消息隊列中間件是分布式系統中重要的組件，主要解決應用耦合，異步消息，流量削鋒等問題，實現高性能、高可用、可伸縮和最終一致性架構。使用較多的消息隊列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ。

消息隊列應用場景

以下介紹消息隊列在實際應用中常用的使用場景：異步處理，應用解耦，流量削鋒和消息通訊四個場景。

1、異步處理

場景說明：用戶注冊后，需要發注冊郵件和注冊短信。傳統的做法有兩種：串行的方式和并行方式。

串行方式：將注冊信息寫入數據庫成功后，發送注冊郵件，再發送注冊短信。以上三個任務全部完成后，返回給客戶。

并行方式：將注冊信息寫入數據庫成功后，發送注冊郵件的同時，發送注冊短信。以上三個任務完成后，返回給客戶端。與串行的差別是，并行的方式可以提高處理的時間。

假設三個業務節點每個使用50毫秒鐘，不考慮網絡等其他開銷，則串行方式的時間是150毫秒，并行的時間可能是100毫秒。

因為CPU在單位時間內處理的請求數是一定的，假設CPU1秒內吞吐量是100次。則串行方式1秒內CPU可處理的請求量是7次（1000/150）。并行方式處理的請求量是10次（1000/100）。

小結：如以上案例描述，傳統的方式系統的性能（并發量，吞吐量，響應時間）會有瓶頸。如何解決這個問題呢？

引入消息隊列，將不是必須的業務邏輯，異步處理。改造后的架構如下：

按照以上約定，用戶的響應時間相當于是注冊信息寫入數據庫的時間，也就是50毫秒。注冊郵件，發送短信寫入消息隊列后，直接返回，因此寫入消息隊列的速度很快，基本可以忽略，因此用戶的響應時間可能是50毫秒。因此架構改變后，系統的吞吐量提高到每秒20QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了兩倍！

2、應用解耦

場景說明：用戶下單后，訂單系統需要通知庫存系統。傳統的做法是，訂單系統調用庫存系統的接口。如下圖：

傳統模式的缺點：

假如庫存系統無法訪問，則訂單減庫存將失敗，從而導致訂單失敗，訂單系統與庫存系統耦合。

如何解決以上問題呢？引入應用消息隊列后的方案，如下圖：

訂單系統：用戶下單后，訂單系統完成持久化處理，將消息寫入消息隊列，返回用戶訂單下單成功

庫存系統：訂閱下單的消息，采用拉/推的方式，獲取下單信息，庫存系統根據下單信息，進行庫存操作

假如：在下單時庫存系統不能正常使用。也不影響正常下單，因為下單后，訂單系統寫入消息隊列就不再關心其他的后續操作了。實現訂單系統與庫存系統的應用解耦。

3、流量削鋒

流量削鋒也是消息隊列中的常用場景，一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛！

應用場景：秒殺活動，一般會因為流量過大，導致流量暴增，應用掛掉。為解決這個問題，一般需要在應用前端加入消息隊列。

可以控制活動的人數，可以緩解短時間內高流量壓垮應用。

用戶的請求，服務器接收后，首先寫入消息隊列。假如消息隊列長度超過最大數量，則直接拋棄用戶請求或跳轉到錯誤頁面。

秒殺業務根據消息隊列中的請求信息，再做后續處理。

4、日志處理

日志處理是指將消息隊列用在日志處理中，比如Kafka的應用，解決大量日志傳輸的問題。架構簡化如下：

日志采集客戶端，負責日志數據采集，定時寫受寫入Kafka隊列；Kafka消息隊列，負責日志數據的接收，存儲和轉發；日志處理應用：訂閱并消費kafka隊列中的日志數據。

以下是新浪kafka日志處理應用案例：

Kafka：接收用戶日志的消息隊列；

Logstash：做日志解析，統一成JSON輸出給Elasticsearch；

Elasticsearch：實時日志分析服務的核心技術，一個schemaless，實時的數據存儲服務，通過index組織數據，兼具強大的搜索和統計功能；

Kibana：基于Elasticsearch的數據可視化組件，超強的數據可視化能力是眾多公司選擇ELK stack的重要原因。

5、消息通訊

消息通訊是指，消息隊列一般都內置了高效的通信機制，因此也可以用在純的消息通訊。比如實現點對點消息隊列，或者聊天室等。

點對點通訊：

客戶端A和客戶端B使用同一隊列，進行消息通訊。

聊天室通訊：

客戶端A，客戶端B，客戶端N訂閱同一主題，進行消息發布和接收。實現類似聊天室效果。

以上實際是消息隊列的兩種消息模式，點對點或發布訂閱模式。模型為示意圖，供參考。

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消息中間件示例

1、電商系統

消息隊列采用高可用，可持久化的消息中間件，比如Active MQ，Rabbit MQ，Rocket Mq。

應用將主干邏輯處理完成后，寫入消息隊列，消息發送是否成功可以開啟消息的確認模式。（消息隊列返回消息接收成功狀態后，應用再返回，這樣保障消息的完整性）；

擴展流程（發短信，配送處理）訂閱隊列消息，

采用推或拉的方式獲取消息并處理；

消息將應用解耦的同時，帶來了數據一致性問題，可以采用最終一致性方式解決。比如主數據寫入數據庫，擴展應用根據消息隊列，并結合數據庫方式實現基于消息隊列的后續處理；

2、日志收集系統

分為Zookeeper注冊中心，日志收集客戶端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分組成。

1.Zookeeper注冊中心，提出負載均衡和地址查找服務；

2.日志收集客戶端，用于采集應用系統的日志，并將數據推送到kafka隊列；

3.Kafka集群：接收，路由，存儲，轉發等消息處理；

4.Storm集群：與OtherApp處于同一級別，采用拉的方式消費隊列中的數據；

原文出處：blog.csdn.net/qq_42894896…