★消息队列16篇

1 认识RocketMQ

RocketMQ是一款基于Java开发的分布式消息中间件，它以其高性能、高可靠性、高实时性以及分布式特性而广受好评。

它支持事务消息、顺序消息、批量消息、定时消息、消息回溯等。互联网场景中经常使用RocketMQ进行消息路由、订阅发布、异步解耦、流量削减峰等操作，来缓解系统的压力。

2 三种常见的消息中间件比较

技术选型决策参考：


(1)中小型软件，建议选RabbitMQ， 中小型软件数据量没那么大，选消息中间件，应首选功能比较完备的，所以kafka排除。

不考虑rocketmq的原因是，rocketmq是阿里出品，如果阿里放弃维护rocketmq，中小型公司一般抽不出人来进行rocketmq的定制化开发，因此不推荐。

(2)大型软件公司，根据具体使用在rocketMq和kafka之间二选一。一方面，大型软件公司，具备足够的资金搭建分布式环境，也具备足够大的数据量。

针对rocketMQ,大型软件公司也可以抽出人手对rocketMQ进行定制化开发，毕竟有能力改JAVA源码的人，还是相当多的。

至于kafka，根据业务场景选择，如果有日志采集功能，肯定是首选kafka了。具体该选哪个，看使用场景。引入MQ之后，必然导致系统可用性降低，复杂性增大。

3 消息中间件使用场景

1. 解耦：

比如说系统A会交给系统B去处理一些事情，但是A不想直接跟B有关联，避免耦合太强，就可以通过在A，B中间加入消息队列，A将要任务的事情交给消息队列 ,B订阅消息队列来执行任务。

这种场景很常见，比如A是订单系统，B是库存系统，可以通过消息队列把削减库存的工作交予B系统去处理。如果A系统同时想让B、C、D…多个系统处理问题的时候，这种优势就更加明显了。

2. 有序性：

先进先出原理，先来先处理，比如一个系统处理某件事需要很长一段时间，但是在处理这件事情时候，有其他人也发出了请求，可以把请求放在消息队里，一个一个来处理。

对数据的顺序性和一致性有强需求的业务，比如同一张银行卡同时被多个入口使用，需要保证入账出账的顺序性，避免出现数据不一致。

3. 消息路由/数据分发：

按照不同的规则，将队列中消息发送到不同的其他队列中

通过消息队列将不同染色的请求发送到不同的服务去操作。这样达成了流量按照业务拆分的目的。

4、

异步处理：

处理一项任务的时候，有3个步骤A、B、C，需要先完成A操作, 然后做B、C 操作。任务执行成功与否强依赖A的结果，但不依赖B、C 的结果。

如果我们使用串行的执行方式，那处理任务的周期就会变长，系统的整体吞吐能力也会降低（在同一个系统中做异步其实也是比较大的开销），所以使用消息队列是比较好的办法。

登录操作就是典型的场景：A：执行登录并得到结果、B：记录登录日志、C：将用户信息和Token写入缓存。 执行完A就可以从登录页跳到首页了，B、C让服务慢慢去消化，不阻塞当前操作。

5、

削峰：

将峰值期间的操作削减，比如A同学的整个操作流程包含12个步骤，后续的11个步骤是不需要强关注结果的数据，可以放在消息队列中。

4 MQ的概念、结构和原理

4.1 构成说明

RocketMQ主要有四大核心组成部分：NameServer、Broker、Producer以及Consumer四部分。这些角色通常以集群的方式存在，RocketMQ 基于纯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。

• RockerMQ想要启动，首先需要启动 NameServer，再启动 Brober 主机
• Broker 会向 NameServer 注册对应的路由和服务
• Producer会进行路的发现，向NameServer请求Broker路由信息，进行消息的发送
• Consumer要连通NameServer，获取到相关的路由信息，方便我们进行消息的订阅
• Broker 主要负责消息的存储，不管是生产消息还是订阅消息，消息的来源都是 Broker，
• 消息的发送(Producer)只会发到主节点，然后Broker会进行消息的同步，同步到从节点，作为消费者(Consumer)也只会优先从Master节点，获取消息，进行消费
• Broker主节点不可用或者非常繁忙，会选择从节点进行消费

1. Producer：


负责生产消息，一般由业务系统负责。生产者通过调用API将消息发送到指定的Topic（主题）中。

2. Broker：


消息存储中心，负责接收来自Producer的消息并存储，同时Consumer也从这里取得消息。Broker还存储与消息相关的元数据，包括消费者组、消费进度偏移量、队列信息等。每个Broker可以存储多个Topic的消息，每个Topic的消息也可以分片存储于不同的Broker。在实际部署中，Broker对应一台服务器，并分为Master与Slave两种类型，Master负责读写，Slave只负责读，以此实现数据的备份和负载均衡。

3. Consumer：


负责消费消息，一般由后台系统负责。消费者通过订阅Topic来获取消息，并根据业务逻辑进行处理。消费者可以以集群消费或广播消费的方式消费消息。

4. NameServer：


充当路由消息的提供者，负责保存Broker的元数据信息，并供Producer和Consumer查询。NameServer被设计成几乎无状态的，可以横向扩展，节点之间无通信。

