本文將介紹大名鼎鼎的消息隊列（MQ）的原理，應用場景和常見問題。
日常開發中，可能會經常遇到這幾類問題：
- 系統中批量更新（增，刪，改）功能接口，如果業務比較複雜，加之數據量龐大，這類同步操作是很耗時的，這時候需要進行異步處理。
- 電子商務網站在促銷活動時，會在短時間內高併發，需要削平高峯期的併發事務。
- 爲了提高系統的可擴展性，希望各個模塊之間不存在直接調用，開發低耦合的系統，對各個模塊之間進行解耦。
以上場景，都可以使用消息隊列有效解決。
什麼是消息隊列？
消息(Message)是指在應用間傳送的數據（比如字符串，json等），消息隊列（Message Queue，簡稱MQ）是一個古老的計算機術語，UNIX進程間通信就用到了消息隊列技術：一個進程把數據寫入某個特定隊列中，其它隊列讀取特定隊列中的數據實現異步通信。而現在我們所說的MQ通常指的是獨立的消息隊列中間件，利用高效可靠的消息傳遞機制進行與平臺無關的數據交流，並基於數據通信來進行分佈式系統的集成。
傳遞模式
消息隊列一般有兩種傳遞模式：
- 點對點（Point to Point，簡稱PTP）：消息生產者發送消息到隊列，消費者從隊列中接收消息。消息被消費以後，queue中不再存儲，queue支持存在多個消費者，但是一個消息只能被一個消費者消費。
- 發佈 / 訂閱（Pub / Sub）：發佈訂閱（一對多）廣播形式，消息發佈者將消息發佈到某個主題(Topic），消息訂閱者從主題中訂閱消息（得到消息的拷貝），一個消息可以同時被多個消費者訂閱，並會被所有訂閱者消費。
組成
- Broker: 消息服務器，作爲server提供消息核心服務
- Producer：消息生產者，業務的發起方，生產消息傳輸給broker
- Consumer：消息消費者，業務處理方，負責從broker獲取消息並進行業務邏輯處理
- Topic：主題，Pub/sub模式下 消息統一匯聚地，不同生產者向topic發送消息，由MQ服務器分發到不同訂閱者，實現消息的廣播。
- Queue：隊列，PTP模式下，特定生產者向特定隊列發送消息，消費者訂閱特定的queue完成指定消息的接收與消費。
- Message：消息體，根據不同通信協議定義的固定格式編碼數據包，來封裝業務數據，實現消息的傳輸。
消息隊列的作用
介紹幾個消息隊列的重要作用：
- 解耦：傳統的軟件開發模式，各個模塊之間相互調用，數據共享，每個模塊都要時刻關注其他模塊的是否更改或者是否掛掉等等，使用消息隊列，可以避免模塊之間直接調用，將所需共享的數據放在消息隊列中，對於新增業務模塊，只要對該類消息感興趣，即可訂閱該類消息，對原有系統和業務沒有任何影響，降低了系統各個模塊的耦合度，提高了系統的可擴展性。
- 異步：消息隊列提供了異步處理機制，在很多時候應用不想也不需要立即處理消息，允許應用把一些消息放入消息中間件中，並不立即處理它，在之後需要的時候再慢慢處理。
- 削峯：在訪問了驟增的場景下，需要保證應用系統的平穩性，但是這樣突發流量並不常見，如果以這類峯值的標準而投放資源的話，那無疑是巨大的浪費，使用消息隊列能夠使關鍵組件支撐突發訪問壓力，不會因爲突發的超負荷請求而完全崩潰。消息隊列的容量可以配置的很大，如果採用磁盤存儲消息，則幾乎等於“無限”容量，這樣一來，高峯期的消息可以被積壓起來，在隨後的時間內進行平滑的處理完成，而不至於讓系統短時間內無法承載而導致崩潰，在電商網站的秒殺搶購這種突發性流量很強的業務場景中，消息隊列的強大緩衝能力可以很好的起到削峯作用。
消息隊列技術選型
現在有很多主流的消息中間件，包括：ActiveMQ, RabbitMQ，Kafka, RocketMQ，Redis。選型時要結合具體的應用場景和自身的業務需求，從功能、性能、運維、可靠性+可用性等維度進行多重考量。
ActiveMQ
Apache出品，Java開發，目前所佔的市場份額不多。
RabbitMQ
Erlang語言實現AMQP協議的消息中間件，併發能力很強，性能及其好，延時很低（達到微妙級），特點：可靠性，可用性，擴展性，功能豐富。
Kafka
LinkedIn使用Scala開發的分佈式，多分區，多副本且基於zookeeper協調的分佈式消息系統，提供了超高的吞吐量，毫秒級延遲，極高的可用性和可靠性。
RocketMQ
阿里出品，Java開發，高吞吐，高可用，適合大規模分佈式應用，經過多次雙十一的洗禮，實力不容小覷。
所謂的消息中間件大道至簡：一發一存一消費，沒有最好的消息中間件，只有最合適的消息中間件。
帶來的問題
引入消息隊列後，我們需要考慮哪些問題呢？
1. 消息堆積
這是一個很常見的問題，如果消息消費的時間太久，或者服務器故障，導致消息堆積。
2. 消息丟失
消息堆積一個處理方案就是給消息加上超時時間判定，這樣就會衍生一個問題，當消息堆積，處理完成之後，就會存在一定消息的丟失，或者服務器宕機也會導致消息丟失，需要針對此類問題做好應對方案。
3. 消息準確消費
保證消息被準確消費，且不存在重複消費的問題。
以上。
最後，祝大家新年快樂！