作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
消息队列(Message Queue)简介
在微服务架构模式中，由于应用数量众多，服务调用关系错综复杂，最终导致了可用性、性能等指标的衰退，为了解决这些问题，需要采用分布式架构模式。其中一个重要组件就是消息队列，它可以作为中间件实现服务之间的数据通信。
消息队列（Message queue）是一个先进的技术，它允许应用程序之间的松耦合沟通，异步地处理消息，并通过可靠的传递保证数据一致性。消息队列分为点对点模型和发布/订阅模型两种，点对点模型类似于电话系统中的一个“客服”直接把信息传递给客户，而发布/订阅模型允许多个消费者同时接收同一条消息。
为什么要用消息队列？
我们来看看为什么要用消息队列，主要有以下几点原因：
削峰填谷。当流量突然增长时，通过消息队列可以将请求集中起来，然后逐个进行处理，减轻后端服务器的压力，提高系统的响应能力。
流量削减。一般情况下，当网站访问量达到一定程度之后，数据库查询速度就会成为瓶颈。通过增加消息队列，可以缓冲大量请求，从而降低对数据库的查询频率。
数据一致性。消息队列可以保证数据的一致性。例如，用户订单的创建成功之后，就可以向对应的消息队列发送一条消息，通知其他系统更新库存。
可靠性。消息队列可以保证消息的可靠性传输。例如，消息可能因为网络延迟或者路由问题丢失，但是通过消息队列重试机制可以保证消息最终到达。
扩展性。消息队列具有很强的扩展性。通过增加消息队列服务器，可以横向扩展应用，并能够快速应对变化的工作负载。
异步处理。消息队列支持异步处理，可以提升用户体验。比如用户上传了一个文件，通过消息队列通知后台进行处理，不需要等待后台处理完成再返回响应，可以更快地响应用户请求。
总之，消息队列是一种分布式系统间的信息交换方式，可以用来帮助实现微服务架构下各个服务之间的通信和协作。因此，掌握好消息队列对于后端架构师来说是十分必要的。
消息队列与异步处理原理及实践
消息队列与异步处理的原理
同步阻塞与异步非阻塞
在程序执行过程中，如果某个任务耗时过长，则会影响其他任务的运行。那么，如何优化程序运行效率呢？一种方法是通过异步非阻塞的方式。所谓异步非阻塞，就是让一些不涉及到IO操作的任务不等待结果立即返回，而是继续执行下一个任务；其它的任务则被推迟到IO操作完成后再处理。这样做的好处是可以提高CPU利用率，缩短处理时间。
那么，如何实现异步非阻塞编程呢？最简单的方法就是利用事件循环（event loop）。通常，我们都可以在一个线程里启动一个事件循环，在循环里不断检测是否有新的任务需要处理。如果有，则获取任务，执行任务，然后将结果放入回调函数（callback function）或future对象里。当IO操作完成后，通过future对象得到结果，继续执行相应的回调函数。这种方法虽然简单，但缺乏灵活性，无法应对复杂的场景。例如，如果一个任务依赖另一个任务的结果，那就不能按顺序执行了。
因此，为了应对复杂的场景，引入新的抽象概念——协程（coroutine），它是一种比线程更小的执行单位。协程由一个或多个栈帧组成，可以暂停执行并且保存当前状态。当协程需要进行IO操作时，它可以切换到其他的协程，不会影响其他协程的执行。因此，协程使得编写异步代码变得容易而且非常有效率。
消息队列原理与功能
前面说到，消息队列是一种分布式系统间的信息交换方式，它提供异步处理的能力。分布式系统中，由于服务调用关系错综复杂，使得后端服务间需要相互通信。因此，消息队列可以帮助分布式系统内各个服务实现异步通信，包括服务间的RPC（Remote Procedure Call）调用，数据流等。
基本上，消息队列就是一个队列，里面装着待处理的消息。生产者（producer）就是向队列中添加消息的程序，消费者（consumer）则是从队列中取出消息并处理的程序。消息队列有两个主要功能：第一，它保证消息的传递。在实际应用中，只要生产者和消费者正确配置，消息队列就能确保消息的传递。第二，它提供异步处理。也就是说，生产者只管生产消息，消费者不等待生产者发送完毕，可以自己处理下一条消息。
RabbitMQ消息队列
RabbitMQ是目前最流行的开源消息代理软件，由Erlang语言开发。它支持多种消息路由策略、HA（High Availability）高可用部署，以及HTTP和AMQP等多种接口协议。RabbitMQ可以很好的与众多语言平台和系统集成，因此在企业级环境下广泛使用。下面我们来看一下RabbitMQ是如何工作的。
上图描绘了RabbitMQ的工作流程。首先，生产者发送消息到Exchange，它决定把消息投递到哪个Queue。Exchange根据自身的类型（direct、topic、fanout）、routing key（针对direct、topic类型的exchange）或headers（针对headers类型的exchange）将消息投递到相应的Queue。每个Queue都有一个消费者在监听，它会按照FIFO（First In First Out，先进先出）的方式读取消息并处理。当消费者处理完一个消息后，RabbitMQ自动将该消息从队列移除，生产者才能再次发送新消息。
消息队列的使用场景
消息队列的应用场景很多，这里我们列举几个常用的场景：
任务队列。消息队列可以用于处理慢速或幂等的任务。例如，向图像处理任务队列提交任务，而不是同步等待任务完成。
异步执行。许多web框架都提供了异步执行的机制。例如，许多Web框架都提供了异步请求接口，用户的请求可以通过消息队列异步执行，不占用服务器资源。
