十二张图，踹开消息队列的大门
消息队列つ登场
大家好，我是老三，是一个电商公司的程序员，负责订单系统的开发。
掉了不少头发之后，我完成了用户订单支付的开发。
订单支付的业务是这样的。用户支付完成之后，我需要更新订单状态，这一部分是在本系统完成的。接下来，我要调用库存系统，减库存，好了，剩下的就是库存系统的事情了。
开发、联调、测试、上线，我的小日子变得清闲起来，每天就是在群里吹牛打屁。
可是没过两天，产品妹子，找过来了，她说，她想加个功能，用户完成订单支付以后，要增加用户的积分。
没问题，so easy，噼里啪啦，我两天就做完了，无非是调用一下会员系统。
这天，正和沙雕群友斗图的时候，产品妹子过来，他说要接入消息系统，好，搞！
又过两天，她说要添加营销系统，行吧，干！
又过两天，她说要搞推荐系统，嗯……，来吧！
又过两天……
于是系统就变成了这个样子：
就这样，我过上了暗无天日的日子，我要维护和若干个系统的对接，每次他们发布新版本，我都要跟着值班。
我要迭代，也要改和几个系统的对接代码。
周一，营销系统；
周二，库存系统；
……
这天，眼圈发黑的我正在和下游服务撕巴的时候，突然忍不住两腿战战，她来了，产品妹（女）子（王）来了——她是我不能拒绝的女人。
脆弱的眼泪流了满面，我的猿生一片灰暗……
没想到，代救星出现了，我的好朋友傲天过来了，拿鼻孔看着我。
“你个Loser，竟不知道用消息队列，怪不得天天被人欺负，哼！”
一语惊醒梦中人，为什么不用消息队列啊？
于是我引入消息队列，对系统进行了重构。
这下好了，我只管更新订单状态，剩下的丢给消息队列，你们这些下游自己去消息队列消费消息就好了，别来缠着我了。
……
引入消息队列之后，又是一个闲适的下午。
我没有在群聊里扯扯，因为我退群了。
前几天，我受到了前所未有的伤害——
我在群里嘲讽一个老哥，技术真菜，连消息队列都不会！
老哥反手就发出他和女朋友的合照，“单身狗，技术好又怎么样，连个女朋友都没有！”
我瞬间san值狂掉！
“程序员单身，不算单身……new个对象的事，能算单身么？”接连着便是什么难懂的话，什么“没有妹子”，什么“哲学”之类，引得众人都哄笑起来，群里充满了快活的空气。
于是，这个下午我盯着空空如也的需求单发呆，公司真的没有妹子么？……
好了，冗长的前奏结束了，接下来该进入正文了😂。
消息队列つ用途
在上面的前言中，我们已经了解了消息队列最重要的一个用途：
解耦
通过消息队列，降低系统间的耦合，避免过多的调用。
就好像公司的行政小姐姐要通知一件事情，她通常会是在群里发一个公告，然后我们扣1就行了。要是一个个通知，她要通知几十上百次。
异步
还是上面我们提到的订单支付，支付之后，我们要扣减库存、增加积分、发送消息等等，这样一来这个链路就长了，链路一长，响应时间就变长了。引入消息队列，除了更新订单状态，其它的都可以异步去做，这样一来就来，就能更快地响应我们的上游。
为什么不用多线程之类的方式做异步呢？——
嗨，只用多线程做异步，不是还得写代码去调那一堆下游吗，所以这又回到了解耦这个问题上。
削峰
消息队列同样可以用来削峰。
用一个比喻，一条河流，假如它的下游能容纳的水量是有限的，为了防止洪水冲垮堤坝，我们应该怎么办呢？
我们可以在上游修建一个水库，洪峰来的时候，我们先把水给蓄起来，闸口里只放出下游能承受地住的水量。
放在我们的系统，也是一个道理。比如秒杀系统，平时流量很低，但是要做秒杀活动，秒杀的时候流量疯狂怼进来，你的服务器，Redis，MySQL各自的承受能力都不一样，直接全部流量照单全收肯定有问题啊，严重点可能直接打挂了。
所以一样，我们可以把请求放到队列里面，只放出我们下游服务能处理的流量，这样就能抗住短时间的大流量了。
除了这三大用途之外，还可以利用队列本身的顺序性，来满足消息必须按顺序投递的场景；利用队列 + 定时任务来实现消息的延时消费 ……
消息队列つ本质
过气老北鼻马老师有三招——接、化、发。
消息队列核心有三板斧：发、存、消费。
生产者先将消息投递一个叫做「队列」的容器中，然后再从这个容器中取出消息，最后再转发给消费者[1]。
