公司最近有需求，需要對項目進行改造，要求能夠處理高併發的請求，經開會討論，採用rabbitmq消息隊列作為主要解決方案。接下來就是我跟著大家一起開始學習如何使用rabbitmq，以及做一個實例程序來解釋rabbitmq。
首先要解釋下什麼是消息隊列：
消息（Message）是指在應用之間傳送的數據，消息可以非常簡單，比如只包含文本字符串，也可以更復雜，可能包含嵌入對象。
消息隊列（Message Queue）是一種應用間的通信方式，消息發送後可以立即返回，有消息系統來確保信息的可靠專遞，消息發佈者只管把消息發佈到MQ中而不管誰來取，消息使用者只管從MQ中取消息而不管誰發佈的，這樣發佈者和使用者都不用知道對方的存在。
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接下來就是，為什麼要使用消息隊列，其實也就是使用消息隊列的應用場景
異步處理
場景說明：用戶註冊後，需要發註冊郵件和註冊短信。傳統的做法有兩種 1.串行的方式；2.並行方式
（1）串行方式：將註冊信息寫入數據庫 成功後，發送註冊郵件，再發送註冊短信。以上三個任務全部完成後，返回給客戶端
（2）並行方式：將註冊信息寫入數據庫成功後，發送註冊郵件的同時，發送註冊短信。以上三個任務完成後，返回給客戶端。與串行的差別是，並行的方式可以提高處理的時間
假設三個業務節點每個使用50毫秒鐘，不考慮網絡等其他開銷，則串行方式的時間是150毫秒，並行的時間可能是100毫秒。
因為CPU在單位時間內處理的請求數是一定的，假設CPU1秒內吞吐量是100次。則串行方式1秒內CPU可處理的請求量是7次（1000/150）。並行方式處理的請求量是10次（1000/100）
小結：如以上案例描述，傳統的方式系統的性能（併發量，吞吐量，響應時間）會有瓶頸。如何解決這個問題呢？
引入消息隊列，將不是必須的業務邏輯，異步處理。改造後的架構如下：
按照以上約定，用戶的響應時間相當於是註冊信息寫入數據庫的時間，也就是50毫秒。註冊郵件，發送短信寫入消息隊列後，直接返回，因此寫入消息隊列的速度很快，基本可以忽略，因此用戶的響應時間可能是50毫秒。因此架構改變後，系統的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比並行提高了兩倍
應用解耦
場景說明：用戶下單後，訂單系統需要通知庫存系統。傳統的做法是，訂單系統調用庫存系統的接口。如下圖
傳統模式的缺點：
- 假如庫存系統無法訪問，則訂單減庫存將失敗，從而導致訂單失敗
- 訂單系統與庫存系統耦合
如何解決以上問題呢？引入應用消息隊列後的方案，如下圖：
- 訂單系統：用戶下單後，訂單系統完成持久化處理，將消息寫入消息隊列，返回用戶訂單下單成功
- 庫存系統：訂閱下單的消息，採用拉/推的方式，獲取下單信息，庫存系統根據下單信息，進行庫存操作
- 假如：在下單時庫存系統不能正常使用。也不影響正常下單，因為下單後，訂單系統寫入消息隊列就不再關心其他的後續操作了。實現訂單系統與庫存系統的應用解耦
流量削鋒
流量削鋒也是消息隊列中的常用場景，一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛
應用場景：秒殺活動，一般會因為流量過大，導致流量暴增，應用掛掉。為解決這個問題，一般需要在應用前端加入消息隊列。
- 可以控制活動的人數
- 可以緩解短時間內高流量壓垮應用
- 用戶的請求，服務器接收後，首先寫入消息隊列。假如消息隊列長度超過最大數量，則直接拋棄用戶請求或跳轉到錯誤頁面
- 秒殺業務根據消息隊列中的請求信息，再做後續處理
日誌處理
日誌處理是指將消息隊列用在日誌處理中，比如Kafka的應用，解決大量日誌傳輸的問題。架構簡化如下
- 日誌採集客戶端，負責日誌數據採集，定時寫受寫入Kafka隊列
- Kafka消息隊列，負責日誌數據的接收，存儲和轉發
- 日誌處理應用：訂閱並消費kafka隊列中的日誌數據
以上就是對消息隊列的基本概念和用途的介紹，以及應用場景的介紹。下篇將會開始詳細說其中的一種消息隊列，RabbitMq！
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