你好，我是李玥。今天我们来讲讲为什么需要消息队列，消息队列主要解决的是什么问题。
消息队列是最古老的中间件之一，从系统之间有通信需求开始，就自然产生了消息队列。但是给消息队列下一个准确的定义却不太容易。我们知道，消息队列的主要功能就是收发消息，但是它的作用不仅仅只是解决应用之间的通信问题这么简单。
我们举个例子说明一下消息队列的作用。话说小袁是一家巧克力作坊的老板，生产出美味的巧克力需要三道工序：首先将可可豆磨成可可粉，然后将可可粉加热并加入糖变成巧克力浆，最后将巧克力浆灌入模具，撒上坚果碎，冷却后就是成品巧克力了。
最开始的时候，每次研磨出一桶可可粉后，工人就会把这桶可可粉送到加工巧克力浆的工人手上，然后再回来加工下一桶可可粉。小袁很快就发现，其实工人可以不用自己运送半成品，于是他在每道工序之间都增加了一组传送带，研磨工人只要把研磨好的可可粉放到传送带上，就可以去加工下一桶可可粉了。 传送带解决了上下游工序之间的“通信”问题。
传送带上线后确实提高了生产效率，但也带来了新的问题：每道工序的生产速度并不相同。在巧克力浆车间，一桶可可粉传送过来时，工人可能正在加工上一批可可粉，没有时间接收。不同工序的工人们必须协调好什么时间往传送带上放置半成品，如果出现上下游工序加工速度不一致的情况，上下游工人之间必须互相等待，确保不会出现传送带上的半成品无人接收的情况。
为了解决这个问题，小袁在每组传送的下游带配备了一个暂存半成品的仓库，这样上游工人就不用等待下游工人有空，任何时间都可以把加工完成的半成品丢到传送带上，无法接收的货物被暂存在仓库中，下游工人可以随时来取。传送带配备的仓库实际上起到了“通信”过程中“缓存”的作用。
传送带解决了半成品运输问题，仓库可以暂存一些半成品，解决了上下游生产速度不一致的问题，小袁在不知不觉中实现了一个巧克力工厂版的消息队列。
哪些问题适合使用消息队列来解决？
接下来我们说一下日常开发中，哪些问题适合使用消息队列解决。
1. 异步处理
大多数程序员在面试中，应该都问过或被问过一个经典却没有标准答案的问题：如何设计一个秒杀系统？这个问题可以有一百个版本的合理答案，但大多数答案中都离不开消息队列。
秒杀系统需要解决的核心问题是，如何利用有限的服务器资源，尽可能多地处理短时间内的海量请求。我们知道，处理一个秒杀请求包含了很多步骤，例如：
- 风险控制；
- 库存锁定；
- 生成订单；
- 短信通知；
- 更新统计数据。
如果没有任何优化，正常的处理流程是：App将请求发送给网关，依次调用上述5个流程，然后将结果返回给APP。
对于这5个步骤来说，能否决定秒杀成功，实际上只有风险控制和库存锁定这2个步骤。只要用户的秒杀请求通过风险控制，并在服务端完成库存锁定，就可以给用户返回秒杀结果了，对于后续的生成订单、短信通知和更新统计数据等步骤，并不一定要在秒杀请求中处理完成。
所以当服务端完成前面2个步骤，确定本次请求的秒杀结果后，就可以马上给用户返回响应，然后把请求的数据放入消息队列中，由消息队列异步地进行后续的操作。
处理一个秒杀请求，从5个步骤减少为2个步骤，这样不仅响应速度更快，并且在秒杀期间，我们可以把大量的服务器资源用来处理秒杀请求。秒杀结束后再把资源用于处理后面的步骤，充分利用有限的服务器资源处理更多的秒杀请求。
可以看到，在这个场景中，消息队列被用于实现服务的异步处理。这样做的好处是：
- 可以更快地返回结果；
- 减少等待，自然实现了步骤之间的并发，提升系统总体的性能。
2. 流量控制
继续说我们的秒杀系统，我们已经使用消息队列实现了部分工作的异步处理，但我们还面临一个问题：如何避免过多的请求压垮我们的秒杀系统？
