1、什么是消息队列

消息队列：一般我们会简称它为MQ(Message Queue)。
Message Query（MQ），消息队列中间件，很多初学者认为，MQ通过消息的发送和接受来实现程序的异步和解耦，mq主要用于异步操作，这个不是mq的真正目的，只不过是mq的应用，mq真正的目的是为了通讯。
他屏蔽了复杂的通讯协议，像常用的dubbo，http协议都是同步的。
这两种协议很难实现双端通讯，A调用B,B也可以主动调用A，而且不支持长连接。mq做的就是在这些协议上构建一个简单协议——生产者、消费者模型，mq带给我们的不是底层的通讯协议，而是更高层次的通讯模型。他定义了两个对象：发送数据的叫做生产者，接受消息的叫做消费者，我们可以无视底层的通讯协议，我们可以自己定义生产者消费者。

2、使用场景

最主要的作用是异步、削峰、解耦

3、消息队列与传统设计的区别

1、传统设计

这是一个用户购物下单的流程图：

观察一下上面的设计，属于典型的串行化调用，这种设计模式有一个很大的优势，就是代码简单，出现问题很容易定位到问题。但是也有很多劣势，下面咱们从三高（高并发，高性能，高可用）三个方面去评审一下这个设计。

• 高并发：因为这些操作都是由一个线程（主线程）去执行这些操作，所以当我们的QPS如果很高的话，很容易造成超时。
• 高性能：因为上面这种设计模式是串行的，假设我的每次网络传输耗时200ms，业务处理需要20ms，完成上面那些操作需要耗时2s，这样用户体验也会很差（想象一下每次下单都需要等2s）,如果用户下单后的操作越来越多，耗时只会越来越高。
  所以在一个大型的互联网项目中，以上设计是完全不可取的（非核心模块除外）。
• 高可用：这些服务假如有一个服务挂掉（宕机或者网络波动），就意味着我这个请求失败了，这样用户体验会极差，用户会频繁看到支付失败。

2、并行处理调优

既然上面说的是串行模块，那么我们用自己的线程池把他改为并行的设计，再看评审一下。
所谓的并行设计就是原来由一个线程去串行做的逻辑，改为多个线程并行去做。

• 高可用：这些服务假如有一个服务挂掉（宕机或者网络波动），理论上讲，如果补偿服务做的出色的话，还是满足高可用的。（可以用try,catch）
• 高并发：相比上面的设计，系统的吞吐量可以达到了很大程度上的提升。
• 高性能：相比上面的设计，因为很多业务是并行执行的，所以相当于只有200*2+20，就可以返回。
  上面这个设计看起来还是不错的设计，所以在很多这种串行调用，多次io的时候，我们就可以采用这种方案，上面这种设计也是多线程的一种实战应用。
  下面来分析一下弊端：
  1.系统的可扩展性太差了。上面只是列举了4步，但是实际上会有几十步，这几十步放到代码里就会像屎堆一样，可维护性极差。每次加一个步骤，都要多调一个接口，然后重新发布一下服务。
  2，系统的耦合性太高了。想象一下，几十个http调用放到一起并发执行，很有可能会影响其他的点，尤其是淘宝京东这种秒杀敏感的业务，和钱挂钩的业务，很容易出现p0级别的bug。
  3，使用的业务本身的线程池，在并发很多的情况下，容易造成cpu的竞争。

3、消息队列

咱们继续从三高的层面去审视一下这个设计：

• 高可用：当我系统里的一个模块宕机了，不会影响到我其他服务。（可以通过数据补偿或者分布式事务来保证数据最终一致性）
• 高性能：用户下单，将下单所需要的数据都放到消息队列里，就直接返回了，所有耗时相当于就是网络传输所耗时。
• 高并发：由于消息队列不处理任何业务上的逻辑，所以它支持的并发是百万级别的。假如有100万个用户下单，100万的数据放到消息队列里，连接消息队列的服务慢慢消费即可，也不至于造成瞬间有百万请求进来，将我的服务压垮。

4、三大优点

1、异步

连接消息队列的服务可以异步去执行。而且每次多增加一个步骤，我下单的代码是不需要动的，只需要再增加一个消费者即可。

2、削峰

比如说我平时服务就只能支撑几万的qps，像淘宝京东那种秒杀，那时候服务突然打进来（如果采用第二种方案）那服务就会直接被压死了。但是如果采用消息队列，这秒杀进来的所有的请求都不会直接打到具体服务上，都会先打到消息队列里，然后我后面的服务再慢慢消费。
可以看看淘宝京东双11秒杀的时候，是不是有的时候慢是慢了点，但是服务起码没挂。等我秒杀结束之后，服务还能正常运转。

