消息队列（Message Queue，简称 MQ）是构建分布式互联网应用的基础设施，通过 MQ 实现的松耦合架构设计可以提高系统可用性以及可扩展性，是适用于现代应用的最佳设计方案。MQ 产品生态丰富，多个子产品线联合打造金融级高可用消息服务以及对物联网的原生支持，覆盖金融保险、(新)零售、物联网、移动互联网、传媒泛娱乐、教育、物流、能源、交通等行业。本文对现在主流消息队列做一个总结。消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要实现异步消息，应用解耦，流量削峰及消息通讯等功能。下面举例说明在实际应用中消息队列是如何使用的。

一、消息队列应用场景

1、异步处理

以用户注册，并且需要注册邮件和短信为例。用户注册后，需要发送注册邮件和注册短信。传统的做法有两种：串行和并行方式。如下图所示：

1）串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端。

2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间。假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000ms/150ms），并行方式处理的请求量是10次（1000ms/100ms）

引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：

按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。

因此架构改变后，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了两倍。

2、应用解耦

以用户下单购买业务为例。

用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图

传统模式的缺点：

1）假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败。

2）订单系统与库存系统耦合。

引入应用消息队列后的方案，如下图：

1）订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功。

2）库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作。

假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。

3、流量削峰

流量削峰也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，需要在应用前端加入消息队列。

1）可以控制活动的人数。

2）可以缓解短时间内高流量压垮应用。

1）用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面。

2）秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。

4、消息通讯

消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用作消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。

以上实际是消息队列的两种消息模式，点对点或发布订阅模式。

二、常用消息队列各项对比

生产者消费者模式（Producer-Consumer）

ActiveMQ-支持，RabbitMQ-支持，RocketMQ-支持，Kafka-支持。

发布订阅模式（Publish-Subscribe）

ActiveMQ-支持，RabbitMQ-支持，RocketMQ-支持，Kafka-支持。

请求回应模型（Request-Reply）

ActiveMQ-支持，RabbitMQ-支持，RocketMQ-不支持，Kafka-不支持。

API完备性

ActiveMQ-高，RabbitMQ-高，RocketMQ-高，Kafka-高。

多语言支持

ActiveMQ-支持，RabbitMQ-支持，RocketMQ-只支持JAVA，Kafka-支持。

单机吞吐量

ActiveMQ-万级，RabbitMQ-万级，RocketMQ-万级，Kafka-十万级。

消息延迟

ActiveMQ-无，RabbitMQ-微秒级，RocketMQ-毫秒级，Kafka-毫秒级。

可用性

ActiveMQ-高（主从），RabbitMQ-高（主从），RocketMQ-非常高（分布式），Kafka-非常高（分布式）。

消息丢失

ActiveMQ-低，RabbitMQ-低，RocketMQ-理论上不会丢失，Kafka-理论上不会丢失。

文档的完备性

ActiveMQ-高，RabbitMQ-高，RocketMQ-高，Kafka-高。

提供快速入门

ActiveMQ-有，RabbitMQ-有，RocketMQ-有，Kafka-有。

社区活跃度

ActiveMQ-高，RabbitMQ-高，RocketMQ-中，Kafka-高。

商业支持

ActiveMQ-无，RabbitMQ-无，RocketMQ-阿里云，Kafka-阿里云。

三、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka

市场各主流消息队列对比：

ActiveMQ

历史悠久的开源项目，已经在很多产品中得到应用，实现了JMS1.1规范，可以和spring-jms轻松融合，实现了多种协议，不够轻巧（源代码比RocketMQ多），支持持久化到数据库，对队列数较多的情况支持不好。

RabbitMQ

它比Kafka成熟，支持AMQP事务处理，在可靠性上，RabbitMQ超过Kafka，在性能方面超过ActiveMQ。

RocketMQ

RocketMQ是阿里开源的消息中间件，目前在Apache孵化，使用纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。RocketMQ思路起源于Kafka，但并不是简单的复制，它对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景，支撑了阿里多次双十一活动。因为是阿里内部从实践到产品的产物，因此里面很多接口、API并不是很普遍适用。其可靠性毋庸置疑，而且与Kafka一脉相承（甚至更优），性能强劲，支持海量堆积。

Kafka

Kafka设计的初衷就是处理日志的，不支持AMQP事务处理，可以看做是一个日志系统，针对性很强，所以它并没有具备一个成熟MQ应该具备的特性。Kafka的性能（吞吐量、tps）比RabbitMQ要强，如果用来做大数据量的快速处理是比RabbitMQ有优势的。