一. RabbitMQ 簡介#
MQ全稱為Message Queue, 消息隊列（MQ）是一種應用程序對應用程序的通信方法。應用程序通過讀寫出入隊列的消息（針對應用程序的數據）來通信，而無需專用連接來鏈接它們。消息傳遞指的是程序之間通過在消息中發送數據進行通信，而不是通過直接調用彼此來通信，直接調用通常是用於諸如遠程過程調用的技術。排隊指的是應用程序通過 隊列來通信。隊列的使用除去了接收和發送應用程序同時執行的要求。
RabbitMQ是使用Erlang語言開發的開源消息隊列系統，基於AMQP協議來實現。AMQP的主要特徵是面向消息、隊列、路由(包括點對點和發佈/訂閱)、可靠性、 安全。AMQP協議更多用在企業系統內，對數據一致性、穩定性和可靠性要求很高的場景，對性能和吞吐量的要求還在其次。
二. RabbitMQ 使用場景#
### 1. 解耦（為面向服務的架構（SOA）提供基本的最終一致性實現）
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。
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引入消息隊列
基於消息的模型，關心的是“通知”，而非“處理”。
短信、郵件通知、緩存刷新等操作使用消息隊列進行通知。
消息隊列和RPC的區別與比較：
RPC: 異步調用，及時獲得調用結果，具有強一致性結果，關心業務調用處理結果。
消息隊列：兩次異步RPC調用，將調用內容在隊列中進行轉儲，並選擇合適的時機進行投遞（錯峰流控）
2. 異步提升效率#
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
（3）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：
3. 流量削峰#
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：系統其他時間A系統每秒請求量就100個，系統可以穩定運行。系統每天晚間八點有秒殺活動，每秒併發請求量增至1萬條，但是系統最大的處理能力只能每秒處理1000個請求，於是系統崩潰，服務器宕機。
之前架構：大量用戶（100萬用戶）通過瀏覽器在晚上八點高峰期同時參與秒殺活動。大量的請求湧入我們的系統中，高峰期達到每秒鐘5000個請求，大量的請求打到MySQL上，每秒鐘預計執行3000條SQL。但是一般的MySQL每秒鐘扛住2000個請求就不錯了，如果達到3000個請求的話可能MySQL直接就癱瘓了，從而系統無法被使用。但是高峰期過了之後，就成了低峰期，可能也就1萬用戶訪問系統，每秒的請求數量也就50個左右，整個系統幾乎沒有任何壓力。
引入MQ：100萬用戶在高峰期的時候，每秒請求有5000個請求左右，將這5000請求寫入MQ裡面，系統A每秒最多隻能處理2000請求，因為MySQL每秒只能處理2000個請求。系統A從MQ中慢慢拉取請求，每秒就拉取2000個請求，不要超過自己每秒能處理的請求數量即可。MQ，每秒5000個請求進來，結果只有2000個請求出去，所以在秒殺期間（將近一小時）可能會有幾十萬或者幾百萬的請求積壓在MQ中。這個短暫的高峰期積壓是沒問題的，因為高峰期過了之後，每秒就只有50個請求進入MQ了，但是系統還是按照每秒2000個請求的速度在處理，所以說，只要高峰期一過，系統就會快速將積壓的消息消費掉。我們在此計算一下，每秒在MQ積壓3000條消息，1分鐘會積壓18萬，1小時積壓1000萬條消息，高峰期過後，1個多小時就可以將積壓的1000萬消息消費掉。
## 三. 引入消息隊列的優缺點
優點#
優點就是以上的那些場景應用，就是在特殊場景下有其對應的好處，解耦、異步、削峰。
缺點#
系統的可用性降低系統引入的外部依賴越多，系統越容易掛掉，本來只是A系統調用BCD三個系統接口就好，ABCD四個系統不報錯整個系統會正常運行。引入了MQ之後，雖然ABCD系統沒出錯，但MQ掛了以後，整個系統也會崩潰。系統的複雜性提高
引入了MQ之後，需要考慮的問題也變得多了，如何保證消息沒有重複消費？如何保證消息不丟失？怎麼保證消息傳遞的順序？一致性問題
A系統發送完消息直接返回成功，但是BCD系統之中若有系統寫庫失敗，則會產生數據不一致的問題。
總結#
所以總結來說，消息隊列是一種十分複雜的架構，引入它有很多好處，但是也得針對它帶來的壞處做各種額外的技術方案和架構來規避。引入MQ系統複雜度提升了一個數量級，但是在有些場景下，就是複雜十倍百倍，還是需要使用MQ。
出處：https://www.cnblogs.com/haixiang/p/10199754.html
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