一、背景：在分布式系统中是如何处理高并发的

由于在高并发的环境下，来不及同步处理用户发送的请求，则会导致请求发送阻塞。比如说，大量的insert、update之类的请求同时到达数据库MYSQL，直接导致无数的行锁表锁，甚至会导致请求堆积很多。从而触发too many connections错误。使用消息队列可以解决【异步通信】。

异步：

并行：

排队：

消息队列在电商中的使用场景：

二、消息队列的弊端：

消息的不确定性：延迟队列，轮询技术来解决此问题。

三、什么是消息队列

消息队列一般简称为 MQ （Messges Queue），是指利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成，是在消息的传输过程中保存消息的容器。消息队列本质上是一个队列，而队列中存放的是一个个消息。

队列是一个数据结构，具有先进先出的特点。而消息队列就是将消息放到队列里，用队列做存储消息的介质。消息的发送放称为生产者，消息的接收方称为消费者。

消息队列由 Broker（消息服务器，核心部分）、Producer（消息生产者）、Consumer（消息消费者）、Topic（主题）、Queue（队列）和Message（消息体）组成。

四、消息队列特点

消息队列有三个作用，分别是削峰、解耦和异步。

流量削峰

主要用于在高并发情况下，业务异步处理，提供高峰期业务处理能力，避免系统瘫痪。

假设系统只能处理1000个请求，但这时突然来了3000个请求，如果不加以限制就会造成系统瘫痪。使用消息队列做缓冲，将多余的请求存放在消息队列中，等系统根据自己处理请求的能力去消息队列去。

应用解耦

主要用于当一个业务需要多个模块共同实现，或者一条消息有多个系统需要对应处理时，只需要主业务完成以后，发送一条MQ，其余模块消费MQ消息，即可实现业务，降低模块之间的耦合。

假设某个服务 A 需要调用服务 B，但是服务 B 突然出现问题，这样会导致服务 A 也会出现问题。如果使用消息队列，当服务 A 执行完成之后，发送一条消息到队列中，服务 B 读取到这条消息，那么它立刻开始进行业务的执行。

异步通信

主业务执行结束后从属业务通过MQ，异步执行，减低业务的响应时间，提高用户体验。

假设有一个业务，要先执行服务 A ，然后服务 A 去调用服务 B ，当服务 B 完成之后，服务 A 调用服务 C，这个业务需要一步步走下去。当使用了消息队列之后，服务 A 完成之后，可以同时执行服务 B 和 服务 C ，这样就减低业务的响应时间，提高用户体验。

五、常用的消息队列

ActiveMQ：是Apache下的一个子项目。

优点：单机吞吐量每秒万级，时效性毫秒级，可用性高，基于主从架构实现高可用性，消息可靠性较低的概率丢失数据。支持多种语言、支持Spring2.0的特性、支持多种传送协议、支持通过JDBC和journal提供高速的消息持久化。

缺点：官方社区现在的维护越来越少；社区活跃度不高。

Kafka：是一个分布式消息发布订阅系统。为大数据而生的消息中间件，大数据的杀手锏

优点：单机吞吐量每秒百万级，时效性毫秒级，不会丢失数据，不会导致不可用

缺点：支持消息顺序，但是一台代理宕机后，就会产生消息乱序；消费失败不支持重试；社区更新较慢

RocketMQ：阿里系下开源的一款分布式、队列模型的消息中间件，3.0版本名称改为RocketMQ，是阿里参照 kafka 设计思想使用 java 实现的一套消息队列。

优点：单机吞吐量十万级，时效性毫秒级，消息可以做到 0 丢失，支持 10 亿级别的消息堆积

缺点：支持的客户端语言不多，目前是 java 及 c++；社区活跃度一般；

RabbitMQ：是使用Erlang编写的一个开源的消息队列

优点：单机吞吐量万级，时效性微秒级，支持多种语言