MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）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。排队指的是应用程序通过队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求

请求方向响应方发送数据请求

弊端：如果说响应方/也就是服务方中间网络断掉

传统项目架构下两个项目进行通讯的弊端。

MQ全称Message Queue (消息队列)，是在消息的传输过程中保存消息的容器。多用于分布式系统之间进行通信。队列:数据结构的一种，特征为“ 先进先出”

二，MQ的优势和劣势

优势

1，应用解耦

2，异步提速

3，削峰填谷

劣势：

1，系统可用性降低

2，系统复杂度提高

3，一致性问题

2.1，应用解耦

消费方存活与否不影响生产方

什么叫解耦，一个程序与另一个程序他的耦合度要降低，高内聚，低耦合，应用解耦，系统的耦合性越高，容错性就越低，可维护性就降低。

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。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。

2.2 异步提速

以用户注册后，需要发注册邮件和注册短信为例，使用传统方式时，我们会将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件同时发送注册短信。当这些任务完成后，返回给客户端。

当我们使用消息队列，可以将不是必须的业务逻辑，进行异步处理。用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，注册邮件、发送短信写入消息队列后，直接返回，因此用户的响应时间非常的快。

2.3 削峰填谷

流量削锋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。如，秒杀活动中，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。

举个例子，如果订单系统最多能处理一万次订单，这个处理能力应付正常时段的下单时绰绰有余，正常时段我们下单一秒后就能返回结果。但是在高峰期，如果有两万次下单操作系统是处理不了的，只能限制订单超过一万后不允许用户下单。使用消息队列做缓冲，我们可以取消这个限制，把一秒内下的订单分散成一段时间来处理，这时有些用户可能在下单十几秒后才能收到下单成功的操作，但是比不能下单的体验要好。

为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。这样以来可以控制活动的人数，可以缓解短时间内高流量压垮应用。

三，MQ的劣势

系统的可用性降低

系统引入的外部依赖越多，系统的稳定性越差。一旦MQ宕机，就会对业务产生影响，如何保证MQ的高可用

（在系统中引入了MQ的组件，这个组件玩意坏了，那么整个系统是不是全崩掉了，只有引入了新的组件，那么必然对系统的可用性降低了）。

系统复杂度提高

MQ的加入大大增加了系统的复杂度，以前系统间是同步的远程调用，现在是通过MQ进行异步调用，如何保证消息没有被重复消费，怎么处理消息丢失情况？如何保证消息传递的顺序性？

一致性问题

A系统处理完业务，通过MQ给B,C,D,三个系统发送消息数据，如果B系统，C系统处理成功，D系统处理失败，如何保证消息数据处理的一致性。

四，常用的MQ产品

RabbitMQ RabbitMQ是使用ErLang语言开发的一款MQ产品。其吞吐量较Kafka 与RocketMQ要低，且由于其不是Java语言开发，所以公司内部对其实现定制化开发难度较大。

Kafka Kafka是使用Scala/Java语言开发的一款MQ产品。其最大的特点就是高吞吐率，常用于大数据领域的实时计算、日志采集等场景。其没有遵循任何常见的MQ协议，而是使用自研协议。对于Spring CloudNetflix,其仅支持RabbitMQ与Kafka。

RocketMQ RocketMQ是使用Java语言开发的一款MQ产品。经过数年阿里双1 1的考验，性能与稳定性非常高。其没有遵循任何常见的MQ协议，而是使用自研协议。

4.1 MQ常见协议

一般情况下MQ的实现是要遵循一-些常规性协议的。常见的协议如下:

JMS JMS, Java Messaging Service (Java消息服务)。是Java平台上有关MOM (Message的技术规范，它便于消息系统中的Java应用程序进行消息交换，并且通过提供标准的产生、发送、接收消息的接口，简化企业应用的开发。ActiveMQ是该协议的典型实现。

STOMP STOMP, Streaming Text Orentated Message Protocol,是一一种MOM设计的简单文本协议。STOMP提供-个可互操作的连接格式，允许客户端与任意STOMP消息代理进行交互。ActiveMQ是该协议的典型实现，RabbitMQ通过插件可以支持该协议。

AMQP AMQP, Advanced Message Queuing Protocol,一个提供统一消息服务的应用层标准，是应用层协议的-个开放标准，是一种MOM设计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受客户端/中间件不同产品，不同开发语言等条件的限制。RabbitMQ是该协议的典型实现

五，RocketMQ简介

5.1，基本概念

1消息（Message）

消息是指，消息系统所传输信息的物理载体，生产和消费数据的最小单位，每条消息必须属于一个主题。

2，主题（Topic）

Topic表示一类消息的集合，每个主题包含若干条消息，每条消息只能属于一个主题，是RocketMQ进行消息订阅的基本单位。 topic:message 1:n message:topic 1:1

