消息隊列（Message Queue，簡稱 MQ）作為構建分布式互聯網應用的關鍵組件，松耦合的架構設計能顯著提升系統的可用性與可擴展性。在分布式系統中扮演著至關重要的角色，主要承擔著實現異步消息傳遞、應用解耦、流量削峰以及消息通訊等關鍵功能。

一、消息隊列的應用場景

1、異步處理

以用戶注冊并需發送注冊郵件和短信為例。用戶完成注冊后，系統需要執行發送注冊郵件和注冊短信這兩項操作。傳統的處理方式有串行和并行兩種，具體如下：

1）串行方式：先將注冊信息成功寫入數據庫，接著發送注冊郵件，最后發送注冊短信。只有當這三個任務全部完成后，才會向客戶端返回結果。

2）并行方式：在將注冊信息成功寫入數據庫后，同時發送注冊郵件和注冊短信。同樣，要等這三個任務都完成，再向客戶端返回結果。與串行方式相比，并行方式能縮短處理時間。假設每個業務節點的處理時間均為 50 毫秒，不考慮網絡等其他開銷，那么串行方式的總耗時為 150 毫秒，并行方式的總耗時則可能為 100 毫秒。由于 CPU 在單位時間內處理的請求數是固定的，假設 CPU1 秒內的吞吐量是 100 次，那么串行方式 1 秒內 CPU 可處理的請求量約為 7 次（1000ms/150ms），并行方式則約為 10 次（1000ms/100ms）。

而引入消息隊列后，對于非必須的業務邏輯，可采用異步處理方式。改造后的架構下，用戶的響應時間相當于注冊信息寫入數據庫的時間，即 50 毫秒。因為注冊郵件和發送短信的請求寫入消息隊列后便直接返回，且寫入消息隊列的速度極快，耗時基本可忽略不計。如此一來，系統的吞吐量可提升至每秒 20 QPS，相比串行方式提高了 3 倍，相比并行方式提高了 2 倍。

2、應用解耦

以用戶下單購買業務為例。在傳統模式中，用戶下單后，訂單系統需要調用庫存系統的接口來通知庫存系統。這種模式存在明顯缺點：一是若庫存系統無法訪問，訂單減庫存操作就會失敗，進而導致訂單失敗；二是訂單系統與庫存系統存在緊密耦合。

引入應用消息隊列后的方案則有效解決了這些問題：

1）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，隨后向用戶返回訂單下單成功的信息。

2）庫存系統：通過訂閱下單的消息，采用拉取或推送的方式獲取下單信息，然后根據這些信息進行庫存操作。

即便在下單時庫存系統無法正常使用，也不會影響用戶正常下單，因為訂單系統在將信息寫入消息隊列后，就不再關注后續操作了。這就實現了訂單系統與庫存系統的應用解耦。

3、流量削峰

流量削峰是消息隊列的又一常用場景，在秒殺或團搶活動中應用廣泛。秒殺活動往往會因參與人數過多導致流量暴增，極易使應用崩潰。為解決這一問題，可在應用前端加入消息隊列，其作用主要有兩點：一是能夠控制參與活動的人數；二是可以緩解短時間內的高流量對應用造成的壓力。

具體實現方式如下：

1）服務器接收用戶的請求后，首先將其寫入消息隊列。若消息隊列的長度超過最大限制，就直接拋棄該用戶請求或引導用戶跳轉到錯誤頁面。

2）秒殺業務根據消息隊列中的請求信息，進行后續的處理。

4、消息通訊

消息通訊是指消息隊列通常內置了高效的通信機制，因此也可用于消息通訊。例如，可實現點對點消息隊列或聊天室等功能。這實際上對應了消息隊列的兩種消息模式，即點對點模式和發布訂閱模式。

二、常用消息隊列各項對比

三、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 特點

ActiveMQ

ActiveMQ 是一個歷史悠久的開源項目，在眾多產品中都有應用。它實現了 JMS1.1 規范，能與 spring-jms 輕松融合，還支持多種協議。不過，它不夠輕巧（源代碼比 RocketMQ 多），支持持久化到數據庫，但在隊列數量較多的情況下，表現欠佳。

RabbitMQ

相比 Kafka，RabbitMQ 更為成熟，支持 AMQP 事務處理。在可靠性方面，它超過 Kafka；在性能方面，又優于 ActiveMQ。

RocketMQ

RocketMQ 是阿里開源的消息中間件，目前正在 Apache 進行孵化。它采用純 Java 開發，具有高吞吐量、高可用性的特點，適合大規模分布式系統應用。其設計思路源于 Kafka，但并非簡單復制，而是對消息的可靠傳輸及事務性進行了優化。目前，RocketMQ 在阿里集團被廣泛應用于交易、充值、流計算、消息推送、日志流式處理、binglog 分發等場景，支撐了阿里多次雙十一活動。由于它是阿里從實踐中發展而來的產品，部分接口和 API 的通用性不是很強。但它的可靠性毋庸置疑，且在性能上與 Kafka 一脈相承甚至更優，還支持海量消息堆積。

Kafka

Kafka 的設計初衷是處理日志，不支持 AMQP 事務處理，可將其視為一個日志系統，針對性很強，因此并不具備成熟 MQ 應有的全部特性。不過，Kafka 的性能（吞吐量、tps）強于 RabbitMQ，在處理大數據量的快速處理場景中，比 RabbitMQ 更具優勢。