消息队列MQ是大型分布式系统不可缺少的中间件，也是高并发系统的基石中间件，所以掌握好消息队列MQ就变得极其重要了。
下面我就将通过图文并茂的方式对消息队列MQ来完整详解，认真看完不仅能助你快速掌握消息队列 MQ 最内核的东西，同时还能弄明白消息队列MQ的主流应用场景？主流产品与选型？以及设计一个消息队列MQ该如何下手？
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消息队列MQ概述
消息队列（Message Queue，简称MQ），指保存消息的一个容器，本质是个队列。
消息（Message）是指在应用之间传送的数据，消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。
下图便是消息队列的基本模型，向消息队列中存放数据的叫做生产者，从消息队列中获取数据的叫做消费者。
消息队列MQ应用场景
1.异步处理
消息队列的主要特点是异步处理，主要目的是减少请求响应时间，实现非核心流程异步化，提高系统响应性能。
举一个用户注册的例子，用户注册成功后，系统需要发送注短信注册成功通知，以及赠送注册成功的积分。
1）同步
同步的总耗时：10ms+100ms+100ms=210ms
由于短信通知与增加积分为非核心流程，为了提升系统响应性能，从而我把它改造为异步。
2）异步
改造后就变成上图，之前需要等用户注册10ms+短信通知100ms+增加积分100ms才能返回，现在把短信通知和增加积分改为异步的形式，用户注册后写入消息10ms左右立即返回成功给客户端，无需等待耗时较久的同步(短信+积分)就可以返回，从而极大的提升了系统的吞吐量。
所以异步的典型场景就是将比较耗时而且不需要即时（同步）返回结果的操作，通过消息队列来实现异步化。
2.应用解耦
使用了消息队列后，只要保证消息格式不变，消息的发送方和接收方并不需要彼此联系，也不需要受对方的影响，即解耦。
每个成员不必受其他成员影响，可以更独立自主，只通过消息队列MQ来联系，典型的上下游解耦如下图所示：
3.流量削锋
流量削锋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。
这种场景中系统的峰值流量往往集中于一小段时间内，所以为了防止系统在短时间内的峰值流量冲垮，往往采用消息队列来削弱峰值流量，相当于消息队列做了一次缓冲。
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，解决大量日志传输的问题。
消息队列MQ设计
1. 整体架构
上图为整体架构，会涉及三类角色：
1）Producer 消息生产者：负责产生和发送消息到 Broker；
2）Broker 消息处理中心：负责消息存储、确认、重试等，一般其中会包含多个 queue；
3）Consumer 消息消费者：负责从 Broker 中获取消息，并进行相应处理；
2.详细设计
详细的流程如上图，producer发送给broker,broker发送给consumer,consumer回复消费确认，broker删除/备份消息等。
1）RPC 通信
图上的第一个步骤:Producer生产消息向Broker发送会涉及到通信的问题，同样Consumer 消费消息也会涉及到通信的问题。
上图中的Producer,Broker,Consumer最后就通过RPC将数据流串起来了，所以需要解决通信的问题。
你可以基于Netty 来做底层通信，用 Zookeeper、Euraka 等来做注册中心，然后自定义一套新的通信协议。
也可以直接利用成熟的 RPC 框架 Dubbo 或者 Thrift 实现即可，这样不需要考虑服务注册与发现、负载均衡、通信协议、序列化方式等一系列问题了。
2）Broker存储
图上第二个步骤，消息到达服务端后需要存储到Broker。
大家关注的流量削峰、最终一致性等需求都是需要Broker先存储下来，然后选择时机投递，这才达到流量削峰、泄洪的目的，所以Broker一个非常重要的功能就是存储。
存储可以做成很多方式，比如存储在内存里，存储在分布式KV里，存储在磁盘里，存储在数据库里等等，存储的选型需要综合考虑性能/高可用和开发维护成本等诸多因素。
目前主流的方案：追加写日志文件（数据部分） + 索引文件的方式，索引设计上可以考虑稠密索引或者稀疏索引，查找消息可以利用跳转表、二份查找等，还可以通过操作系统的页缓存、零拷贝等技术来提升磁盘文件的读写性能。
3）消费模型
图上第三个步骤，消息到达Broker后，最终还是需要Consumer去消费消息，这里就会涉及到到消费模型。
这里的消费模型，目前主要就两种：单播和广播。所谓单播，就是点到点；而广播，是一点对多点。
详细的单播和广播消费模型，下面我会图文详解。
4）高级特性
图上第四个步骤，如果Consumer端把消息消费了，除了需要消息确认，还会涉及到比如：重复消息、顺序消息、消息延迟、事务消息等需要考虑的高级特性。
消息队列MQ模型
消息队列MQ主要包含两种模型：点对点与发布订阅两种模型。
1.点对点模型
点对点模用于 消息生产者 和 消息消费者 之间 点到点 的通信，包含三个角色：
- 消息队列（Queue）
- 发送者(Sender)
- 接收者(Receiver)
每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，可以放在 内存 中也可以 持久化，直到他们被消费或超时。
特点
- 每个消息只有一个消费者（Consumer）(即一旦被消费，消息就不再在消息队列中)
- 发送者和接收者之间在时间上没有依赖性
- 接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功
2.发布订阅消息模型Topic
发布订阅模型包含三个角色：
- 主题（Topic）
- 发布者（Publisher）
- 订阅者（Subscriber）
多个发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者。
特点
- 每个消息可以有多个消费者：和点对点方式不同，发布消息可以被所有订阅者消费
- 发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。
- 针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息。
- 为了消费消息，订阅者必须保持运行的状态。
消息队列MQ产品选型
1.ActiveMQ
ActiveMQ官网地址：activemq.apache.org
Apache出品，最早使用的消息队列产品，时间比较长了，最近版本更新比较缓慢，性能在万级/秒。
2.RabbitMQ
RabbitMQ官网地址：www.rabbitmq.com
RabbitMQ是erlang语言开发，结合erlang语言本身的并发优势，支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，性能在万级/秒，其整体架构图如下所示：
3.Kafka
Kafka官网地址：kafka.apache.org
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目，由Scala写成。Kafka最初是由LinkedIn开发，并于2011年初开源。Kafka是一个分布式的、分区的、多复本的日志提交服务，性能在百万级/秒，其整体架构图如下所示：
4.RocketMQ
RocketMQ官网地址：rocketmq.apache.org
阿里开源的消息中间件，纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点，参考Kafka而设计的，性能在十万级/秒，其整体架构图如下所示：
5.Pulsar
Pulsar官网地址：pulsar.apache.org
Apache Pulsar是Apache软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性，被看作是云原生时代实时消息流传输、存储和计算最佳解决方案，其整体架构图如下所示：
6.消息队列选型
广泛来说，电商、金融等对事务性要求很高的，可以考虑RocketMQ，技术挑战不是特别高，用 RabbitMQ 是不错的选择，如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景可以考虑 Kafka。
写在最后
上面主要从消息队列MQ的核心设计、应用场景、主流产品等来讲解，目的是让大家对消息队列 MQ 有一个清晰的全局认识，把消息队列MQ的体系脉络给建立起来，大方向上搞明白很关键！
以上就是消息队列MQ的介绍。
