文章目录

RocketMQ介绍RocketMQ历史及发展消息中间件(MQ)的定义常见的消息中间件常件的消息中间件对比

为什么要用消息中间件应用解耦流量削峰任务异步处理

RocketMQ介绍

RocketMQ历史及发展

2011年，Linkin(领英：全球知名的职场社交平台)推出Kafka消息引擎，阿里巴巴中间件团队在研究了Kafka的整体机制和架构设计之后，基于Kafka(Scala语言编写)的设计使用Java进行了完全重写并推出了MetaQ 1.0版本，主要是用于解决顺序消息和海量堆积的问题，由开源社区killme2008维护。

2012年，阿里巴巴发现MetaQ原本基于Kafka的架构在阿里巴巴如此庞大的体系下很难进行水平扩展，于是对MetaQ进行了架构重组升级，开发出了MetaQ 2.0，同年阿里把Meta2.0从阿里内部开源出来，取名RocketMQ，为了命名上的规范以及版本上的延续，对外称为RocketMQ3.0。RocketMQ3只是RocketMQ的一个过渡版本。

2016年11月28日，阿里巴巴宣布将开源分布式消息中间件RocketMQ捐赠给Apache，成为Apache 孵化项目。在孵化期间，RocketMQ完成编码规约、分支模型、持续交付、发布规约等方面的产品规范化，同时RocketMQ3也升级为RocketMQ4。现在RocketMQ主要维护的是4.x的版本，也是大家使用得最多的版本。

2015年，阿里基于RocketMQ开发了阿里云上的Aliware MQ，Aliware MQ(Message Queue)是RocketMQ的商业版本，是阿里云商用的专业消息中间件，是企业级互联网架构的核心产品，基于高可用分布式集群技术，搭建了包括发布订阅、消息轨迹、资源统计、定时（延时）、监控报警等一套完整的消息云服务。

2021年，伴随众多企业全面上云以及云原生的兴起，RocketMQ也在github上发布5.0版本。目前来说还只是一个预览版，不过RocketMQ5的改动非常大，同时也明确了版本定位，RocketMQ 5.0定义为云原生的消息、事件、流的超融合平台。本书也将会根据目前所发布的版本进行针对性的讲述。

消息中间件(MQ)的定义

消息中间件，英文Message Queue，简称MQ。它没有标准定义，一般认为：消息中间件属于分布式系统中一个子系统，关注于数据的发送和接收，利用高效可靠的异步消息传递机制对分布式系统中的其余各个子系统进行集成。

高效： 对于消息的处理处理速度快，RocketMQ可以达到单机10万+的并发。

可靠： 一般消息中间件都会有消息持久化机制和其他的机制确保消息不丢失。

异步： 指发送完一个请求，不需要等待返回，随时可以再发送下一个请求，既不需要等待。

常见的消息中间件

当今市面上有很多主流的消息中间件，比如：资历比较老的ActiveMQ，比较火的RabbitMQ，以及现在当红小生Kafka，还有自带光环RocketMQ(阿里巴巴开源)，以及退居二线的ZeroM、MetaMQ等。常用的消息中间件主要有以下几种：

RabbitMQ

使用 Erlang 开发的开源消息队列，通过 Erlang 的 Actor 模型实现了数据的稳定可靠传输。支持 AMQP、XMPP、SMTP 等多种协议，因此也比较重量级。由于采用 Broker 代理架构，发送给客户端时先在中心队列排队，疑似 RabbitMQ 的单机吞吐量在万级，不算很高。

ActiveMQ

可以部署于代理模式和 P2P 模式，支持多种协议，单机吞吐量在万级，但是 ActiveMQ 不够轻巧，对于队列较多的情况支持不是很好。并且有较低概率丢失消息。

RocketMQ

阿里开源的消息中间件，单机能够支持 10w 级的吞吐量，使用 Java 开发，具有高吞吐量、高可用性的特点、适合在大规模分布式系统中应用。

Kafka

由 Scala 开发的高性能跨语言分布式消息队列，单机吞吐量可以到达 10w 级，消息延迟在 ms 级。Kafka 是完全的分布式系统，Broker、Producer、Consumer 都原生自动支持分布式，依赖于 ZooKeeper 做分布式协调。Kafka 支持一写多读，消息可以被多个客户端消费，消息有可能会重复，但是不会丢失。

常件的消息中间件对比

为什么要用消息中间件

应用解耦

系统的耦合性越高，容错性就越低。以电商应用为例，用户创建订单后，如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统，任何一个子系统出了故障或者因为升级等原因暂时不可用，都会造成下单操作异常，影响用户使用体验。

使用消息中间件，系统的耦合性就会提高了。比如物流系统发生故障，需要几分钟才能来修复，在这段时间内，物流系统要处理的数据被缓存到消息队列中，用户的下单操作正常完成。当物流系统恢复后，继续处理存放在消息队列中的订单消息即可，终端系统感知不到物流系统发生过几分钟故障。

流量削峰

应用系统如果遇到系统请求流量的瞬间猛增，有可能会将系统压垮。有了消息队列可以将大量请求缓存起来，分散到很长一段时间处理，这样可以大大提到系统的稳定性和用户体验。

互联网公司的大促场景（双十一、店庆活动、秒杀活动）都会使用到MQ。

任务异步处理

可以将一些非核心流程，如日志，短信，邮件等，通过MQ的方式异步去处理。这样做的好处是缩短主流程的响应时间，提升用户体验。数据的产生方不需要关心谁来使用数据，只需要将数据发送到消息队列，数据使用方直接在消息队列中直接获取数据即可。

接口调用的弊端，无论是新增系统，还是移除系统，代码改造工作量都很大。

使用MQ做数据分发好处，无论是新增系统，还是移除系统，代码改造工作量较小。所以使用MQ做数据的分发，可以提高团队开发的效率。

推荐链接

评论可见，请评论后查看内容，谢谢！！！
 您阅读本篇文章共花了：