|关于消息中间件，看完这篇介绍你会更懂

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一、什么是消息中间件
消息中间件是一套平台，用于应用之间的数据通信。举个例子：淘宝网的用户注册，在注册的同时需要有一系列的操作，如下图：

同时，伴随着业务的扩展，后端流程还会增加。如果在注册时要顺序的完成每一步操作，整个流程会耗费很多的时间，从而使得用户等待延迟增加。最容易想到的处理方法是将串行改为并行处理，如下图：

并行虽然能提速，但是由于各个流程之间有同步要求，如果某个流程耗时过长，就会导致整体的等待时间过长。考虑具体的业务，用户注册这个操作只和注册是否成功有及时一致性要求，其他流程都允许有延迟，所以可以将用户注册分为两部分完成，分别是主流程和消息推送流程。主流程只负责用户注册，给出及时性响应，如下图：

而消息推送流程，则是将用户注册消息提交给消息中间件，由消息中间件推送给各个需要该消息的业务流程，延迟处理，如下图：

消息中间件的作用就是用于将某一消息推送给各个需要的业务流程，它相当于一个投递员，当收到消息之后，传递给多个需要这条消息的第三方。
二、消息中间件的两种模式
2.1生产者消费者模式：点对点（Queue），不可重复
生产者将消息放入队列中，多个消费者同时监听队列，谁先抢到消息就取走消息，每条消息最多只能被一个消费者拥有。

2.2发布者订阅者模式：点对多点（Topic）
发布者将消息发布到队列中，多个监听队列的消费者都会收到一份消息。每一份消息都会推送给它的所有订阅者。

三、消息中间件的几个特点
消息中间件有几个特点，分别是

分布式：消息中间件要求分布式部署，满足大规模数据并发能力，同时要求可扩展
可靠性：可靠，数据一致性要求高，要求避免数据丢失，提供持久化，落盘和落数据库都可选
异步：借用消息中间件将消息处理从同步拆解为异步，提高系统性能
松耦合：消息发布者和订阅者之间完全解耦，两者互不知道对方的存在，借助于中间件实现松耦合
事件驱动：通过消息队列，将事件拆分为若干个消息，同时能追溯整个变化过程

四、消息处理过程
4.1消息生产者将消息发送到消息中间件
消息中间件提供数据接收接口，可以使用TCP和Http两种协议方式，一般内网长连接使用TCP ，保障速度和效率。公网使用Http ，用于跨防火墙
4.2消息中间件接收消息，并将消息转发给订阅者队列
由于消息中间件稳定性要求，消息接收后一般要做持久化，一般是落盘，也可以选择落数据库
4.3消息订阅者处理消息队列
处理消息队列时，可以由消息中间件推送给订阅者，也可以由订阅者拉取。
消息处理的级别有不同，主要有三种，分别是：最多处理一次、至少处理一次、准确的仅处理一次。其中：

最多处理一次：消息仅消费一次，无论消息是否已经消费成功，都不再发送。此时可能遇到数据丢失的问题，尽管消息中间件已经将消息发送给了消费者，但是并没有能成功得到消费。
至少处理一次：消息消费者若没有返回有效值，消息中间件将再次推送消息给消费者，保证消息得到处理。此时可能会造成重复现象。
精确的仅处理一次，消息中间件得到有效返回值之后进行剩余操作，此时要求仅处理一次，若返回值为失败，将再次推送，若返回值成功，则消息移出队列。这种方式对机器性能消耗较高。

五、消息中间件的应用场景
消息中间件主要有以下一些主要的应用场景，分别如下：
5.1业务解耦
由于系统业务流程较多，如果一次操作所有的流程，耗时较长。通过消息中间件平台，将消息发送给各个消费者，使得各个消费者仅需要处理自己的业务逻辑，而不需要等待其他消费者的状态，从而实现消息的异步处理，提高系统对消息的处理性能。
5.2削峰填谷
一般来说，消息中间件相当于一个消息缓冲池。当上游的系统吞吐量高于下游第三方消费者的吞吐量的时候，如果直接推送给第三方，会使得第三方由于来不及处理，使得系统崩溃。如果采用消息中间件，上游的峰值数据可以在消息中间件平台得到缓冲，而第三方则按照自身的消费能力去处理消息队列，达到均衡峰谷数据量的作用。
5.3广播通知
系统中一个状态，需要通知多个第三方，借用消息中间件平台，实现高效、高可用的系统广播。
5.4 日志分析
日志分析是大规模分布式系统不可避免的一个环节，用于快速定位系统问题，高效运维，实现高可靠的系统。一般来说，日志分布在若干台机器上，借助于消息中间件，收集多台机器上的日志数据，统一到日志分析平台作处理。
六、常见的消息中间件产品
Notify：淘宝之前使用的消息中间件系统，使用MySQL作为落地媒介，可完全水平扩展
Kafka：Apache基金会支持的开源项目，实现高效的持久化，常用于日志系统
RocketMQ：淘宝开源的一个消息中间件，原本是借鉴了kafka的思路实现的中间件，原名称为MetaQ ，后来开源捐献给Apache基金会，改名为RocketMQ 。
其他的，包括JMS、ActiveMQ、ZeroMQ等等，有兴趣自己看吧。重点推荐RocketMQ 。