标签：date 流行 之间 好处 其他 关心 lazy 短信 效果
大家好，我是walking，今天我们来聊一聊什么是消息队列，为什么要用消息队列，有什么好处呢？同样使用消息队列有什么坏处？
我们的项目要引入消息队列了，之前只是听说使用消息队列有什么什么好处，感觉挺高大上的，自己也只是看过各种消息队列的技术文章，流行的几种消息队列中间件也都自己搭建过，写过demo，所以现在要引入消息队列了，好激动啊，要用新技术了。出于大家都不了解消息队列，所以要在项目组内部对各位开发进行一个简单的科普。以下就是我自己整理的消息队列的科普知识，希望对大家有所帮助。
在使用一门新技术之前我们肯定要搞明白这是个什么东西。消息队列这个词想必大家都很熟悉，不管你用没用过，你应该听过吧？即便你没有听过消息队列，那队列你应该听说过，所以在学习什么是消息队列之前我们先来说一下什么是队列（queue）。队列可以说是一个数据结构，可以存储数据，如下图，我们从右侧（队尾）插入元素（入队），从队头获取元素（出队）。
对于这样一个数据结构想必大家都不陌生，Java中也实现了好多队列。例如，创建线程池时我们需要一个阻塞队列，JDK的Lock机制也需要队列。
了解了队列之后，我们来看一下什么是消息队列，消息队列就是我们常说的MQ，英文叫Message Queue，是作为一个单独的中间件产品存在的，独立部署。
引入一个新的技术产品，肯定是要考虑为什么要用它呢？消息队列也不列外，说到为什么要用，还真是因为它能在某些场景下发挥奇效。例如：解耦，异步，削峰，这三个词你也听说过吧，那下面就就从这三个好处出发，讲讲到底什么是解耦，异步，削峰。
解耦都不陌生吧，就是降低耦合度，我们都知道Spring的主要目的是降低耦合，那MQ又是如何解耦的呢？如下图所示，系统A是一个关键性的系统，产生数据后需要通知到系统B和系统C做响应的反应，三个系统都写好了，稳定运行；某一天，系统D也需要在系统A产生数据后作出反应，那就得系统A改代码，去调系统D的接口，好，改完了，上线了。假设过了某段时间，系统C因为某些原因，不需要作出反应了，不要系统A调它接口了，就让系统A把调接口的代码删了，系统A的负责人可定会很烦，改来改去，不停的改，不同的测，还得看会不会影响系统B，系统D。没办法，这种架构下，就是这样麻烦。
而且这样还没考虑异常情况，假如系统A产生了数据，本来需要实时调系统B的，结果系统B宕机了或重启了，没调成功咋办，或者调用返回失败怎么办，系统A是不是要考虑要不要重试？还要开发一套重试机制，系统A要考虑的东西也太多了吧。
那如果使用MQ会是什么样的效果呢？如下图所示，系统A产生数据之后，将该数据写到MQ中，系统A就不管了，不用关心谁消费，谁不消费，即使是再来一个系统E，或者是系统D不需要数据了，系统A也不需要做任何改变，而系统B、C、D是否消费成功，也不用系统A去关心，通过这样一种机制，系统A和其他各系统之间的强耦合是不是一下子就解除了，系统A是不是一下子清爽了很多？
同步/异步大家都知道吧，举个例子，你早上起床后边吃早饭边看电视（异步），而不是吃完饭再看电视（同步）。在上述例子中，没有使用MQ时，系统A要调系统B、C、D的接口，我们看一下下面的伪代码想一下是不是这样
//系统A中的代码 Data newData = productData();//系统A经过一些逻辑处理后产生了数据，耗时200ms Response responseB = callSysB(newData);//系统A调系统B接口发送数据，耗时300ms Response responseC = callSysC(newData);//系统A调系统C接口发送数据，耗时300ms Response responseD = callSysD(newData);//系统A调系统D接口发送数据，耗时300ms
这样系统A的用户做完这个操作就需要等待：
200ms+300ms+300ms+300ms=1100ms=1.1s
点个按钮等一秒多，用户体验得多差啊，客户可能就会因此而流失掉。
假设使用了MQ呢？系统A就只需要把产生的数据放到MQ里就行了，就可以立马返回用户响应。伪代码如下：
//系统A中的代码 Data newData = productData();//系统A经过一些逻辑处理后产生了数据，耗时200ms writeDateToMQ(newData);//往MQ里写消息，耗时50ms
这样系统A的用户做完这个操作就只需要等待200ms+50ms=250ms，给用户的感觉就是一瞬间的事儿，点一下就好了，用户体验提升了很多。系统A把数据写到MQ里，系统B、C、D就自己去拿，慢慢消费就行了。一般就是一些时效性要求不高的操作，比如下单成功系统A调系统B发下单成功的短信，短信晚几秒发都是OK的。
削峰是什么意思？大家都知道对于大型互联网公司，典型的就是电商，时不时的搞一些大促，流量会高于平时几十倍几百倍...例如，平时下单也就每秒一二十单，对于现有的架构来说完全不是事儿，那大促的时候呢？每秒就有可能举个例子是5000单，如果说下单要实时操作数据库，假设数据库最大承受一秒2000，那大促的时候一秒5000的话数据库肯定会被打死的，数据库一挂导致系统直接不可用，那是多么严重的事情。
所以在这种场景下使用MQ完美的解决了这个问题，下游系统下单时只需要往MQ里发消息，我的订单系统可以设定消费的频率，比如每秒我就消费2000个消息（在数据库的可承受范围），不管你下游系统每秒下多少单，我都保持这个速率，既不会影响我订单系统的数据库，也不影响你下游系统的下单操作，很好的保护了系统，也提高了下单的吞吐量。
我们都知道，大促也就几分钟的事，往多了说是几个小时吧，咱就说4个小时吧，每秒5000，4小时7200W单往MQ里写，订单系统每秒消费2000单，大促过后，MQ里会积压4320W个消息，剩下的就慢慢消费呗。当然了，大促的时候肯定会临时申请加机器的，每秒消费不止2000。
这就是削峰，将某一段时间的超高流量分摊到更长的一段时间内去消化，避免了流量洪峰击垮系统。
既然上面已经说了MQ有那么多好处，那他肯定也会有不好的地方吧？这是必然的，任何事物都是有两面性的，没有十全十美的东西。下面就来说说MQ的缺点或要注意的问题。
缺点：
1、增加了系统的复杂性。
原来系统A、 B、C、D之间就直接用接口调用的方式，现在引进了MQ要考虑很多MQ的问题，如：消息会不会丢失？积压了很多消息咋办？MQ满了咋办？消息会不会重复？怎么保证消息顺序性等问题。
2、降低了系统的可用性。
各个系统之间强依赖MQ，MQ的可用性就变得非常的关键，我还要额外的去保证MQ的高可用，担心他会挂了。
3、一致性问题。
如：多个系统依赖一个系统发送的消息，如果部分系统消费成功而部分系统消费失败，可能会导致数据不一致的问题。
今天我们主要讲了3个问题：1）什么是消息队列，2）使用消息队列有什么好处/为何要使用消息队列，3）使用消息队列会带来什么问题/需要注意什么问题。现在你是不是对消息队列有了一定的认识呢？
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这里整理了关于MQ的知识点的一个脑图，以及上述消息队列的缺点，特别是对诸如消息会不会丢失？积压了很多消息咋办？MQ满了咋办？消息会不会重复？怎么保证消息顺序性等问题...的解决方案，需要的小伙伴公众号后台回复：MQ 即可下载高清脑图
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