一个生产者可以同时发送多种Topic的消息；而一个消费者只对某种特定的Topic感兴趣，即只可以订阅和消费一种Topic的消息。 producer:topic 1:n consumer:topic 1:1

3，标签

为消息设置的标签，用于同一主题下区分不同类型的消息。来自同一业务单元的消息，可以根据不同业务目的在同一主题下设置不同标签。标签能够有效地保持代码的清晰度和连贯性，并优化RocketMQ提供的查询系统。消费者可以根据Tag实现对不同子主题的不同消费逻辑，实现更好的扩展性。

Topic是消息的一级分类，Tag是消息的二级分类。

Topic：货物
- tag=上海
- tag=江苏
- tag=浙江

- 消费者 -----

topic=货物 tag = 上海
topic=货物 tag = 上海|浙江
topic=货物 tag = *

4，队列

存储消息的物理实体。一个Topic中可以包含多个Queue，每个Queue中存放的就是该Topic的消息。一个Topic的Queue也被称为一个Topic中消息的分区（Partition）。

一个Topic的Queue中的消息只能被一个消费者组中的一个消费者消费。一个Queue中的消息不允许同一个消费者组中的多个消费者同时消费。

RocketMQ中每个消息拥有唯一的MessageId，且可以携带具有业务标识的Key，以方便对消息的查询。不过需要注意的是，MessageId有两个：在生产者send()消息时会自动生成一个MessageId（msgId)，当消息到达Broker后，Broker也会自动生成一个MessageId(offsetMsgId)。msgId、offsetMsgId与key都称为消息标识。

msgId：由producer端生成，其生成规则为：producerIp + 进程pid + MessageClientIDSetter类的ClassLoader的hashCode +当前时间 + AutomicInteger自增计数器
offsetMsgId：由broker端生成，其生成规则为：brokerIp + 物理分区的offset（Queue中的偏移量）
key：由用户指定的业务相关的唯一标识

5.2 系统架构

Producer

消息生产者，负责生产消息。Producer通过MQ的负载均衡模块选择相应的Broker集群队列进行消息投递，投递的过程支持快速失败并且低延迟。

例如，业务系统产生的日志写入到MQ的过程，就是消息生产的过程

再如，电商平台中用户提交的秒杀请求写入到MQ的过程，就是消息生产的过程

RocketMQ中的消息生产者都是以生产者组（Producer Group）的形式出现的。生产者组是同一类生产者的集合，这类Producer发送相同Topic类型的消息。一个生产者组可以同时发送多个主题的消息。

Consumer

消息消费者，负责消费消息。一个消息消费者会从Broker服务器中获取到消息，并对消息进行相关业务处理。

例如，QoS系统从MQ中读取日志，并对日志进行解析处理的过程就是消息消费的过程。

再如，电商平台的业务系统从MQ中读取到秒杀请求，并对请求进行处理的过程就是消息消费的过程。

RocketMQ中的消息消费者都是以消费者组（Consumer Group）的形式出现的。消费者组是同一类消费者的集合，这类Consumer消费的是同一个Topic类型的消息。消费者组使得在消息消费方面，实现负载均衡（将一个Topic中的不同的Queue平均分配给同一个Consumer Group的不同的Consumer，注意，并不是将消息负载均衡）和容错（一个Consmer挂了，该Consumer Group中的其它Consumer可以接着消费原Consumer消费的Queue）的目标变得非常容易。

消费者组中Consumer的数量应该小于等于订阅Topic的Queue数量。如果超出Queue数量，则多出的Consumer将不能消费消息

不过，一个Topic类型的消息可以被多个消费者组同时消费。

注意，

1 ）消费者组只能消费一个Topic的消息，不能同时消费多个Topic消息

2 ）一个消费者组中的消费者必须订阅完全相同的Topic

Name Server

功能介绍

NameServer是一个Broker与Topic路由的注册中心，支持Broker的动态注册与发现。

RocketMQ的思想来自于Kafka，而Kafka是依赖了Zookeeper的。所以，在RocketMQ的早期版本，即在MetaQ v1.0与v2.0版本中，也是依赖于Zookeeper的。从MetaQ v3.0，即RocketMQ开始去掉了Zookeeper依赖，使用了自己的NameServer。

主要包括两个功能

Broker管理：接受Broker集群的注册信息并且保存下来作为路由信息的基本数据；提供心跳检测机制，检查Broker是否还存活。
路由信息管理：每个NameServer中都保存着Broker集群的整个路由信息和用于客户端查询的队列信息。Producer和Conumser通过NameServer可以获取整个Broker集群的路由信息，从而进行消息的投递和消费

