MQ的常用场景及常见的MQ简介

MQ（Message Queue）是一个常用的消息中间件，在各种场景都能见到MQ的身影，其最主要的三个场景分别是异步、解耦、削峰。

异步：当一个交易的链路涉及多个系统的互相调用时，系统处理完毕，返回结果的时长会比较长，用户需要等待这一段时间才能看到结果，往往体验就比较差。这时我们就可以在系统中加入MQ，系统接受用户请求之后，直接将请求发送给MQ，然后返回结果给用户，响应很快，之后的其他的系统再从MQ中消费消息，完成整个流程。

解耦：如果多个系统需要从一个系统里面取需要的数据，最简单的写法就是将系统之间强耦合，各个系统调用提供数据系统的方法获取数据，但是这样拓展性很差，当获取数据的系统增加或者减少，不能动态完成，只能修改代码，并且提供数据系统还需要考虑到调用失败等问题。如果使用MQ的话，利用MQ的Pub/Sub（发布订阅）模型，数据提供者将数据放入MQ中，其他的系统从MQ中消费数据即可，起到了解耦的作用。

削峰：在很多的秒杀活动中，会存在瞬时流量暴增的场景，平时可能整个系统的QPS就只有几百，但是在活动的时候，QPS一下子增加到了几万，如果不限流的话，这么多的流量直接进入Mysql，就可能直接让Mysql宕机。这时如果加入了MQ，先将这些数据直接放入MQ中，Mysql依旧以一个可承载的速度消费MQ的数据，高峰期的时候，MQ中积压了非常多的数据，在流量正常的时候，Mysql就可以将积压的数据消费完，MQ就降低了高峰期的流量压力。

常见MQ技术选型

1. ActiveMQ

老牌MQ，单机吞吐量万级，社区不活跃，不推荐使用

1. RabbitMQ

单机吞吐量万级，使用erlang语音编写，时效性是微秒级，延迟低，可以基于主从架构实现高可用，基本不会丢失数据，而且可视化界面功能非常强大，使用很方便，如果要自定义一些功能的话，可能基于erlang开发较难，对于一些吞吐量要求不是特别高，或是延迟要求低的场景推荐使用

1. RocketMQ

阿里开源的一款消息中间件，吞吐量达到十万级别，可以支持大量的topic，且并不会对吞吐量有较大影响，分布式架构，通过参数的配置可以实现消息零丢失，自带分布式事务配置，java语言编写，更方便通过修改源码自定义一些功能。缺点是文档较为简单，很多东西需要自己摸索。

1. Kafka

大数据场景下的业内规范，一般用来做数据计算、日志采集等。吞吐量达到十万级别，分布式架构，可用性非常高，支持集群部署，即使部分机器宕机也不会影响功能，通过参数的配置可以实现消息零丢失。Kafka的功能较为单一，不像RabbitMQ和RocketMQ一样，支持消息回溯、死信队列等高级功能，但是Kafka的应用场景也不需要这些功能，所以并不影响Kafka在大数据领域的地位。