消息队列MQ

消息队列是大型分布式系统不可缺少的中间件，也是高并发系统的基石中间件 一、消息队列MQ概述 消息队列（Message Queue），指保存消息的一个容器，本质是个队列，传送的消息可以是文本字符串，也可以是复杂的嵌入对象 基本模型 应用场景 1.异步处理 消息队列的主要特点是异步处理，主要目的是减少请求响应的时间，实现非核心流程异步化，提高系统响应性能 了解同步与异步同步与异步的区别(一看则懂)_同步和异步的区别-CSDN博客 异步的经典场景就是将比较耗时而且不需要即时（同步）返回结果的操作，通过消息队列来实现****异步化 2.应用解耦 解耦：保证消息格式不变，消息的发送方和接收方之间并不需要彼此联系，也不受对方的影响 只通过消息队列MQ来联系（？） 3.流量削锋 一般在秒杀或团抢活动中使用广泛 这种场景中系统的峰值流量往往集中于一小段时间内，所以为了防止系统在短时间内的峰值流量冲垮，往往采用消息队列来削弱峰值流量，相当于消息队列做了一次缓冲 4.日志处理 日志处理是指将消息队列用在日志处理中，以解决大量日志传输的问题（比如Kafka） 暂时无法在飞书文档外展示此内容 二、消息队列MQ设计 1.整体框架 暂时无法在飞书文档外展示此内容 Producer 消息生产者：负责产生和发生消息到Broker； Broker 消息处理中心：负责消息存储、确认、重试等，一般会有多个queue； Consumer 消息消费者：负责从Broker中获取消息，并进行相应处理； 2.详细设计 Producer生产者 产生消息 –> Broker消息处理中心 存储消息 –> Consumer 消费者对消费消息，返回 消息确认 –> Broker 进行消息备份/删除 RPC通信 Producer产生消息，Consumer消费消息都会涉及到通信的问题，消息队列使用了RPC将数据流串起来 Broker存储 消息到达服务端后需要存储到Broker 流量削峰、最终一致性等需求都是需要Broker先存储下来，等待合适的时机投递 存储可以有很多方式，存储在内存，分布式KV，磁盘，数据库等，存储的选项需要考虑综合性能/高可用和开发维护成本 消费模型 消息到达Broker后，最终需要Consumer去消费消息，这里涉及到消费模型 目前主要有两种：单播和广播 单播：点到点 广播：一点对多点 高级特性 Consumer端把消息消费了，除了需要消息确认，还会涉及到比如：重复消息、顺序消息、消息延迟、事务消息等需要考虑的高级特性 消息队列MQ模型 主要有两种模型：点对点 与 发布订阅 两种模型 消息队列是什么_mq是什么_MQ消息队列服务-AWS云服务 深入消息队列MQ，看这篇就够了！