是一个存放消息的容器，当我们需要使用消息的时候可以取出消息供自己使用。消息队列是分布式系统中重要的组件，使用消息队列主要是为了通过异步处理提高系统性能和削峰、降低系统耦合性。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，Kafka，RocketMQ.

问题:

1. 消息顺序

我们知道队列 Queue 是一种先进先出的数据结构，所以消费消息时也是按照顺序来消费的。比如生产者发送消息1,2,3...对于消费者就会按照1,2,3...的顺序来消费。但是偶尔也会出现消息被消费的顺序不对的情况，比如某个消息消费失败又或者一个 queue 多个consumer 也会导致消息被消费的顺序不对，我们一定要保证消息被消费的顺序正确。

2.使用消息队列，我们还要考虑如何保证消息不被重复消费？

3.如何保证消息的可靠性传输（如何处理消息丢失的问题）？

三. 为什么要用消息队列

优点: 异步, 解耦, 削峰. [https://www.jianshu.com/p/4ca06c2a5899]

1. 异步. A系统需要发送个请求给B系统处理,由于B系统需要查询更新数据库花费时间较长,以至于A系统要等待B系统处理完毕后再发送下个请求,造成A系统资源浪费.使用消息队列后,A系统生产完消息后直接丢进消息消息队列,就完成一次请求,继续处理下个请求.
2. 解耦. A系统发送个数据到BCD三个系统，接口调用发送，那如果E系统也要这个数据呢？那如果C系统现在不需要了呢？现在A系统又要发送第二种数据了呢？A系统负责人濒临崩溃中。。。再来点更加崩溃的事儿，A系统要时时刻刻考虑BCDE四个系统如果挂了咋办？我要不要重发？我要不要把消息存起来？使用消息队列就能解决这个问题,A系统只负责生产数据,不需要考虑消息被哪个系统来消费.
3. 削峰. A系统调用B系统处理数据,每天0点到11点，A系统风平浪静，每秒并发请求数量就100个。结果每次一到11点~1点，每秒并发请求数量突然会暴增到1万条。但是B系统最大的处理能力就只能是每秒钟处理1000个请求啊。。。尴尬了，系统会崩掉。。。引入消息队列,把请求数据先存入消息中间件系统中,消费系统慢慢拉取消费.

• 缺点:

1. 系统可用性降低：系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉，本来你就是A系统调用BCD三个系统的接口就好了，人ABCD四个系统好好的，没啥问题，你偏加个MQ进来，万一MQ挂了咋整？MQ挂了，整套系统崩溃了，你不就完了么。

2. 系统复杂性提高：硬生生加个MQ进来，你怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序性？头大头大，问题一大堆，痛苦不已

3. 一致性问题：A系统处理完了直接返回成功了，人都以为你这个请求就成功了；但是问题是，要是BCD三个系统那里，BD两个系统写库成功了，结果C系统写库失败了，咋整？你这数据就不一致了。

更详细的解释: [https://www.jianshu.com/p/36a7775b04ec]

1.通过异步处理提高系统性能（削峰、减少响应所需时间）;

2.降低系统耦合性。如果在面试的时候你被面试官问到这个问题的话，一般情况是你在你的简历上涉及到消息队列这方面的内容，这个时候推荐你结合你自己的项目来回答。

(1) 通过异步处理提高系统性能（削峰、减少响应所需时间）

如上图，在不使用消息队列服务器的时候，用户的请求数据直接写入数据库，在高并发的情况下数据库压力剧增，使得响应速度变慢。但是在使用消息队列之后，用户的请求数据发送给消息队列之后立即 返回，再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据，异步写入数据库。由于消息队列服务器处理速度快于数据库（消息队列也比数据库有更好的伸缩性），因此响应速度得到大幅改善。

 　　注: 高并发（High Concurrency）是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况，主要发生在web系统集中大量访问收到大量请求（例如：12306的抢票情况；天猫双十一活动）。该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作，例如对资源的请求，数据库的操作等。[https://youzhixueyuan.com/high-concurrency-and-multithreading-high-concurrency-technical-solutions.html]

　　注: 异步处理: 异步双方不需要共同的时钟，也就是接收方不知道发送方什么时候发送，所以在发送的信息中就要有提示接收方开始接收的信息，如开始位，结束时有停止位。

即你给我发消息，我不必你发过来多少我就马上处理，可以等你发完了以后我再集体处理（相当于消息有个开始位和停止位），只要你发过来了 我检查到了 随时都能处理

通过以上分析我们可以得出消息队列具有很好的削峰作用的功能——即通过异步处理，将短时间高并发产生的事务消息存储在消息队列中，从而削平高峰期的并发事务。 举例：在电子商务一些秒杀、促销活动中，合理使用消息队列可以有效抵御促销活动刚开始大量订单涌入对系统的冲击。如下图所示：

 因为用户请求数据写入消息队列之后就立即返回给用户了，但是请求数据在后续的业务校验、写数据库等操作中可能失败。因此使用消息队列进行异步处理之后，需要适当修改业务流程进行配合，比如用户在提交订单之后，订单数据写入消息队列，不能立即返回用户订单提交成功，需要在消息队列的订单消费者进程真正处理完该订单之后，甚至出库后，再通过电子邮件或短信通知用户订单成功，以免交易纠纷。这就类似我们平时手机订火车票和电影票。

(2) 降低系统耦合性

我们知道如果模块之间不存在直接调用，那么新增模块或者修改模块就对其他模块影响较小，这样系统的可扩展性无疑更好一些。

我们最常见的事件驱动架构类似生产者消费者模式，在大型网站中通常用利用消息队列实现事件驱动结构。如下图所示：

消息队列使利用发布-订阅模式工作，消息发送者（生产者）发布消息，一个或多个消息接受者（消费者）订阅消息。 从上图可以看到消息发送者（生产者）和消息接受者（消费者）之间没有直接耦合，消息发送者将消息发送至分布式消息队列即结束对消息的处理，消息接受者从分布式消息队列获取该消息后进行后续处理，并不需要知道该消息从何而来。对新增业务，只要对该类消息感兴趣，即可订阅该消息，对原有系统和业务没有任何影响，从而实现网站业务的可扩展性设计。

消息接受者对消息进行过滤、处理、包装后，构造成一个新的消息类型，将消息继续发送出去，等待其他消息接受者订阅该消息。因此基于事件（消息对象）驱动的业务架构可以是一系列流程。

另外为了避免消息队列服务器宕机造成消息丢失，会将成功发送到消息队列的消息存储在消息生产者服务器上，等消息真正被消费者服务器处理后才删除消息。在消息队列服务器宕机后，生产者服务器会选择分布式消息队列服务器集群中的其他服务器发布消息。

备注： 不要认为消息队列只能利用发布-订阅模式工作，只不过在解耦这个特定业务环境下是使用发布-订阅模式的。除了发布-订阅模式，还有点对点订阅模式（一个消息只有一个消费者），我们比较常用的是发布-订阅模式。 另外，这两种消息模型是 JMS 提供的，AMQP 协议还提供了 5 种消息模型。