来源：mikechen的互联网架构

消息队列MQ是互联网架构的基石，大量应用于类似：阿里双11等并发场景，下面我就全面来详解MQ消息队列

消息队列MQ

消息队列（Message Queue，简称MQ）是一种用于在软件系统之间传递消息的通信方式。

如下图所示：

消息通常包含了：要传递的信息，可以是文本、二进制数据、JSON、XML等格式。

可以是任何形式的信息，例如：订单信息、日志记录、事件等，都可以进行传输。

消息队列MQ如今在互联网的应用非常广泛，下面我会全面来详解消息队列MQ@mikechen

消息队列MQ架构

一.整体架构

消息队列MQ的整体架构，如下图所示：

主要会包含：生产者Producer、Broker、消费Consumer。

1.生产者Producer

生产者：是系统中负责创建，并发送消息到消息队列的组件。

生产者的主要责任包括：

创建消息：构造消息体并添加必要的元数据，例如：消息标识、时间戳等。

将消息发送到消息队列：将消息发送到指定的队列或主题，将消息传递给中间件。

2.消息体

消息体是消息中的实际数据，它包含了：需要在生产者和消费者之间传递的信息。

消息体的内容可以是：文本、JSON、二进制数据等，具体格式取决于应用的需求。

3.Broker

Broker中间件：负责接收、存储和传递消息。

如下图所示：

Broker，充当了生产者和消费者之间的中介。

主要职责包括：

1）接收消息

从生产者接收消息，并将其存储在消息队列中。

2）管理消息

维护消息队列的元数据，确保消息按照规定的顺序传递。

3）将消息传递给消费者

将消息传递给，订阅了相关队列或主题的消费者

总之，Broker是消息队列（Message Queue）中的一个重要组件，它充当了消息的中间人，负责协调和管理消息的传递。

4.消费者Consumer

消费者（Consumer）是消息队列系统中的一个重要组件，其主要责任是订阅消息队列中的消息，并进行处理。

以下是一些常见的消息队列中的消费方式：

1.Push模式

在Push模式中，消息队列主动将消息推送给消费者。

一旦消息队列接收到消息，它立即将消息推送给已经订阅了该队列或主题的消费者， 这样的方式使得消费者能够即时地获取消息。

2.Pull模式

在Pull模式中，消费者主动从消息队列中拉取消息。，消费者根据需要向消息队列请求消息，然后进行处理。

3.批量拉取

一些消息队列系统支持批量拉取消息，即消费者可以一次性获取多个消息。

4.定时拉取

消费者可以定时地按照一定的频率拉取消息，而不是实时处理，这种方式适用于一些场景，例如：需要按照固定间隔处理消息的情况。

消息队列MQ类型

消息队列类型，主要会包含：点对点模型和订阅-发布模型。

1.点对点模型

点对点模型，是一对一关系，如下图所示：

在点对点模型中，一条消息只会被一个消费者消费， 即使有多个消费者订阅了同一个队列，每条消息也只会被其中一个消费者接收。

适用于任务分发模式，每个任务只被一个消费者执行的场景，这种模型常见于一些任务分配、请求-响应等场景。

2.订阅-发布模型

订阅-发布模型，全称是Publish-Subscribe Model，是消息队列中一种常见的消息传递模型，也被称为发布订阅模型。

如下图所示：

特点：

一对多关系： 每条消息可以被多个消费者接收。

主题（Topic）： 消息被发布到一个主题，而订阅者可以选择订阅特定的主题。

发布者（Publisher）： 生产者或发布者，负责将消息发布到一个或多个主题。

订阅者（Subscriber）： 消费者或订阅者，可以选择订阅一个或多个主题，以接收发布到这些主题的消息。

流程：

发布消息： 发布者将消息发布到一个特定的主题，如"新闻"或"实时通知"。

订阅主题： 订阅者，选择订阅感兴趣的主题，比如：订阅"新闻"主题。

消息传递： 当发布者发布与订阅者已订阅的主题相关的消息时，订阅者将接收到这些消息。

