1 简介（是什么？）

1.1 基本定义

消息队列（Message Queue，MQ)是一种进程间通信或同一进程的不同线程间的通信方式。被广泛应用为分布式服务框架的消息中间件。
从数据结构上说，我认为他的本质就是 将封装好的消息体，依次存放到队列这种先入先出数据结构中去。

Message可以是一个类、 并保留全局唯一的编号 message Id。
Message ID：消息的全局唯一标识，由消息队列RocketMQ系统自动生成，唯一标识某条消息。

1.2 生产者-消费者模型

接下来这种数据结构的收发方式，选用 生产者消费者模型：由生产者发布消息队列至消息服务器，再由消费者订阅消息。

生产者（Producer）业务的发起方，负责生产消息发布给Broker。
消费者（Consumer）业务的处理方，负责从Broker订阅消息并进行业务逻辑处理。
消息服务器（Broker）MQ的服务器。包括接收 Producer 发过来的消息、处理 Consumer 的消费消息请求、消息的持久化存储、以及服务端过滤功能等。

注意消息服务器可以是，分布式，或多节点的集群，且每个节点里可能不止一个队列。

当然除了消息服务器外，生产者、消费者和消息本身也可以拥有集群的概念。
我们可以对这三者进行分组，形成主题的概念，并进一步细化出二级标签，实现特定的集群收发特定消息的功能。

主题（topic）一级消息类型，不同生产者向特定的topic发送消息，再由MQ分发至特定的订阅者，实现消息的传递。
标签（tag）二级消息类型，用来进一步区分某个Topic下的消息子类。
集群（group）一组生产者或消费者，这组生产者或消费者通常生产或消费同一类消息，且消息发布或订阅的逻辑一致。

到这一步，就构造了消息队列服务器的雏形。

1.3 生产者-消费者模型

回过头来分析一下刚才构建的模型，任何一项技术都有他的利弊。
抛去额外的维护成本不说，这个模型的弊端在于，过渡依赖于消息中间件，一旦中间件宕机了，整个消息体系就瓦解了。
此外，在设计时需要考虑更多因素。生产过程中难免会出现生产者，消费者或中间件服务器不可用的情况，随之带来的问题就是消息重复、消息堆积等等。
所以实际运用的时候呢，往往会给出一些补偿措施。

弊端：

1. 消息的收发依赖于中间件，且中间件的稳定运行需要维护成本。
2. 提高开发复杂度。需要考虑消息的处理，包括消息幂等性（重复消费问题）、消息中间件的持久化和稳定性、可靠性等。

PS：这里说一下持久化的问题。
简单来说就是将数据存入磁盘，而不是存在内存中随服务器重启断开而消失，使数据能够永久保存，重启后数据能够从磁盘中读取恢复。MQ会将你的持久化消息写入磁盘上的持久化日志文件，等消息被消费之后，RabbitMQ会把这条消息标识为等待垃圾回收。
缺点：性能低，写入硬盘要比写入内存性能较低很多，从而降低了服务器的吞吐量。

1.4 重复消费问题 - 消息幂等性

这里可以讲一下其中的一种非常常见的问题及其补偿措施，就是重复消费的问题：
重复消费：生产者多发、消费者多次消费等。

生产者多发、消费者多次消费，都会造成重复消费的问题。
解决这种问题的常用办法，就是保证操作的幂等性：
幂等操作（Idempotent Operation）：执行任意多次幂等操作所产生的影响均与一次执行的效果相同。
幂等操作有一个特点，甚至还有公式：
$$f(x)=f(f(x)).$$
举个例子，数据库脚本insert前都会先delete，这么一组数据库操作无论执行多少次结果都是一样的。
重复消费的问题也可以用这个思想去解决。

实现：

1. 消息中间件端根据 Message Id 去重。
2. 消费端： 数据库：新增/修改。 组件如redis进行自身去重。
3. …

1.5 主流MQ对比

目前主流的MQ有以下几种：

在流量和大数据的时代，ActiveMQ和RabbitMQ这两者因为吞吐量以及GitHub的社区活跃度的原因，在各大互联网公司基本上销声匿迹了，越来越多的公司开始青睐于后两者。其中RocketMQ是阿里开源的，这和同样是阿里开源的rpc框架-dubbo设计风格比较类似。Kafka则更多应用在大数据业务场景中。