一个设计健壮的程序有自我保护的能力，也就是说，它应该可以在海量的请求下，还能在自身能力范围内尽可能多地处理请求，拒绝处理不了的请求并且保证自身运行正常。不幸的是，现实中很多程序并没有那么“健壮”，而直接拒绝请求返回错误对于用户来说也是不怎么好的体验。
因此，我们需要设计一套足够健壮的架构来将后端的服务保护起来。我们的设计思路是，使用消息队列隔离网关和后端服务，以达到流量控制和保护后端服务的目的。
加入消息队列后，整个秒杀流程变为：
- 网关在收到请求后，将请求放入请求消息队列；
- 后端服务从请求消息队列中获取APP请求，完成后续秒杀处理过程，然后返回结果。
秒杀开始后，当短时间内大量的秒杀请求到达网关时，不会直接冲击到后端的秒杀服务，而是先堆积在消息队列中，后端服务按照自己的最大处理能力，从消息队列中消费请求进行处理。
对于超时的请求可以直接丢弃，APP将超时无响应的请求处理为秒杀失败即可。运维人员还可以随时增加秒杀服务的实例数量进行水平扩容，而不用对系统的其他部分做任何更改。
这种设计的优点是：能根据下游的处理能力自动调节流量，达到“削峰填谷”的作用。但这样做同样是有代价的：
- 增加了系统调用链环节，导致总体的响应时延变长。
- 上下游系统都要将同步调用改为异步消息，增加了系统的复杂度。
那还有没有更简单一点儿的流量控制方法呢？如果我们能预估出秒杀服务的处理能力，就可以用消息队列实现一个令牌桶，更简单地进行流量控制。
令牌桶控制流量的原理是：单位时间内只发放固定数量的令牌到令牌桶中，规定服务在处理请求之前必须先从令牌桶中拿出一个令牌，如果令牌桶中没有令牌，则拒绝请求。这样就保证单位时间内，能处理的请求不超过发放令牌的数量，起到了流量控制的作用。
实现的方式也很简单，不需要破坏原有的调用链，只要网关在处理APP请求时增加一个获取令牌的逻辑。
令牌桶可以简单地用一个有固定容量的消息队列加一个“令牌发生器”来实现：令牌发生器按照预估的处理能力，匀速生产令牌并放入令牌队列（如果队列满了则丢弃令牌），网关在收到请求时去令牌队列消费一个令牌，获取到令牌则继续调用后端秒杀服务，如果获取不到令牌则直接返回秒杀失败。
以上是常用的使用消息队列两种进行流量控制的设计方法，你可以根据各自的优缺点和不同的适用场景进行合理选择。
3. 服务解耦
消息队列的另外一个作用，就是实现系统应用之间的解耦。再举一个电商的例子来说明解耦的作用和必要性。
我们知道订单是电商系统中比较核心的数据，当一个新订单创建时：
- 支付系统需要发起支付流程；
- 风控系统需要审核订单的合法性；
- 客服系统需要给用户发短信告知用户；
- 经营分析系统需要更新统计数据；
- ……
这些订单下游的系统都需要实时获得订单数据。随着业务不断发展，这些订单下游系统不断的增加，不断变化，并且每个系统可能只需要订单数据的一个子集，负责订单服务的开发团队不得不花费很大的精力，应对不断增加变化的下游系统，不停地修改调试订单系统与这些下游系统的接口。任何一个下游系统接口变更，都需要订单模块重新进行一次上线，对于一个电商的核心服务来说，这几乎是不可接受的。
所有的电商都选择用消息队列来解决类似的系统耦合过于紧密的问题。引入消息队列后，订单服务在订单变化时发送一条消息到消息队列的一个主题Order中，所有下游系统都订阅主题Order，这样每个下游系统都可以获得一份实时完整的订单数据。
无论增加、减少下游系统或是下游系统需求如何变化，订单服务都无需做任何更改，实现了订单服务与下游服务的解耦。
小结
