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一、什么是消息队列？
当我试图用一则通俗的比喻来说明这个概念的时候，我想到一个有意思的比喻：如果把队列抽象成一个集合体，那么消息队列也就是一堆消息的集合。按照这个思路我想到了「杂志」。这不就是一堆消息的集合吗，关心这些消息的人都能通过「购买」来获得这些消息，而我可以通过不同种类的「杂志」或许到不同的消息。并且如果我作为出版方，我可以提供所有出版过的「杂志」，也可以选择让读者只能购买近期的。
二、为什么需要消息队列？
好处一：解耦
假设我们做了一个会议室预定系统，我们的一个设备坏了。我们需要通知预定这个会议室的所有人，于是我们需要发邮件，伪代码如下：
@Service
public class EquipmentServiceImpl implements EquipmentService {
@Autowired private EmailService emailService;
@Autowired private EquipmentRepository equipmentRepository;
public void setEquipmentBroken(Long id) {
Equipment equipment = equipmentRepository.findById(id);
equipment.setStatus(Equipment.StatusEnum.BROKEN);
emailService.sendEmail();
}
}
问题来了，如果我们后来发现设备坏了并且需要更改可用库存的数量，这时候我们是不是要在这里加入 InventoryService 库存服务的代码呢？后来如果经理说设备坏了应该通知他才对啊，所以我们要不要加入 emailService.sendEmailTo(Manager) 这样的代码呢？
随着我们业务模块接入越来越多，我们的代码与其他模块越来越耦合，修改代码的难度也指数级的增加，所以我们引入「消息队列」，把「设备坏了」这样的消息发送到队列中，其他关心这条消息的业务就会得到这样的「通知」，然后就会去做对应的事，这样各个模块之间就解耦了。伪代码看上去如下：
public void setEquipmentBroken(Long id) {
Equipment equipment = equipmentRepository.findById(id);
equipment.broken();
eventBus.publish(new EquipmentBrokenEvent(equipment.id));
}
好处二：异步处理
接着上面的例子，假设我们已经把「发送邮件」、「修改库存」以及「通知经理」的代码都写入了我们的 Service 代码中，它们分别耗时：30ms、50ms、80ms，并且我们得知，原本最主要的功能其实是「发送邮件」，但我们完成主要的功能之后却等待了更多的额外时间，这显示是不合理的。
所以我们为了提高用户体验&提高吞吐量，我们其实可以引入「消息队列」来进行异步的操作。
好处三：削峰/限流
假设我们的服务器最多能支持每秒 1000 个请求，而我们公司在节日要搞促销，为了避免服务器挂掉我们额外申请了两台服务器做了负载均衡，于是我们现在的机器最理想的情况能够支持每秒 3000 个请求，但奈何活动太火爆了，每秒来的请求有大概 4000 个，这些多出来的请求就可能导致服务器给直接挂掉了。
所以我们就引入了一个「消息队列」，让消息不直接到达服务器，而是先让「消息队列」保存这些数据，然后让下面的服务器每一次都取各自能处理的请求数再去处理，这样当请求数超过服务器最大负载时，就不至于把服务器搞挂了。
三、消息队列适用的场景
基于上面的描述，我们大概能想到「消息队列」的局限性，例如当「生产者」需要「从消费者获得反馈」时，就会出现一定的问题。例如我之前尝试着使用「事件驱动」的方式编码时，我想要把 Service 的一些主逻辑给转移到关注该事件的监听器上时，发现有点问题，我原本的意图是想让一部分代码解耦，但作为主逻辑的一部分我需要保证它们准确的执行，当我使用「消息」的方式传递出去时，我无法得到消费者的反馈，所以最终我还是把主逻辑给迁回来了，算是一次失败的尝试吧。
场景一：异步处理
通过上述的问题你也看到了，「消息队列」适用于异步处理，并且是那些不期望从消费者得到反馈的处理。就好像一开始说到的设备坏了的问题，我只需要通知设备坏了，至于之后需要做什么事，关心的人自然会去做相应的处理。
场景二：日志收集
上面提到的异步处理，跟日志系统似乎搭配起来也很好。特别是当你需要把日志发往单独的数据平台的时候，「消息队列」尤为有用，我们不再需要在业务代码里面侵入我们的各种打点or日志，只需要简单的发布一条消息，再去关注做处理就好了。
场景四：应用解耦
基于上面的例子你应该也能感受一二了。
场景三：流量削峰
这也是「消息队列」常见的场景，通过引入「消息队列」，我们一来可以控制请求的人数，二来也可以缓解短时间内高流量的压力。