2 应用场景（为什么？）

知道了概念之后，再介绍下什么场景适合使用MQ。

2.1 业务解耦

第一种就是需要用到业务解耦的场景，怎么个解耦法呢？
这里以某系统的信息同步功能为例：

现有基于接口调用的同步方法：
业务逻辑：用户在页面录入信息，再通过同步的方式将录入的信息推送至各接收方做后续业务。
弊端：
1.接口繁杂，难以维护。
2.同步接收方需要保持在线状态。

此系统的问题在于：

1. 对于每个同步接收方来说，都应该为系统提供一个调用接口，后续渠道新增、同步调整也会新增接口，长期以往会导致接口错综复杂，难以维护。
2. 需要接收方服务随时保持在线监听状态。一旦服务挂了，就比如测试时经常会遇到的问题，同步时对方在打板，同步异常，no provider avalable）。1个渠道还好说，往往是4个渠道串行工作，这么一来出错概率一下子乘以4倍了。

根据该系统的后期的整改规划，可以考虑运用基于消息队列的同步方法：

1. 仅发布基本信息数据+少量渠道特有数据至通用消息队列。
2. 同步接收方按需订阅。

为了保证数据源的唯一性，该系统只发布必要的基本信息数据+少量渠道特有数据至通用消息队列，然后渠道端无论是新增的还是存量的，只要按需订阅。当然这个过程可以借助topic、tag，实现消息的分组
这样的话，后期渠道端的增删几乎不会导致同步系统的修改，实现了业务的解耦。
另外，即使同步时渠道端服务器宕机，没关系，我们可以等。消息的缓存机制也可以避免直接推过去所造成的同步异常。

PS：同步失败了怎么办？
1.在MQ控制台查找死信队列。
2.将整个同步过程放在一个分布式事务里面。

2.1 异步执行

消息队列也适用于需要异步处理的场景。

这里以我以前接触过的一个智能外呼系统为例：智能外呼：客服中心以电话的方式，主动发起的对客户的呼叫问答活动。广泛应用在产品营销、贷款催缴、投资理财等方面。
说白了就是机器人给您打电话，不断问问题，然后将您的问题转成文字存储在数据库里的过程。

业务逻辑：该系统的上游是外呼请求的发起方，下游是外呼动作的执行机构。语音识别，自然语言处理的模块集成在这里面。

由于打电话是个耗时的过程，整个系统异步实现，具体来说有2步：

1. 当有外呼请求发起时，中间件解析上游发来的请求报文，推送至执行机构并且即时回复响应报文，实现异步第一步。
2. 中间件轮询下游处理结果（如性别的声纹检验），封装结果返回，异步第二步，实现闭环。 注意打电话是个耗时的操作，在这个过程中，如果用传统的基于请求/响应的同步通讯方式，在上游发起请求后，监听过程中生产者线程会一直阻塞。如果这条流水线上有其他业务处理，会造成时间和资源的浪费。

但如果使用如果使用异步消息处理，立即返回消息发送成功或失败的回调方法，就能实现生产者线程不阻塞，从而达到异步执行的效果。

3 Demo（怎么用？）

在最后的展示模块，我想以最近接触的一个小项目为例，讲解一下MQ的一个真实用例。

先简单介绍一下这个项目：
业务逻辑：本项目中，我们采用rocketMQ消息队列。消息体是某种信号，包括信号等级、信号规则、信号内容等，由A部门推送过来。B部门即我们的系统，后端对消息进行一系列操作，最后将表的内容到前端页面上。后续还会对风险信号进行excel统计，日终跑批发邮件。

RocketMQ-Console这个工具可以看到MQ服务器里的所有消息，以及消费记录。

1. message菜单即消息体。时效为3天 具体内容：包括信号详情，messageId等。
2. producer菜单即消费者。可以看到它是一个多节点、多队列的结构（且每个节点包含一个%Retry%死信队列）。

消费者最核心的代码，包括消费者端的注解：
@MessageConsumer、@MessageListener注解（hades-mq）：参数封装在这里面（本地起服务时为了避免本地消费造成的日志平台内容缺失，这里一般会把注解注释掉），内容包括主题、集群、支持多线程生产/消费多个队列，遇到异常时重复消息等。

4 资源

相关资源的链接在这里，有兴趣大家可以一起去探索更好的设计模式。

《RocketMQ实战与原理解析》.pdf

RocketMQ - GitHub