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面试官：MQ的好处到底有哪些？

news 文章来源：https://blog.csdn.net/Bb15070047748/article/details/129522227 2025/1/12 12:06:53

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文章目录

一、消息中间件简介
- 1.1 概述
- 1.2 消息中间件的好处
- - 1.2.1 应用解耦
  - 1.2.2 异步处理
  - 1.2.3 流量削峰
- 1.3 消息中间件带来的问题
- - 1.3.1 消息一致性
  - 1.3.2 消息重复消费（消息幂等性）
  - 1.3.3 成本问题
- 1.3 常见MQ性能对比
- 1.4 AMQP和JMS

一、消息中间件简介

1.1 概述

MQ全称为Message Queue，消息队列是消息在传递过程中的容器，消息队列常用于分布式系统之间的通信

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，流量削锋等问题实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构；使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ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，流量削锋和消息通讯四个场景

1.2 消息中间件的好处

在项目中，可将一些无需即时返回且耗时的操作提取出来，进行异步处理，而这种异步处理的方式大大的节省了服务器的请求响应时间，从而提高了系统的吞吐量。

1.2.1 应用解耦

在我们的应用中，下订单同时需要调用库存系统、支付系统等业务；

在这里插入图片描述

随着业务升级，需要更改业务需求，在下订单的同时需要对接积分系统进行加积分操作，因此结果变为如下：

在这里插入图片描述

从上图的演变我们可以知道，随着业务的不断升级，业务的不多增加，我们可能需要频繁的修改订单系统的代码，现在我们的订单系统严重和其他系统耦合在一起了，可维护差；不仅如此，当订单系统调用库存系统时，如果库存系统不能够及时响应，那么必定会造成订单系统的延迟，或者库存系统出现错误，那么也很有可能导致订单系统出现故障，系统的容错性非常低；

为了解决上述问题，我们引入了消息中间件（MQ）：

在这里插入图片描述

当订单系统需要对接其他系统时，只需要发消息给MQ，由MQ来通知其他系统进行业务操作，订单系统只与MQ进行对接，从而解决我们上面的几个问题；

1、业务耦合
2、系统延迟
3、容错性低

1.2.2 异步处理

在我们没有引入MQ之前的老系统中，调用订单系统，等待订单系统处理完业务逻辑之后响应客户端大概需要时间：200ms+200ms+200ms=600ms

在这里插入图片描述

引入了MQ队列之后只需要5ms！

在这里插入图片描述

这里说明一点：我们之前讲MQ概述时已经讲过，MQ适用于一些无需即时返回且耗时的操作，假设在上述架构中，订单系统需要库存系统返回某值后才能进行下一步操作则不适用于MQ；

1.2.3 流量削峰

流量削峰指的是在应用服务器面对大流量访问时，MQ可以帮助我们进行流量的限流操作，削弱流量，保证服务器的正常运行；

假设现在某电商网站搞促销活动，导致流量迅速激增，已经远远超过应用服务器的压力承受范围，此时如果不进行流量（QPS）的控制，那么应用服务器很有可能会出现故障：

在这里插入图片描述

为了防止过度的流量同时进入我们的应用服务器，导致应用服务器最终宕机，我们可以进行限流手段，即每秒从MQ中拉取1000个请求进行处理：

在这里插入图片描述

由于高并发的访问，消息会被挤压在MQ中，在高峰期过后，仍有一段时间内消息消费的速度维护在1000/s，直到积压的消息全部被消费完毕；

1.3 消息中间件带来的问题

1.3.1 消息一致性

在这里插入图片描述

如上图，如果订单系统给其他系统发送完毕消息后，某个系统处理失败，该如何保证数据的一致性？

1.3.2 消息重复消费（消息幂等性）

当我们一个接口多次消费一个消息时，我们需要保证这个操作无论被操作多少次其结果是一样的，这个时候我们就需要保证接口的幂等性；

幂等：一个操作任意执行多次与执行一次的结果是相同的

在这里插入图片描述

在上述系统中，如果执行库存系统出现问题，那么订单系统会重发消息，但是支付和积分系统是没有任何问题的，但由于消息的重发，导致支付和积分系统再次消费一次消息；

1.3.3 成本问题

系统可用性降低

系统引入的外部依赖越多，系统稳定性越差。一旦 MQ 宕机，就会对业务造成影响。如何保证MQ的高可用？

系统复杂度提高

MQ 的加入大大增加了系统的复杂度，以前系统间是同步的远程调用，现在是通过 MQ 进行异步调用。需要保证MQ带来的一系列问题

1.3 常见MQ性能对比

	RabbitMQ	ActiveMQ	RocketMQ	Kafka
公司/社区	Rabbit	Apache	阿里	Apache
开发语言	Erlang	Java	Java	Scala&Java
协议支持	AMQP，XMPP，SMTP，STOMP	OpenWire,STOMP，REST,XMPP,AMQP	自定义	自定义协议，社区封装了http协议支持
客户端支持语言	官方支持Erlang，Java，Ruby等,社区产出多种API，几乎支持所有语言	Java，C，C++，Python，PHP，Perl，.net等	Java，C++（不成熟）	官方支持Java,社区产出多种API，如PHP，Python等
单机吞吐量	万级（其次）	万级（最差）	十万级（最好）	十万级（次之）
消息延迟	微秒级	毫秒级	毫秒级	毫秒以内
功能特性	并发能力强，性能极其好，延时低，社区活跃，管理界面丰富	老牌产品，成熟度高，文档较多	MQ功能比较完备，扩展性佳	只支持主要的MQ功能，毕竟是为大数据领域准备的。

1.4 AMQP和JMS

AMQP：即Advanced Message Queuing Protocol，一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议，进程间传递异步消息的网络协议。为面向消息的中间件设计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受客户端中间件不同产品的限制，不同的开发语言等条件的限制。Erlang中的实现有RabbitMQ等。

JMS：JMS即Java消息服务（Java Message Service）应用程序接口，是一个Java平台中关于面向消息中间件（MOM）的API，用于在两个应用程序之间，或分布式系统中发送消息，进行异步通信。Java消息服务是一个与具体平台无关的API，绝大多数消息中间件提供商都对JMS提供支持。

AMQP是基于消息传输的一个应用层协议，JMS准确的来说是Java操作MQ的一套API，类似于JDBC，第三方厂商（MySQL厂商、MQ厂商）进行功能的实现，Java则使用JMS对厂商进行规范；

文章目录

一、消息中间件简介

1.1 概述

1.2 消息中间件的好处

1.2.1 应用解耦

1.2.2 异步处理

1.2.3 流量削峰

1.3 消息中间件带来的问题

1.3.1 消息一致性

1.3.2 消息重复消费（消息幂等性）

1.3.3 成本问题

1.3 常见MQ性能对比

1.4 AMQP和JMS

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