以上就是消息队列最常被使用的三种场景：异步处理、流量控制和服务解耦。当然，消息队列的适用范围不仅仅局限于这些场景，还有包括：
- 作为发布/订阅系统实现一个微服务级系统间的观察者模式；
- 连接流计算任务和数据；
- 用于将消息广播给大量接收者。
简单的说，我们在单体应用里面需要用队列解决的问题，在分布式系统中大多都可以用消息队列来解决。
同时我们也要认识到，消息队列也有它自身的一些问题和局限性，包括：
- 引入消息队列带来的延迟问题；
- 增加了系统的复杂度；
- 可能产生数据不一致的问题。
所以我们说没有最好的架构，只有最适合的架构，根据目标业务的特点和自身条件选择合适的架构，才是体现一个架构师功力的地方。
思考题
在你工作或学习涉及到的系统中，哪些问题可以通过引入消息队列来解决？对于系统中已经使用消息队列，可以对应到这一讲中提到的哪个场景？如果没有可以对应的场景，那这个消息队列在系统中起到的是什么作用？解决了什么问题？是否又带来了什么新的问题？欢迎在留言区写下你的想法。
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精选留言
2019-07-24 15:08:06
Pros:
1.可在模块、服务、接口等不同粒度上实现解耦
2.订阅/消费模式也可在数据粒度上解耦
3.可提高系统的并发能力，集中力量办大事(同步部分)，碎片时间做小事(异步部分)
4.可提高系统可用性，因为缓冲了系统负载
Cons:
1.降低了数据一致性，如要保持强一致性，需要高代价的补偿(如分布式事务、对账)
2.有数据丢失风险，如宕机重启，如要保证队列数据可用，需要额外机制保证(如双活容灾)
总体来说，消息队列的适用场景还是很多的，如秒杀、发邮件、发短信、高并发订单等，不适合的场景如银行转账、电信开户、第三方支付等。关键还是要意识到消息队列的优劣点，然后分析场景是否适用则会水到渠成。
2019-07-25 09:33:56
2019-07-24 01:00:21
2019-07-25 09:31:12
2019-07-31 11:13:44
2019-07-30 10:06:27
1、海量的请求都放在消息队列中，消息队列的整体容量如何衡量了？消息队列不可能能存放无限的消息，消息队列满应该也会有拒绝策略，比如线程池的任务队列，任务队列满，并且超过最大的线程池数，四种的拒绝策略。
2、APP响应超时，即网关超过一定的时间没有返回，消息还在任务队列中，还是会被秒杀服务处理，这样的话，返回给APP秒杀失败，但是秒杀服务已经消费了消息？难道是在网关做补偿么？如果连接已经断开，将秒杀服务对此消息的处理做回滚操作么？
3、网关和秒杀服务是通过消息队列进行通信，那响应消息也通过队列进行返回么？队列中会有APP对应的地址比如IP之类的？那这样的话，APP的海量连接都同时连接着网关，不是会有问题么？
4、消息队列应该也会做多备的策略？比如队列消息的服务挂了，那些消息全部不见，这样不是也会存在问题么？
2019-07-23 08:00:43
2019-07-23 07:10:07
1 异部的处理交易：提高用户请求的响应速度，同时也提升了用户的体验感。
2 削峰 ：保护服务器的一种方式，用户的请求放到kafka中，交易服务根据自己服务器的消费能力来消费交易数据。
3 项目的解耦：交易服务和后续的服务之间是通过Kafka进行交付，当一个服务为多个服务提供数据的时候，可以通过MQ进行交换来解耦服务间的耦合。
2019-07-30 15:34:17
1.数据同步：包括业务服务之间的业务数据同步（主要是状态）、DB间的数据同步等等
