消息中间件专题(二)-MQ (Message Queue)

消息中间件专题(二)-MQ (Message Queue)

​​1.MQ​​ 概念

MQ全称为Message Queue,消息队列(MQ)是正确而又完整的 JMS实现,消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过写和检索出入列队的针对应用程序的数据（消息）来通信，而无需专用连接来链接它们。消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。

2.常见MQ实现产品

2.1.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，也正是如此，使的它变的非常重量级，更适合于企业级的开发。同时实现了一个经纪人(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(Routing)，负载均衡(Load balance)或者数据持久化都有很好的支持。

2.2.Redis

2.3.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。ZMQ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了这个服务角色。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down机，数据将会丢失。其中，Twitter的Storm中使用ZeroMQ作为数据流的传输。

2.3.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。RabbitMQ、ZeroMQ、ActiveMQ均支持常用的多种语言客户端 C++、Java、.Net,、Python、 Php、 Ruby等。

2.3.Jafka/Kafka

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10W/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，这一点也是本课题所研究系统所看重的。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。

其他一些队列列表HornetQ、Apache Qpid、Sparrow、Starling、Kestrel、Beanstalkd、Amazon SQS就不再一一分析。

3.应用场景

3.1 异步处理

场景说明: 新用户注册发放100积分,180元新手大礼包,激活会员卡，传统的做法有两种:串行方式,并行方式。

3.2 应用解耦

场景说明: 企业中经常出现企业合作如:本公司的驴粉卡与电信合作，新开卡的用户从电信端推送到我方,除了相对应的福利外，首先判断是否注册本公司账户，没有给予注册，但是新用户的相对应权益需要对等的发放。

缺点:

1.与其他系统过度耦合 2.短信发放或优惠券发放失败，影响主业务

优点:

1.注册完成然后将消息写入队列返回成功。 2.发放权益业务不影响主业务，实现解耦。

3.3 秒杀方案

场景说明: 秒杀活动对稀缺或者特价的商品进行定时定量售卖，吸引成大量的消费者进行抢购，但又只有少部分消费者可以下单成功。因此，秒杀活动将在较短时间内产生比平时大数十倍，上百倍的页面访问流量和下单请求流量。

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