第一章 消息中间件介绍

1.MQ概述

MQ全称是Message Queue，消息的队列，因为是队列，所以遵循FIFO 先进先出的原则，它是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。

在互联网架构中，MQ是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削峰等问题实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构；

使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。

例如下图所示：

原Client1是与Client2直接交互的，

升级后的架构中间加入MQ后，Client1将消息直接发送到MQ，MQ接收成功后便直接返回给Client1成功状态，Client1可以再去处理其他消息。

这时候MQ就成为了一个中转站，MQ接收到消息后可以通过推的方式，推送给订阅自己的Client2，也可以通过Client2主动拉取的方式，获取到Msg消息，进行处理。

处理完成后给MQ一个ACK通知，此消息就会从MQ中删除掉。

2.为什么使用MQ

既然有这样的中间件产品，那必然会有他的用武之地。一般大家会从异步处理，应用解耦，流量削峰这些维度去分别举例介绍。本文举一个例子来涵盖这些内容。

2.1 举个栗子：

如上图，这是一个实际的支付系统中的一个场景，用户通过支付服务扣款100，首先会调用一次账户服务扣除 用户余额100，（此步骤交互图中已省略），扣款成功后，立马会返回给用户支付成功的状态，但程序还会去处理扣款后的剩余事项，例如给商户上账、调用风控事后监控、发消息给用户、调用结算服务记录清分流水等等。

如果我们使用上图中的系统交互，首先调用账户、再调风控、调结算、调消息。。。最后返回给用户支付成功。

会存在什么问题？

1. 系统严重耦合 - 这几个系统中存在关联关系，且执行也有先后顺序，任何一个系统的变化都有可能导致整条链路出现问题，如果再新加一个库存服务呢，又会对整体产生影响。
2. 调用时间太长 - 用户支付动作，在用户侧关注的是什么？是有没有支付成功，即用户的钱被扣了就可以告诉用户支付成功，至于后面的一系列动作，跟用户不再产生关系，用户也不必关注。等全部执行完，再告诉用户执行时长可想而知。。
3. 并发能力太弱 - 在业务系统开展活动时，需要一个高并发的系统支撑，我们无法迅速去提升，因为整体的并发能力完全依赖与所有的服务，而有的服务可能并发性就不是很好，或提升很慢，例如账户服务[核心诉求是记对账]，这样整体的并发无法保证。

2.2 优化栗子

经过优化，我们中间引入MQ中间件，实现了异步化，支付服务不再和后面的任何服务进行耦合关联，只关注于消息的投递。消息投递成功后，即返回给前端用户支付成功。

带来的变化：

1. 系统解耦 -系统间不耦合，任何系统的变化不对整体链路产生影响

2. 异步提速 - 支付动作整体的耗时花费在了 用户与支付服务交互，后面的执行时间不再累计到整体链路中

3. 流量削峰 - 针对用户高并发的场景只要优化支付服务即可，而后续的服务无法承载如此高的并发，这时候MQ便起到一个中转暂存的作用，产生了一个削峰的作用。既提高了用户的并发能力，又保护了后端相应的低并发服务。

当然，还有一些其他的场景中都是会存在MQ的身影，不再一一列举了，但凡在使用过程中我们遇到一些想使用异步的场景，都可以考虑是否可以引入MQ。

3.MQ使用缺点

凡事有利就有弊~，事物都有两面性。再看下引入MQ后的系统缺点：

• 系统可用性降低 -系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉。本来 A 系统调用 BCD 三个系统的接口就好了，ABCD 四个系统好好的，没啥问题。硬加个 MQ，MQ 挂了，整套系统就崩溃了，风险很大。因此，系统可用性降低。
• 系统复杂性增加 -要多考虑很多方面的问题，如何处理消息丢失的情况？如何保证消息传递的顺序性？如何保证消息没有重复消费？
• 数据一致性问题- A 系统处理完了直接返回成功了，人都以为这个请求就成功了；但要是 BCD 三个系统那里，BD 两个系统写库成功了，结果 C 系统写库失败了，这数据就不一致了。所以消息队列实际是一种非常复杂的架构，引入它有很多好处，但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉，系统复杂度提升了一个数量级，也许是复杂了 10 倍。

但这些缺点也可以通过一些手段去克服，总归引入MQ还是利大于弊的，要设计好整体的方案。

4.常见MQ对比