应用场景：

实时广播： 适用于需要将消息广播给多个消费者的场景，例如：实时通知、广播消息等。

事件驱动： 用于实现事件驱动架构。

分布式系统集成： 在分布式系统中，发布-订阅模型可以用于实现组件之间的松耦合通信，提高系统的灵活性和可扩展性。

3.点对点和发布订阅的区别

点对点模型适用于一对一的场景，关注直接连接的点对点关系，而发布订阅模型适用于一对多的场景。

点对点模型

着重于消息的直接传递，消息的生产者和消费者之间直接连接。

这种模型通常强调点对点的关系，消息的生产者和消费者之间是一对一的。

发布订阅模型

着重于消息的广播和分发，消息的发布者和订阅者之间通过主题进行间接连接。

这种模型通常强调一对多的关系，一个消息可以被多个订阅者接收。

5大常用消息队列MQ

1.ActiveMQ

特点：

支持JMS规范，实现了Java语言的消息中间件。

提供点对点（P2P）和发布-订阅（Pub/Sub）两种消息传递模型。

提供高级特性，如事务、持久性、消息过滤、消息导向等。

多语言支持，适用于Java、C++, .NET等。

应用:

适用于Java环境下的分布式系统，企业级应用中的消息传递和异步通信。

性能:

性能在万级/秒。

2.RabbitMQ

特点:

实现AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）标准。

提供灵活的消息路由和交换机模型，支持多种消息模式。

具有高可用性和可扩展性，支持集群配置。

提供事务和持久性，支持消息确认机制。

架构:

RabbitMQ采用基于代理的架构，包括Exchange（交换机）、Queue（队列）、Binding（绑定）等核心组件。

如下图所示：

应用:

适用于微服务通信、任务队列、实时通信等各种场景。

3.Kafka

特点:

高吞吐量，适用于大规模数据流处理。

持久性存储，支持消息的持久化。

分布式设计，可扩展性强，支持水平扩展。

提供多分区和多副本的特性。

架构:

Kafka采用分布式发布-订阅模型，包括Producer（生产者）、Broker（代理服务器）、Consumer（消费者）等组件。

如下图所示：

应用:

在大数据领域和实时数据处理中得到广泛应用，处理大规模数据流的场景。

性能：

具有极高的吞吐量，能够每秒处理数百万条消息，适用于高频率的数据流处理。

4.RocketMQ

特点:

阿里巴巴开发，支持分布式、高可用性和可伸缩性。

提供顺序消息、事务消息等高级特性。

高度可定制化，支持分布式事务。

架构:

RocketMQ包括Namesrv（名称服务）、Broker（代理服务器）、Producer（生产者）、Consumer（消费者）等组件。

如下图所示：

性能：

能够处理十万级别的消息传递，支持大规模分布式部署。

 5.Pulsar

特点:

云原生设计，支持分布式、多租户和可伸缩。

提供水平扩展，支持多数据中心部署。

支持多种消息传递模型和协议。

提供强大的流式处理和事件驱动支持。

架构:

Pulsar的架构包括Broker（代理服务器）、ZooKeeper等组件。

应用:

适用于新一代的云原生分布式消息流平台，特别适用于处理大规模数据流的场景。

MQ消息队列应用

1.解耦性

发送积分、发短信等任务，可以通过消息队列实现解耦，可以极大提升性能。

2.异步通信

在需要后台处理的任务中，发送方可以将任务信息发送到队列，然后继续执行其他操作，而不必等待任务的实时处理。

3.日志

Kafka等消息队列系统常被用于日志收集，实现大规模、实时的日志处理和分析。

日志场景，包含：日志的集中存储、分析和监控等等，Kafka就是典型的使用者。

4.削峰

消息队列可以平滑处理流量峰值，防止系统过载。

在大型购物活动，如阿里双11期间，消息队列用于平滑处理大量的交易请求，确保系统的可伸缩性和稳定性。