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关于MQ的几件小事(一)消息队列的用途、优缺点、技术选型

1.为什么使用消息队列?

(1)解耦:可以在多个系统之间进行解耦,将原本通过网络之间的调用的方式改为使用MQ进行消息的异步通讯,只要该操作不是需要同步的,就可以改为使用MQ进行不同系统之间的联系,这样项目之间不会存在耦合,系统之间不会产生太大的影响,就算一个系统挂了,也只是消息挤压在MQ里面没人进行消费而已,不会对其他的系统产生影响。

不使用MQ的情况.png
使用MQ进行解耦之后.png

(2)异步:加入一个操作设计到好几个步骤,这些步骤之间不需要同步完成,比如客户去创建了一个订单,还要去客户轨迹系统添加一条轨迹、去库存系统更新库存、去客户系统修改客户的状态等等。这样如果这个系统都直接进行调用,那么将会产生大量的时间,这样对于客户是无法接收的;并且像添加客户轨迹这种操作是不需要去同步操作的,如果使用MQ将客户创建订单时,将后面的轨迹、库存、状态等信息的更新全都放到MQ里面然后去异步操作,这样就可加快系统的访问速度,提供更好的客户体验。

不使用MQ情况.png
使用MQ进行异步之后.png

(3)削峰:一个系统访问流量有高峰时期,也有低峰时期,比如说,中午整点有一个抢购活动等等。比如系统平时流量并不高,一秒钟只有100多个并发请求,系统处理没有任何压力,一切风平浪静,到了某个抢购活动时间,系统并发访问了剧增,比如达到了每秒5000个并发请求,而我们的系统每秒只能处理2000个请求,那么由于流量太大,我们的系统、数据库可能就会崩溃。这时如果使用MQ进行流量削峰,将用户的大量消息直接放到MQ里面,然后我们的系统去按自己的最大消费能力去消费这些消息,就可以保证系统的稳定,只是可能要跟进业务逻辑,给用户返回特定页面或者稍后通过其他方式通知其结果。

使用MQ进行削峰.png

2.消息队列有什么优点和缺点?

优点:1、对结构复杂、设计系统多的操作进行解耦操作,降低系统的操作复杂度、降低系统的维护成本。    2、对一个可以进行异步操作的一些系统操作进行异步,减小操作的响应时间,提供更好的用户体验。    3、可对高流量进行削峰,保证系统的平稳运行。 缺点:1、系统可用性降低。比如在系统中引入MQ,那么万一MQ挂了怎么办呢?一般而言,引入的外部依赖越多,系统越
    脆弱,每一个依赖出问题都会导致整个系统的崩溃。    2、系统复杂度提高。需要考虑MQ的各种情况,比如:消息的重复消费、消息丢失、保证消费顺序等等......    3、数据一致性问题。比如A系统已经给客户返回操作成功,这时候操作BC都成功了,操作D却失败了,导致数据不
    一致。

3.kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优点和缺点啊?

特性 ActiveMQ RabbitMQ RocketMQ kafka
单机吞吐量 万级,吞吐量比RocketMQ和kafka要低一个数量级 万级,吞吐量比RocketMQ和kafka要低一个数量级 10万级,RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ 10万级别,kafka最大优点就是吞吐量大,一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景。
topic数量对吞吐量的影响 topic可以达到几百、几千个的级别,吞吐量会有小幅度的下降。这是RocketMQ的一大优势,可在同等数量机器下支撑大量的topic topic从几十个到几百个的时候,吞吐量会大幅下降。所以在同等机器数量下,kafka尽量保证topic数量不要过多。如果支撑大规模topic需要增加更多的机器
时效性 ms级 微秒级,这是rabbitmq的一大特点,延迟是最低的 ms级 延迟在ms级以内
可用性 高,基于主从架构实现可用性 高,基于主从架构实现可用性 非常高,分布式架构 非常高,kafka是分布式的,一个数据多个副本,少数机器宕机,不会丢失数据,不会导致不可用
消息可靠性 有较低的概率丢失数据 经过参数优化配置,可以做到0丢失 经过参数配置,消息可以做到零丢失
功能支持 MQ领域的功能及其完备 基于erlang开发,所以并发性能极强,性能极好,延时低 MQ功能较为完备,分布式扩展性好 功能较为简单,主要支持加单MQ功能
优势 非常成熟,功能强大,在业内大量公司和项目中都有应用 erlang语言开发,性能极好、延时很低,吞吐量万级、MQ功能完备,管理界面非常好,社区活跃;互联网公司使用较多 接口简单易用,阿里出品有保障,吞吐量大,分布式扩展方便、社区比较活跃,支持大规模的topic、支持复杂的业务场景,可以基于源码进行定制开发 超高吞吐量,ms级的时延,极高的可用性和可靠性,分布式扩展方便
劣势 偶尔有较低概率丢失消息,社区活跃度不高 吞吐量较低,erlang语音开发不容易进行定制开发,集群动态扩展麻烦 接口不是按照标准JMS规范走的,有的系统迁移要修改大量的代码,技术有被抛弃的风险 有可能进行消息的重复消费
应用 主要用于解耦和异步,较少用在大规模吞吐的场景中 都有使用 用于大规模吞吐、复杂业务中 在大数据的实时计算和日志采集中被大规模使用,是业界的标准

综上所述,总结如下: 一般业务系统要引入MQ,最早大家都用ActiveMQ,但现在用的不多了。没有经过大规模吞吐场景的验证,社区也不活跃,不推荐再使用。 后来大家开始用rabbitMQ,但是它是使用erlang语言开发的,如果不精通erlang,对公司而言,几乎处于不可控的状态,单其是开源的,社区活跃度高,拥有比较稳定的支持。 现在越来越多的公司开始使用RocketMQ,但是要小心被抛弃的风险。如果公司有实力自己去维护开发,推荐使用。否则还是选择RabbitMQ。 如果实在大数据的实时计算、日志采集等领域,用kafka是业界标准。

所以,对于中小型公司,技术实力一般的,应该用rabbitmq,对于大公司,基础架构研发能力强大的,推荐使用RocketMQ。

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