学习使用阿里云消息服务（二）

    上篇博客学习的是阿里云的消息服务，和传统的消息中间件做了简单的对比。这篇博客回归到消息队列，总结一下消息队列的相关知识。

    一. 消息队列概述

        消息队列（Message Queue，简称 MQ）是阿里巴巴集团中间件技术部自主研发的专业消息中间件。产品基于高可用分布式集群技术，提供消息发布订阅、消息轨迹查询、定时（延时）消息、资源统计、监控报警等一系列消息云服务，是企业级互联网架构的核心产品。MQ 历史超过9年，为分布式应用系统提供异步解耦、削峰填谷的能力，同时具备海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等互联网应用所需的特性，是阿里巴巴双11使用的核心产品。

        MQ 是阿里云正式商用的产品，目前在阿里云多个地域（Region）提供了高可用消息云服务，单个域内采用多机房部署，可用性极高，即使整个机房都不可用，仍然可以为应用提供消息发布服务，产品稳定性及可用性完全按照阿里巴巴内部标准来实施，无单点。

        MQ 目前提供 TCP、HTTP、MQTT 三种协议层面的接入方式，支持 Java、C++ 以及 .NET 不同语言，方便不同编程语言开发的应用快速接入 MQ 消息云服务。用户可以将应用部署在阿里云 ECS、企业自建云，或者嵌入到移动端、物联网设备中与 MQ 建立连接进行消息收发，同时本地开发者也可以通过公网接入 MQ 服务进行消息收发。

    二. 消息队列对比

        众所周知，消息队列的产品也是不止一个，如RocketMQ，Kafka，RabbitMQ等，下面是它们之间的比较：

    三. 消息队列功能

        MQ 提供了多种协议和开发语言的接入方式以及多维度的管理工具，同时针对不同的应用场景提供了一系列的特色功能。

    四. 消息队列应用场景

        消息队列 MQ 可应用于如下几个场景：

        1. 分布式事务

        在传统的事务处理中，多个系统之间的交互耦合到一个事务中，响应时间长，影响系统可用性。引入分布式事务消息，交易系统和消息队列之间，组成一个事务处理，能保证分布式系统之间数据的最终一致。；下游业务系统（购物车、积分、其他）相互隔离，并行处理。

        2. 实时计算

        通过消息队列（MQ），将源端不停产生的数据实时流入到计算引擎，实现实时计算。可采用如下计算引擎：Spark / Storm / EMR / ARMS / BeamRunner。

        3. 大规模缓存同步

        在商业大促活动中，如“双11”大促，各个分会场会有琳琅满目的商品，每件商品的价格都会实时变化；同时，大量并发访问商品数据库，会场页面响应时间长。集中式缓存，带宽成瓶颈，无法满足对商品价格的访问需求。

        消息队列（MQ）能够通过大规模缓存同步，减少页面响应时间；针对分会场的多缓存设计，满足客户对商品价格的访问需求。