场景四：消息通讯
消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。
四、常见消息队列中间件
如果自己设计一个？
我们在讨论市面上常见的「消息队列」中间件之前，我们先来考虑自己造一个怎么样？如果是你自己来设计，你会怎么做？乍一想，似乎每个语言都会有自己实现的「队列」，往队列里塞数据，再从队列里面挨个取就行了？
但是一细想好像事情并不简单。作为一个「消息队列」，你首先要保证数据不能给人家弄丢了吧？存内存？万一断电了怎么办？写磁盘？消息量超过系统写磁盘速率上限了怎么办？备份又该怎么做呢？
好，假设我一整捣鼓，保证了我的数据不会丢失了，下一个问题，生产者怎么往「消息队列」里面塞数据？我的意思是，生产者可能不止一个，把全量的消息放在一个队列似乎不太合适，我需要给这些消息分个类吧？新来了一个分类的消息我怎么动态的扩容呢？消费者又如何消费这些数据呢？多个消费者之间又如何进行协调呢？
好吧..总之问题挺多的..并不像表面那么简单。
RabbitMQ
RabbitMQ 是使用 Erlang 编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正因如此，它非常重量级，更适合于企业级的开发。同时实现了 Broker 构架，这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由，负 载均衡或者数据持久化都有很好的支持。
Redis
Redis 也能用来做「消息队列」。Redis 是一个基于 Key-Value 对的 NoSQL 数据库，开发维护很活跃。虽然它是一个 Key-Value 数据库存储系统，但它本身支持 MQ 功能， 所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于 RabbitMQ 和 Redis 的入队和出队操作，各执行 100 万次，每 10 万次记录一次执行时间。测试 数据分为 128 Bytes、512 Bytes、1 K和 10 K四个不同大小的数据。实验表明：入队时，当数据比较小时 Redis 的性能要高于 RabbitMQ，而如果数据大小超过了 10 K，Redis 则慢的无法忍受；出队时，无论数据大小，Redis 都表现出非常好的性能，而 RabbitMQ 的出队性能则远低于Redis。
Kafka/Jafka
Kafka 是 Apache 下的一个子项目，是一个高性能跨语言分布式 Publish/Subscribe 消息队列系统，而 Jafka 是在 Kafka 之上孵化而来的，即 Kafka 的一个升级版。
具有以下特性：
- 快速持久化，可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化；
- 高吞吐，在一台普通的服务器上既可以达到 10 W/s的吞吐速率；
- 完全的分布式系统，Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式，自动实现复杂均衡；
- 支持 Hadoop 数据并行加载，对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。
Kafka 通过 Hadoop 的并行加载机制来统一了在线和离线的消息处理。Apache Kafka 相对于 ActiveMQ 是一个非常轻量级的消息系统，除了性能非常好之外，还是一个工作良好的分布式系统。
ZeroMQ
ZeroMQ 号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景。ZeroMQ 能够实现 RabbitMQ 不擅长的高级 / 复杂的队列，但是开发人员需要自己组合多种技术框架，技术上的复杂度是对这 MQ 能够应用成功的挑战。ZeroMQ 具有一个独特的非中间件的模式，你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件，因为你的应用程序将扮演这个服务器角色。你只需要简单的引用 ZeroMQ 程序库，可以使用 NuGet 安装，然后你就可以愉快的在应用程序之间发送消息了。但是 ZeroMQ 仅提供非持久性的队列，也就是说如果宕机，数据将会丢失。其中，Twitter 的 Storm 0.9.0 以前的版本中默认使用 ZeroMQ 作为数据流的传输（Storm 从 0.9 版本开始同时支持 ZeroMQ 和 Netty 作为传输模块）。
ActiveMQ
ActiveMQ 是 Apache 下的一个子项目。 类似于 ZeroMQ，它能够以代理人和点对点的技术实现队列。同时类似于 RabbitMQ，它少量代码就可以高效地实现高级应用场景。
参考资料
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