4.2 基础概念

4.2.1 Group（分组）

在RocketMQ中，Group功能是其核心特性之一。Group主要分为发送端Group和消费端Group。

• 发送端Group：允许将多个发送者（Producer）组织成一个发送者组。通过发送端Group，可以实现对消息的批量处理和负载均衡，提高系统性能和可靠性。
• 消费端Group：RocketMQ允许消费者同时订阅多个主题（Topic），这些消费者可以被组织成一个或多个消费组。消费组内的消费者可以共同分担消息的消费任务，实现负载均衡和容错。当某个消费者出现故障时，其他消费者可以接管其消费任务，确保消息被及时处理。同时，消费组还支持消息过滤和顺序消费等高级特性。

4.2.2 Topic（主题）

用来区分消息的种类，表示一类消息的逻辑名字，消息的逻辑管理单位，无论生产还是消费消息，都需要执行Topic。比如一个Topic专门用于用户订单消息发送，一个Topic专门用于扣减或增加积分的。

• 一个发送者可以发送消息给一个或者多个Topic
• 一个消息接受者可以订阅一个或多个Topic消息

4.2.3 Message Queue（消息队列）

MessageQueue是RocketMQ中用于存储和传输消息的数据结构。每个MessageQueue都有一个唯一标识符，由Topic名称和队列编号组成。MessageQueue具有以下特点：

• 唯一标识：确保每个MessageQueue都可以被唯一地识别和定位。
• 消息顺序性：对于同一个MessageQueue中的消息，RocketMQ保证其消费的顺序性，即先进先出（FIFO）。
• 负载均衡：RocketMQ通过动态调整消息分配策略，将消息均匀地分布到所有的MessageQueue中，实现负载均衡，避免某个MessageQueue过载而其他MessageQueue空闲的情况。
• 高可用性：RocketMQ支持将多个Broker节点组成集群，每个MessageQueue可以在不同的Broker节点上进行主从复制，提供高可用性和数据冗余。即使某个Broker节点出现故障，其他节点也可以继续提供服务，确保消息的可靠传输。

4.2.4 Tag（标签）

Tag是RocketMQ中用于对消息进行分类和过滤的标记。生产者可以在发送消息时指定Tag，消费者可以根据Tag来过滤和订阅消息。Tag的使用可以使得消息的管理和消费更加灵活和高效。例如，一个电商系统可能会根据商品的类别（如服装、电子产品等）来设置不同的Tag，消费者可以根据这些Tag来订阅和处理特定类别的消息。

4.2.5 Offset（偏移量）

Offset在RocketMQ中用于标识消费者在消息队列中的位置。每个消费者都会维护一个Offset，以便知道下一次从哪里开始消费。Offset的使用可以确保消息不丢失、避免消息重复消费以及支持消息的顺序消费。

• Message queue 是无限长的数组。一条消息进来下标就会涨 1，而这个数组的下标就是 offset。
• 确保消息不丢失：通过持久化Offset，即使在消费者宕机后重启，也能从上次消费的位置继续消费，保证消息至少被消费一次。
• 避免消息重复消费：消费者在成功处理消息后更新Offset，确保每条消息只被消费一次。
• 支持消息顺序消费：对于顺序消息，通过维护Offset可以保证消息的顺序消费。

5 程序实现

5.1 Java中引入和实现RocketMQ

1. 
   引入依赖
   

   在Java项目中，通常通过Maven或Gradle等构建工具来引入RocketMQ的客户端依赖。以Maven为例，可以在
   
pom.xml

   文件中添加以下依赖：

   <dependency>
       <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
       <artifactId>rocketmq-client</artifactId>
       <version>最新版本号（5.3.1）</version>
   </dependency>
   

2. 
   实现生产者
   

   在Java中，通过创建
   
DefaultMQProducer

   对象来实现消息的生产者。生产者需要设置NameServer地址，并调用
   
start()

   方法初始化。然后，可以创建
   
Message

   对象并设置主题、标签和消息内容，最后调用
   
send()

   方法发送消息。

   
   public class Producer {
       public static void main(String[] args) throws Exception {
           // 创建一个消息生产者，并设置消息生产者组
           DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("your_producer_group");
           // 指定NameServer地址
           producer.setNamesrvAddr("your_nameserver_address");
           // 初始化Producer
           producer.start();
   
           // 创建消息对象，并设置主题、标签和消息内容
           Message msg = new Message("your_topic", "your_tag", "Hello RocketMQ".getBytes());
           // 发送消息并获取发送结果
           SendResult sendResult = producer.send(msg);
           System.out.printf("%s%n", sendResult);
   
           // 关闭生产者实例
           producer.shutdown();
       }
   }
   

3. 
   实现消费者
   

   在Java中，通过创建
   
DefaultMQPushConsumer

   对象来实现消息的消费者。消费者需要设置NameServer地址和消费组名称，并调用
   
subscribe()

   方法订阅主题和标签。然后，注册消息监听器来处理接收到的消息。

   
   public class Consumer {
       public static void main(String[] args) throws Exception {
           // 创建一个消息消费者，并设置消息消费者组
           DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("your_consumer_group");
           // 指定NameServer地址
           consumer.setNamesrvAddr("your_nameserver_address");
           // 订阅指定Topic下的所有消息
           consumer.subscribe("your_topic", "*");
   
           // 注册消息监听器
           consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
               @Override
               public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
                   for (MessageExt msg : msgs) {
                       System.out.printf("接收到消息: %s%n", new String(msg.getBody()));
                   }
                   return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
               }
           });
   
           // 启动消费者实例
           consumer.start();
       }
   }
   

6 总结

本文只是了解下RocketMQ的基本原理和实现，在后面的章节中，我们会带来RocketMQ的完整解读。