本文将介绍大名鼎鼎的消息队列（MQ）的原理，应用场景和常见问题。
日常开发中，可能会经常遇到这几类问题：
- 系统中批量更新（增，删，改）功能接口，如果业务比较复杂，加之数据量庞大，这类同步操作是很耗时的，这时候需要进行异步处理。
- 电子商务网站在促销活动时，会在短时间内高并发，需要削平高峰期的并发事务。
- 为了提高系统的可扩展性，希望各个模块之间不存在直接调用，开发低耦合的系统，对各个模块之间进行解耦。
以上场景，都可以使用消息队列有效解决。
什么是消息队列？
消息(Message)是指在应用间传送的数据（比如字符串，json等），消息队列（Message Queue，简称MQ）是一个古老的计算机术语，UNIX进程间通信就用到了消息队列技术：一个进程把数据写入某个特定队列中，其它队列读取特定队列中的数据实现异步通信。而现在我们所说的MQ通常指的是独立的消息队列中间件，利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。
传递模式
消息队列一般有两种传递模式：
- 点对点（Point to Point，简称PTP）：消息生产者发送消息到队列，消费者从队列中接收消息。消息被消费以后，queue中不再存储，queue支持存在多个消费者，但是一个消息只能被一个消费者消费。
- 发布 / 订阅（Pub / Sub）：发布订阅（一对多）广播形式，消息发布者将消息发布到某个主题(Topic），消息订阅者从主题中订阅消息（得到消息的拷贝），一个消息可以同时被多个消费者订阅，并会被所有订阅者消费。
组成
- Broker: 消息服务器，作为server提供消息核心服务
- Producer：消息生产者，业务的发起方，生产消息传输给broker
- Consumer：消息消费者，业务处理方，负责从broker获取消息并进行业务逻辑处理
- Topic：主题，Pub/sub模式下 消息统一汇聚地，不同生产者向topic发送消息，由MQ服务器分发到不同订阅者，实现消息的广播。
- Queue：队列，PTP模式下，特定生产者向特定队列发送消息，消费者订阅特定的queue完成指定消息的接收与消费。
- Message：消息体，根据不同通信协议定义的固定格式编码数据包，来封装业务数据，实现消息的传输。
消息队列的作用
介绍几个消息队列的重要作用：
- 解耦：传统的软件开发模式，各个模块之间相互调用，数据共享，每个模块都要时刻关注其他模块的是否更改或者是否挂掉等等，使用消息队列，可以避免模块之间直接调用，将所需共享的数据放在消息队列中，对于新增业务模块，只要对该类消息感兴趣，即可订阅该类消息，对原有系统和业务没有任何影响，降低了系统各个模块的耦合度，提高了系统的可扩展性。
- 异步：消息队列提供了异步处理机制，在很多时候应用不想也不需要立即处理消息，允许应用把一些消息放入消息中间件中，并不立即处理它，在之后需要的时候再慢慢处理。
- 削峰：在访问了骤增的场景下，需要保证应用系统的平稳性，但是这样突发流量并不常见，如果以这类峰值的标准而投放资源的话，那无疑是巨大的浪费，使用消息队列能够使关键组件支撑突发访问压力，不会因为突发的超负荷请求而完全崩溃。消息队列的容量可以配置的很大，如果采用磁盘存储消息，则几乎等于“无限”容量，这样一来，高峰期的消息可以被积压起来，在随后的时间内进行平滑的处理完成，而不至于让系统短时间内无法承载而导致崩溃，在电商网站的秒杀抢购这种突发性流量很强的业务场景中，消息队列的强大缓冲能力可以很好的起到削峰作用。
消息队列技术选型
现在有很多主流的消息中间件，包括：ActiveMQ, RabbitMQ，Kafka, RocketMQ，Redis。选型时要结合具体的应用场景和自身的业务需求，从功能、性能、运维、可靠性+可用性等维度进行多重考量。
ActiveMQ
Apache出品，Java开发，目前所占的市场份额不多。
RabbitMQ
Erlang语言实现AMQP协议的消息中间件，并发能力很强，性能及其好，延时很低（达到微妙级），特点：可靠性，可用性，扩展性，功能丰富。
Kafka
LinkedIn使用Scala开发的分布式，多分区，多副本且基于zookeeper协调的分布式消息系统，提供了超高的吞吐量，毫秒级延迟，极高的可用性和可靠性。
RocketMQ
阿里出品，Java开发，高吞吐，高可用，适合大规模分布式应用，经过多次双十一的洗礼，实力不容小觑。
所谓的消息中间件大道至简：一发一存一消费，没有最好的消息中间件，只有最合适的消息中间件。
带来的问题
引入消息队列后，我们需要考虑哪些问题呢？
1. 消息堆积
这是一个很常见的问题，如果消息消费的时间太久，或者服务器故障，导致消息堆积。
2. 消息丢失
消息堆积一个处理方案就是给消息加上超时时间判定，这样就会衍生一个问题，当消息堆积，处理完成之后，就会存在一定消息的丢失，或者服务器宕机也会导致消息丢失，需要针对此类问题做好应对方案。
3. 消息准确消费
保证消息被准确消费，且不存在重复消费的问题。
以上。
最后，祝大家新年快乐！