上面这个图便是消息队列最原始的模型，它包含了消息队列中的一两个关键词消息和队列队列：
消息：就是要传输的数据，可以是最简单的文本字符串，也可以是自定义的复杂格式。
队列：大家应该再熟悉不过了，是一种先进先出数据结构。它是存放消息的容器，消息从队尾入队，从队头出队，入队即发消息的过程，出队即收消息的过程。
所以消息队列的本质就是把要传输的数据放在队列中。
围绕着这个本质：
把数据放到消息队列的角色就是 生产者把数据从队列中取出的就是 消费者
消息队列つ模型
[1]我们上面已经了解了消息队列模型的本质，随着应用场景的变化，消息队列的模型逐渐发生了一些演进。
就好像我们的文字通讯，最开始单对单地发消息，后来可以群发，再后来，可以拉一个群聊。
队列模型
最初的消息队列就是上一节讲的原始模型，它是一个严格意义上的队列（Queue）。消息按照什么顺序写进去，就按照什么顺序读出来。不过，队列没有 “读” 这个操作，读就是出队，从队头中 “删除” 这个消息。
如果有多个生产者往同一个队列里面发送消息，这个队列中可以消费到的消息，就是这些生产者生产的所有消息的合集。消息的顺序就是这些生产者发送消息的自然顺序。
如果有多个消费者接收同一个队列的消息，这些消费者之间实际上是竞争的关系，每个消费者只能收到队列中的一部分消息，也就是说任何一条消息只能被其中的一个消费者收到。
发布 - 订阅模型
如果需要将一份消息数据分发给多个消费者，并且每个消费者都要求收到全量的消息。很显然，队列模型无法满足这个需求。
一个可行的方案是：为每个消费者创建一个单独的队列，让生产者发送多份。这种做法比较笨，而且同一份数据会被复制多份，也很浪费空间。
为了解决这个问题，就演化出了另外一种消息模型：发布-订阅模型。
在发布 - 订阅模型中，消息的发送方称为发布者（Publisher），消息的接收方称为订阅者（Subscriber），服务端存放消息的容器称为主题（Topic）。发布者将消息发送到主题中，订阅者在接收消息之前需要先“订阅主题”。“订阅”在这里既是一个动作，同时还可以认为是主题在消费时的一个逻辑副本，每份订阅中，订阅者都可以接收到主题的所有消息。
仔细对比下它和 “队列模式” 的异同：生产者就是发布者，队列就是主题，消费者就是订阅者，无本质区别。唯一的不同点在于：一份消息数据是否可以被多次消费。
消息队列つ代价
天下没有白吃的午餐——这句话放在系统设计中同样适用。引入了消息队列，解决了一些问题，但同时也增加了系统的复杂性和维护成本。[5]
高可用
前面说，我们引入了消息队列，降低了系统间的耦合，但是，我们对消息队列的依赖也变重了，想想，要是消息队列挂了，那我们下游就全凉了。
所以，我们消息队列的部署必须保证高可用，至少是主/从，一般都得集群/分布式。
消息丢失问题
我们将数据写到消息队列上，下游服务没来得及取消息队列的数据，突然挂了。如果没有做任何的措施，我们的数据就丢了。
那可怎么办呢？
消息队列中的数据得想办法存在别的地方，这样才尽可能减少数据的丢失。
问题又来了，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？
重复消费问题
要是我们网络延迟或者什么原因，导致下游重复消费怎么办？
我们这个问题是在消息队列解决？还是在下游服务解决？
还有其它的顺序消息等等问题。
这些问题都是选型时候需要充分考虑的。
消息队列つ选择
目前在市面上比较主流的主要有四大消息中间件：Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 。
它们的对比我整理了一张图：
消息队列つ终焉
好了，到这我们就了解了消息队列的一些基础的知识。
门外汉，这个门，你入了吗？我反正是在里面打滚了。
"简单的事情重复做，重复的事情认真做，认真的事情有创造性地做！"——
我是三分恶，一个能文能武的全栈开发。
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参考：