路由注册

NameServer通常也是以集群的方式部署，不过，NameServer是无状态的，即NameServer集群中的各个节点间是无差异的，各节点间相互不进行信息通讯。那各节点中的数据是如何进行数据同步的呢？在Broker节点启动时，轮询NameServer列表，与每个NameServer节点建立长连接，发起注册请求。在NameServer内部维护着一个Broker列表，用来动态存储Broker的信息。
注意，这是与其它像zk、Eureka、Nacos等注册中心不同的地方。这种NameServer的无状态方式，有什么优缺点：优点：NameServer集群搭建简单，扩容简单。缺点：对于Broker，必须明确指出所有NameServer地址。否则未指出的将不会去注册。也正因为如此，NameServer并不能随便扩容。因为，若Broker不重新配置，新增的NameServer对于Broker来说是不可见的，其不会向这个NameServer进行注册。

Broker节点为了证明自己是活着的，为了维护与NameServer间的长连接，会将最新的信息以心跳包的方式上报给NameServer，每 30 秒发送一次心跳。心跳包中包含 BrokerId、Broker地址(IP+Port)、Broker名称、Broker所属集群名称等等。NameServer在接收到心跳包后，会更新心跳时间戳，记录这个Broker的最新存活时间。

路由剔除

由于Broker关机、宕机或网络抖动等原因，NameServer没有收到Broker的心跳，NameServer可能会将其从Broker列表中剔除。

NameServer中有一个定时任务，每隔 10 秒就会扫描一次Broker表，查看每一个Broker的最新心跳时间戳距离当前时间是否超过 120 秒，如果超过，则会判定Broker失效，然后将其从Broker列表中剔除。

扩展：对于RocketMQ日常运维工作，例如Broker升级，需要停掉Broker的工作。OP需要怎么做？ OP需要将Broker的读写权限禁掉。一旦client(Consumer或Producer)向broker发送请求，都会收到broker的NO_PERMISSION响应，然后client会进行对其它Broker的重试。当OP观察到这个Broker没有流量后，再关闭它，实现Broker从NameServer的移除。 OP：运维工程师 SRE：Site Reliability Engineer，现场可靠性工程师

路由发现

RocketMQ的路由发现采用的是Pull模型。当Topic路由信息出现变化时，NameServer不会主动推送给客户端，而是客户端定时拉取主题最新的路由。默认客户端每 30 秒会拉取一次最新的路由。

扩展： 1 ）Push模型：推送模型。其实时性较好，是一个“发布-订阅”模型，需要维护一个长连接。而长连接的维护是需要资源成本的。该模型适合于的场景： * 实时性要求较高 * Client数量不多，Server数据变化较频繁 2 ）Pull模型：拉取模型。存在的问题是，实时性较差。 3 ）Long Polling模型：长轮询模型。其是对Push与Pull模型的整合，充分利用了这两种模型的优势，屏蔽了它们的劣势。

客户端nameserver选择策略

这里的客户端指的是Producer与Consumer

客户端在配置时必须要写上NameServer集群的地址，那么客户端到底连接的是哪个NameServer节点呢？客户端首先会生产一个随机数，然后再与NameServer节点数量取模，此时得到的就是所要连接的节点索引，然后就会进行连接。如果连接失败，则会采用round-robin策略，逐个尝试着去连接其它节点。

首先采用的是随机策略进行的选择，失败后采用的是轮询策略。

扩展：Zookeeper Client是如何选择Zookeeper Server的？简单来说就是，经过两次Shufæe，然后选择第一台Zookeeper Server。详细说就是，将配置文件中的zk server地址进行第一次shufæe，然后随机选择一个。这个选择出的一般都是一个hostname。然后获取到该hostname对应的所有ip，再对这些ip进行第二次shufæe，从shufæe过的结果中取第一个server地址进行连接。

Broker

Broker充当着消息中转角色，负责存储消息、转发消息。Broker在RocketMQ系统中负责接收并存储从生产者发送来的消息，同时为消费者的拉取请求作准备。Broker同时也存储着消息相关的元数据，包括消费者组消费进度偏移offset、主题、队列等。

Kafka 0.8版本之后，offset是存放在Broker中的，之前版本是存放在Zookeeper中的。

Remoting Module：整个Broker的实体，负责处理来自clients端的请求。而这个Broker实体则由以下模块构成。

Client Manager：客户端管理器。负责接收、解析客户端(Producer/Consumer)请求，管理客户端。例如，维护Consumer的Topic订阅信息

Store Service：存储服务。提供方便简单的API接口，处理消息存储到物理硬盘和消息查询功能。

HA Service：高可用服务，提供Master Broker 和 Slave Broker之间的数据同步功能。

Index Service：索引服务。根据特定的Message key，对投递到Broker的消息进行索引服务，同时也提供根据Message Key对消息进行快速查询的功能。

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