消息队列就像是一个三峡大坝，用来拦截上游给的压力。

3、解耦

就像高可用里面说的一样，发淘金币服务挂了，和下单有什么关系，发淘金币服务挂了，我还是可以正常下单，只不过后期可以数据补偿或者分布式事务去解决这个问题

5、缺点

1、增加了系统复杂性。

所以说如果说你的业务量不大，并发也不高，就没必要使用消息队列。

2、事务问题。

事务问题其实是分布式系统肯定会存在的一个问题，只不过消息队列更严重一些。一般解决方案有两种，第一种就是采用分布式事务，这个下单的里涉及的所有服务放到一个事务里面，要么都成功，要么都失败。第二种就是，消费者做好合理的数据补偿措施，比如说，消息重试，人工刷数据等等。

3、可用性

刚才讲了解耦，其实是系统的各个模块之间的解耦，但是这些模块都和消息队列关联，万一消息队列挂了，就真的下不了单了。为了保证可用性，我们可以采用消息队列集群，前端流量限流等，后面会介绍。

6、MQ常见问题

1、消息堆积问题怎么解决

什么是消息堆积：生产者的生产速率远远大于消费者的消费速率，使消息大批量的堆积在消息队列。
解决方案：

1. 提升消费者的消费速率（增加消费者集群）
2. 消费者分批多线程去处理
3. 限流，保证进入到消息队列的都是有用的消息

2、重复消费问题怎么解决

产生原因：

• 生产者产生了两条一模一样的消息
• 消费者一条消息消费了多遍
• 消息重试：消息重试一般发生于一个消费者发生了异常（网络波动或者系统假死），这个时候这个消费者就会通知生产者重新发送。就会带来重复消费的问题。
  解决方法：

1. 幂等性校验
   可以采用常用的幂等解决方案（分布式锁），全局id+业务场景保证唯一性。处理消息的时候，先看一下缓存中有没有，如果有的话，就认为你已经被消费了，默认处理完成，直接return就好了。所有的重复提交问题，都可以用幂等性来解决。为了保险起见，也可以在数据库上做好唯一索引。

3、如果避免消息丢失

1. 消息确认机制，生产者必须确认消息成功刷盘到硬盘中，才确认消息发送成功。
2. 消息持久化机制，作为mq中间件，会把消息持久化到硬盘，因为内存里的数据断电就丢失了
3. 消费者必须确认消息消费成功，否则进行重试，重试达到一定次数后，通知开发人员做好补偿措施
   需要关闭自动提交，当消费者消费的完成后，再进行手动提交，通知mq我消费成功了，防止mq的自动提交。
   自动提交就是当消费者接收到消息后，mq过了几秒自动认为消费者已经消费了。但这个时候消费者如果挂了，这条消息就没有被消费。

4、如何做到顺序消费

大多数的项目不需要保证顺序一致性，某些特殊场景必须保证顺序一致性，比如说，mq用于保证redis和mysql的数据一致性。
绑定同一个消费队列，消费的时候要注意如果使用了多线程处理，避免重新创建list，要在原来的list进行修改。

5、消费者怎么知道mq里有消息了

两种方案：
1，mq主动通知（push）
当mq中有消息，就会通知消费者来进行消费。这种模型有一个致命伤，就是慢消费。
2，消费者轮询（pull）
消费者去轮询看看有没有自己要消费的消息。这种模型也有弊端就是消息延迟与忙等。
如果消费者的速度比发送者的速度慢很多，势必造成消息在mq的堆积。假设这些消息都是有用的无法丢弃的，消息就要一直在mq端保存。当然这还不是最致命的，最致命的是mq给消费者推送一堆无法处理的消息，消费者不是拒绝就是报错，然后来回踢皮球。
反观pull模式，消费者可以按需消费，不用担心自己处理不了的消息来骚扰自己，而mq堆积消息也会相对简单，无需记录每一个要发送消息的状态，只需要维护所有消息的队列和偏移量就可以了。所以消息量有限且到来的速度不均匀的情况，pull模式比较合适。
由于主动权在消费方，消费方无法准确地决定何时去拉取最新的消息。如果一次pull取到消息了还可以继续去pull，如果没有pull取到则需要等待一段时间重新pull。
但等待多久就很难判定了。当然也不是说延迟就没有解决方案了，业界较成熟的做法是从短时间开始（不会对mq有太大负担），然后指数级增长等待。比如开始等5ms，然后10ms，然后20ms，然后40ms……直到有消息到来，然后再回到5ms。
即使这样，依然存在延迟问题：假设40ms到80ms之间的50ms消息到来，消息就延迟了30ms，而且对于半个小时来一次的消息，这些开销就是白白浪费的。
在阿里的RocketMq里，有一种优化的做法-长轮询，来平衡推拉模型各自的缺点。基本思路是:消费者如果尝试拉取失败，不是直接返回,而是把连接挂在那里等待,服务端如果有新的消息到来，把连接复用起来，这也是不错的思路。但海量的长连接mq对系统的开销还是不容小觑的，还是要合理的评估时间间隔。

7、几种常见的消息队列