一、消息队列概述
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合、异步消息、流量削峰等问题。实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构，是大型分布式系统不可缺少的中间件。
目前生产环境中，使用较多的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ等。
二、消息队列应用场景
以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理、应用解耦、流量削峰和消息通讯四个场景。
2.1异步处理
场景说明：用户注册后，需要发送邮件和注册短信。传统的做法有两种：1、串行的方式；2、并行的方式。
(1)串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端。
(2)并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间。
假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是1150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。
因为CPU在单位时间里处理的请求数是一定的，假设CPU在1秒内吞吐量是100次，则串行方式1秒CPU可处理的请求量是7次(1000/150)，并行方式处理的请求量是10次(1000/100)。
小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能(并发量、吞吐量、响应时间)会有瓶颈，如何解决这个问题呢？
引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：
按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件、发送短信写入消息队列后，直接返回，因为写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后，系统的吞吐量提高到20每秒20QPS，比串行提高了3倍，比并行提高了2倍。
2.2应用解耦
场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图：
传统模式的缺点：
- 假如库存系统无法访问，则订单减库存放将失败，从而导致订单失败；
- 订单系统与库存系统耦合。
如何解决以上问题呢？引入应用消息队列后的方案，如下图：
- 订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功。
- 库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作。
- 假如：在下单时库存系统不能正常使用，也不会影响正常下单后，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。于是，实现了订单系统与库存系统的应用解耦。
2.3流量削峰
流量削峰也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。
应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。
这样做有以下好处：
- 可以控制活动的人数；
- 可以缓解短时间内高流量压垮应用。
服务器接受用户的请求后，首先写入消息队列，假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面。秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。
2.4日志处理
日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解决大量日志的传输问题。架构简化如下：
- 日志采集客户端：负责日志数据采集，定时写入Kafka队列；
- Kafka消息队列：负责日志数据的接收，存储和转发；
- 日志处理应用：订阅并消费Kafka队列中的日志数据。
以下是新浪Kafka日志处理应用案例：(转自：http://cloud.51cto.com/art/201507/484338.htm)
(1)Kafka：接受用户日志的消息队列；
(2)Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch；
(3)Elasticsearch：实时日志分析服务的核心技术，一个schemaless，实时的数据存储服务，通过index组织数据，兼具强大的搜索和统计功能；
(4)Kibana：基于Elasticsearch的数据可视化组件，超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因。
2.5消息通讯
消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列或者聊天室等。
点对点通讯：
客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。
聊天室通讯：
客户端A、客户端B、客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收，实现类似聊天室效果。
以上实际上是消息队列的两种消息模式，点对点或发布订阅模式。
三、消息中间件示例
3.1电商系统
消息队列采用高可用、可持久化的消息中间件。比如ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。
(1)应用将主干逻辑处理完成后，写入消息队列。消息发送是否成功可以开启消息的确认模式。(消息队列返回消息接收成功状态后，应用再返回，这样保障消息的完整性)
(2)扩展流程(发送短信、配送处理)订阅队列消息。采用推或拉的方式获取消息并处理。
(3)消息将应用解耦的同时，带来了数据一致性问题，可以采用最终一致性方式解决。比如主数据写入数据库，扩展应用根据消息队列，并结合数据库方式实现基于消息队列的后续处理。
3.2日志收集系统
分为Zookeeper注册中心、日志收集客户端、Kafka集群和Storm集群(OtherApp)四部分组成。
- Zookeeper注册中心：提出负载均衡和地址查找服务；
- 日志收集客户端：用于采集应用系统的日志，并将数据推送到Kafka队列；
- Kafka集群：接收、路由、存储、转发等消息处理。
- Storm集群：与OtherApp处于同一级别，采用拉的方式消费队列中的数据。