2.异步通知：包括发送IM消息、异步日志、异步短信/邮件（尤其是批量数据）或注册/开启任务等等
3.信息收集：主要用于数据统计、监控、搜索引擎等等
4.服务解耦：主要用于重构和新设计时，对频繁变动的接口服务进行解耦（通常是被需求给逼的）
5.分布式事务消息：尤其是对数据一致性有要求的异步处理场景
6.主动性防御：秒杀、限流
2019-07-25 20:27:26
2019-07-23 18:20:00
2019-07-30 20:57:19
2019-07-23 11:43:42
2019-09-21 15:54:23
2019-07-23 09:50:27
问题：控制topic消费线程也能限流，不一定要引入令牌桶，要弄令牌桶，其实走redis更好一点。
2019-07-23 06:30:32
2019-07-27 19:37:11
2019-07-23 22:29:17
1. 消息队列可以理解为一个暂存消息（可以是一条数据或者一个请求等等）的地方，有生产者有消费者
2.消息队列的主要三个用处：
a. 实现异步处理，利用消息队列可以将串行化的功能，在非必要串行的地方实现并行化，从而提升系统性能，缩短响应时间
b. 实现流量控制 在高并发的情况下，为了避免大量的请求冲击后台服务，可以使用消息队列暂存请求，后台服务以最大处理能力消费请求，保证后台的安全性，其缺点拉长系统调用链，响应时间变长，增加系统复杂度；另外一种不改变系统调用链的实现方式，引入令牌桶的概念，单位时间内生成一定量的令牌放到令牌桶（即消息队列）中，令牌的数量要依据后台系统的处理能力，网关接受到请求后取到令牌才能调用后台服务，取不到则请求失败
c. 系统间解耦 多个下游系统会频繁调用上游系统的接口获取数据的情况下，若上游系统将消息放到指定queue中，多个下游系统订阅消息，就可以避免上游为对接多个下游时频繁地修改接口，降低系统间的耦合度
思考题：
目前erp项目中，订单数据需要同时发给工程去评估以及企划去进行物料核算，现在的实现方式则是系统之间通过接口进行拉去或者推送，这就可以使用消息队列，将订单放到消息队列中，供下游订阅使用，降低系统间解耦
2019-07-23 15:53:30
目前做的是支付系统，只知道用redis用来存储用户token和进行验证这样子，当然中间用户请求过来的过程中，是可以加队列来进行削峰的，应该是系统的并发并不高哈，就做了个集群这样子，谢谢老师分享！
2019-08-19 10:46:09
1：消息队列的核心作用？
1-1：服务解藕
1-2：削峰填谷
1-3：异步处理
2：消息队列带来的问题？
2-1：增加系统的复杂度
2-2：延迟了请求的响应时间
2-3：可能会丢消息、可能会重复消费消息、可能导致数据不一致、消息可能是无序的
3：消息队列的适用场景？
3-1：秒杀
3-2：发送邮件
3-3：日志收集
3-4：离线数据持久化
3-5：其他不担心数据不是强一致性的大流量高并发场景
4：消息队列不适合的场景？
4-1：要求实时响应
4-2：要求数据强一致性
4-3：不能容忍消息丢失
4-5：直接和钱相关的系统，比如：支付系统
MQ能干啥？啥时候适合使用？这些还是比较容易理解的，痛点在于自己设计并实现一个MQ能否扛住亿级流量，并且具有各种其他优良特性。
李老师，请教几个：
1：消息的全生命轨迹，会描述嘛？
2：producer发送消息是通过TCP连接的，broker什么时候响应客户端？
3：使用JMQ几乎天天报超时异常？这个超时异常有哪些场景会发生？为什么总也解决不了？
4：consumer拉取消息的时机是什么时候？
5：broker怎么实现高性能的消息落盘的？