0. 引言

MQ(Message Queue)：消息隊列，如今在各類業務場景中已經被廣泛使用，特別在并發量日益增漲的業務和微服務架構中，消息隊列能夠幫助我們解決很多傳統方式所不能解決的問題。

所以今天，我們就開始學習消息隊列啦

1. 什么是消息隊列？

學習之前，我們要先了解什么是消息隊列，學習過java的同學應該知道，有一種數據結構叫隊列（Queue），隊列保持著先進先出的原則。消息隊列呢實際上就是一種隊列結構，這個隊列中盛裝的就是我們的消息。

什么是消息呢？通俗一點就是我們要傳遞的數據，可以是一個字符串，也可以是一個自定義的對象。

當然既然消息隊列是用來傳遞數據的，那么隊列就會有兩端：一端生產消息，我們稱之為生產者，一端接收消息并且利用該消息進行后續的處理，我們稱之為消費者。先放入到消息隊列中的消息，就會先被消費掉。如下圖所示

2. 為什么要使用消息隊列？

在講述這個問題之前，我們先引入幾個場景：

• 1、異步調用

  場景一：我們有一個服務A，服務A需要調用服務B,C，三個服務的執行時間分別是1s，2s，3s。那么用戶調用服務A時，需要等待6s后才會得到執行完畢的反饋。想象一下你是這個用戶，做一個操作讓你等待6s，你會怎么想？如果你還挺有耐心的，6s能接受，那如果執行時間是1s,2min,3min，你需要等待5分1s才能得到這個回執，你還愿意等嗎？5分鐘，面都泡好了！

  所以我們引入了一個服務異步調用的機制，什么是異步呢？就是服務A調用服務B,C時，不用再等待B,C執行完畢后才返回回執，服務A執行完，將服務B,C所需要的數據發送給他們，然后不等待完成，只要服務A自己的邏輯執行完成后就返回結果，這樣的執行方式，我們稱之為異步調用。

  那么這個異步調用怎么實現呢？如何保證異步調用的數據一定能夠被B,C接收到呢？要知道因為服務A不會監控B,C的執行結果，所以一旦數據丟失了，那么服務A并不知道B,C都沒收到數據，也沒執行，也不問題大了嘛。

  解決辦法就是MQ啦～

  我們把服務B,C所需要的數據傳送到對應的消息隊列中，然后讓服務B,C分別監控他們自己的隊列，當有消息進來時，就會觸發服務B,C的消息消費邏輯，而進行下一步的業務處理，那么MQ又是如何保證消息不丟失呢？這個我們就后續再來詳解，今天我們先掌握MQ的基礎概念。
  

• 2、流量削峰

  場景2：另一個場景就是高并發的場景，想象下我們某一個時段有海量的請求發送過來，如果請求直接打到服務上，就會導致服務承受不住而宕機。

  有同學會想啦，那我不能用分布式的概念，來擴展幾個服務不就好了嘛。但是問題在于這樣的海量請求只是短時間的，更多時間的平常運行中是不會有這么多請求的，那么如果我們為了滿足這個短時間的需求，而增加服務器配置的話，是不是有點得不償失呢？

  于是乎，我們引入了MQ，將這些海量的請求數據先放到MQ中，然后服務一點一點的消費，每次消費服務能夠承受的數量，這樣就能將巨大的流量削減為一小部分。這樣的操作我們也成為流量削峰。
  

• 3、服務解耦

  場景3：與場景1類似，我們有服務A，會調用服務B,C。如果服務B,C出現報錯，就會導致服務A也報錯，而B,C的業務邏輯與服務A關系不大，比如下訂單后，要增加用戶的積分，這個增加用戶積分的操作并沒有那么重要，甚至可以晚一點執行都可以，如果因為積分服務而導致訂單服務報錯，有點不劃算

  于是我們想象，如果能夠把對服務B,C的調用剝離出去，其調用不影響服務A的執行，也樣的操作稱為服務解耦，那我們的問題就解決啦。于是又是MQ來幫忙

  道理類似，我們把服務B,C需要的數據，傳遞到消息隊列中，服務A執行完就直接反饋，而B,C的調用通過監控消息隊列的數據來實現。

3. 初學者優先學習哪種MQ?

當前市面上常用的MQ有：ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,Kafka這四種

mq的概念和原理是相差不大的，只是不同的mq在不同的業務場景中有不同的表現，比如RabbitMQ適用于低延遲的場景，RocketMQ適用于高并發場景，并且是唯一支持分布式事務的消息隊列，Kafka更是為了大數據而生的消息隊列，是吞吐量最大的消息隊列。

所以針對mq的學習，更多的是看大家公司的業務場景，以及自己未來可能接觸的更多的業務場景。如果對于高并發沒有那么大的要求，個人建議大家可以從RabbitMQ入手，也就是我們后續要帶大家快速上手的MQ.

而ActiveMQ的話，是Apache公司早些時候的產品，在其又推出ActiveMQ之后，社區的維護就更少了，RabbitMQ有著輕量，入門快的特點，如果MQ不是公司的重點業務支撐中間的話，那么RabbitMQ毫無疑問，是我們入門的最佳選擇。

但如果大家公司對于并發場景有要求，且對MQ的使用較頻繁，那么由alibaba開源的RocketMQ，是不錯的選擇，其支撐住了中國的雙11挑戰，足以證明它的實力，現在RocketMQ已經貢獻給Apache開源基金會了，由Apache來維護，但近期其開源社區并不活躍，所以如果選用RocketMQ還需要考慮公司是否有足夠的技術實力來支持RocketMQ

如果你學習的方向是大數據方向，那么不用懷疑，Kafka就是你的命中注定！Kafka也常用于實時的數據收集和日志采集的場景，比如ELK+Kafka的應用。

特性ActiveMQRabbitMQRocketMQKafka

單機并發量	萬級	萬級	10萬級	10萬級
延遲	毫秒級	微秒級	毫秒級	毫秒級
可用性	高，主從架構	高，主從架構	非常高，分布式架構	非常高，分布式架構
消息可靠性	低概率丟失消息	基本不丟失	優化后可做到0丟失	優化后可做到0丟失
應用場景	MQ基礎應用場景	低延遲業務場景	高吞吐業務場景	高吞吐，大數據領域，數據、日志采集

好了，本期的分享也就到此結束了，后續我們以更常用的RabbitMQ來入門，帶大家學習MQ！

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參考文章

https://github.com/doocs/advanced-java/blob/main/docs/high-concurrency/why-mq.md

總結

以上是生活随笔為你收集整理的RabbitMQ：什么是消息队列MQ？为什么使用消息队列MQ？入门MQ先学哪种？（一）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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