消息队列(MQ)

对于 MQ 来说，不管是 RocketMQ、Kafka 还是其他消息队列，它们的本质都是：一发一存一消费。下面我们以这个本质作为根，一起由浅入深地聊聊 MQ。

?01 从 MQ 的本质说起?

将 MQ 掰开了揉碎了来看，都是「一发一存一消费」，再直白点就是一个「转发器」。

生产者先将消息投递一个叫做「队列」的容器中，然后再从这个容器中取出消息，最后再转发给消费者，仅此而已。

上面这个图便是消息队列最原始的模型，它包含了两个关键词：消息和队列。

1、消息：就是要传输的数据，可以是最简单的文本字符串，也可以是自定义的复杂格式（只要能按预定格式解析出来即可）。

2、队列：大家应该再熟悉不过了，是一种先进先出数据结构。它是存放消息的容器，消息从队尾入队，从队头出队，入队即发消息的过程，出队即收消息的过程。

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2.1?队列模型

最初的消息队列就是上一节讲的原始模型，它是一个严格意义上的队列（Queue）。消息按照什么顺序写进去，就按照什么顺序读出来。不过，队列没有 “读”?这个操作，读就是出队，从队头中?“删除”?这个消息。

这便是队列模型：它允许多个生产者往同一个队列发送消息。但是，如果有多个消费者，实际上是竞争的关系，也就是一条消息只能被其中一个消费者接收到，读完即被删除。

2.2 发布-订阅模型

如果需要将一份消息数据分发给多个消费者，并且每个消费者都要求收到全量的消息。很显然，队列模型无法满足这个需求。

一个可行的方案是：为每个消费者创建一个单独的队列，让生产者发送多份。这种做法比较笨，而且同一份数据会被复制多份，也很浪费空间。

为了解决这个问题，就演化出了另外一种消息模型：发布-订阅模型。

在发布-订阅模型中，存放消息的容器变成了 “主题”，订阅者在接收消息之前需要先 “订阅主题”。最终，每个订阅者都可以收到同一个主题的全量消息。

仔细对比下它和 “队列模式” 的异同：生产者就是发布者，队列就是主题，消费者就是订阅者，无本质区别。唯一的不同点在于：一份消息数据是否可以被多次消费。

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2.3?小结

最后做个小结，上面两种模型说白了就是：单播和广播的区别。而且，当发布-订阅模型中只有 1 个订阅者时，它和队列模型就一样了，因此在功能上是完全兼容队列模型的。

举一个实际例子，比如说电商业务中最常见的「订单支付」场景：在订单支付成功后，需要更新订单状态、更新用户积分、通知商家有新订单、更新推荐系统中的用户画像等等。

引入 MQ 后，订单支付现在只需要关注它最重要的流程：更新订单状态即可。其他不重要的事情全部交给 MQ 来通知。这便是 MQ 解决的最核心的问题：系统解耦。

改造前订单系统依赖 3 个外部系统，改造后仅仅依赖 MQ，而且后续业务再扩展（比如：营销系统打算针对支付用户奖励优惠券），也不涉及订单系统的修改，从而保证了核心流程的稳定性，降低了维护成本。

这个改造还带来了另外一个好处：因为 MQ 的引入，更新用户积分、通知商家、更新用户画像这些步骤全部变成了异步执行，能减少订单支付的整体耗时，提升订单系统的吞吐量。这便是 MQ 的另一个典型应用场景：异步通信。

除此以外，由于队列能转储消息，对于超出系统承载能力的场景，可以用 MQ 作为 “漏斗” 进行限流保护，即所谓的流量削峰。

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