松耦合架构。在微服务架构中，服务间的通信和协作是很重要的一环。消息队列可以提供松耦合架构。例如，在电商网站中，用户行为数据可以存储在消息队列中，订单系统可以异步消费这些数据。
分布式事务。在微服务架构下，为了保证数据的一致性，可以使用消息队列提供的事务支持。例如，用户A购买商品X，产生一笔订单，但由于网络问题造成消息积压，此时用户B也来购买商品X，产生一笔订单，两笔订单之间存在数据不一致的问题。使用消息队列事务可以保证所有参与方的数据操作都是成功或失败。
消息队列与异步处理实践
RabbitMQ安装与配置
RabbitMQ的安装依赖Erlang语言，所以首先需要安装Erlang。下载地址http://www.erlang.org/downloads。下载完成后，按照安装文档进行安装即可。安装结束后，打开命令行，输入`erl`命令，出现欢迎信息表示安装成功。
然后，我们就可以安装RabbitMQ了。RabbitMQ官网https://www.rabbitmq.com/download.html，下载Windows版压缩包，解压到指定目录。
配置RabbitMQ之前，需要创建一个用户，密码和虚拟主机。打开RabbitMQ的bin目录，双击打开rabbitmqctl.bat。输入以下命令，创建用户admin：
rabbitmqctl add_user admin password # 创建用户名和密码
rabbitmqctl set_user_tags admin administrator # 设置权限然后，我们可以创建一个虚拟主机vhost：
rabbitmqctl add_vhost my_vhost # 创建虚拟主机
rabbitmqctl set_permissions -p my_vhost admin ".*" ".*" ".*" # 设置权限接下来，我们要修改配置文件C:\Program Files\RabbitMQ Server\rabbitmq.conf，指定我们的用户名、密码和虚拟主机：
[
{rabbit, [
{tcp_listen_port, 5672},
{disk_free_limit, 50000000}, %% 设置磁盘限制，超过这个值，RabbitMQ会自动删除部分消息
{delegate_count, 10}, %% 设置最大连接数，默认500
{default_user, "guest"},
{default_pass, "guest"},
{default_vhost, "/" },
{loopback_users, []}
]},
{rabbitmq_management, [
{listener, [{port, 15672},
{ip, "127.0.0.1"}]}]}
].
[{sasl, [
{sasl_error_logger, {file,"<path to log directory>"}},
{errlog_type, error},
{error_logger_mf_dir, "<path to log directory>"}, % Logs dir
{error_logger_mf_maxbytes, 10485760}, % Max file size of logs
{error_logger_mf_maxfiles, 5} % Max number of files in logs
]}].
%% 用户名、密码、虚拟主机配置
{rabbit,[
{default_user, << "admin" >>},
{default_pass, << "password" >>},
{default_vhost, <<"my_vhost">>}
]}.最后，我们重启RabbitMQ：
net stop RabbitMQ && net start RabbitMQ使用Python操作RabbitMQ
首先，我们需要安装pika模块。
pip install pika我们先创建两个Python脚本，一个生产者，一个消费者。生产者是模拟向队列中发送消息，消费者则是从队列中读取消息并打印出来。
生产者的代码如下：
import time
import random
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
queue_name = 'hello'
for i in range(10):
message = str(i)+str(random.randint(0,10))+'hello world!'
channel.basic_publish(exchange='', routing_key=queue_name, body=message)
print(" [x] Sent {}".format(message))
time.sleep(1)
connection.close()消费者的代码如下：
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
queue_name = 'hello'
def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received {}".format(body))
channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
connection.close()运行这两个脚本，可以看到生产者将10条消息发送到队列，消费者则读取它们并打印出来。