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概念
通过异步通信、解耦服务、缓冲流量等方式解决复杂业务场景中的问题。
MQ(Message Queue)，消息队列，是一种通过存储消息来实现系统间通信的中间件，是一套提供了消息生产、存储、消费全过程 API的软件系统(消息即数据)。通俗点说，就是一个先进先出的数据结构。
关键词
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生产者（Producer）：发送消息到队列。
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消费者（Consumer）：从队列订阅并处理消息。
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消息代理（Broker）：中间件服务，负责存储、路由和传递消息
MQ应用场景
一：系统解耦
场景描述：
不同服务之间直接调用可能导致强耦合（如支付成功后需通知订单、库存、物流等多个服务），一旦某一服务宕机或逻辑变更，整个链路可能崩溃。
案例
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电商支付成功后的下游处理：
支付服务发送“支付成功”消息到队列，订单服务更新状态，库存服务扣减库存，物流服务生成运单，各服务独立消费消息。
优势
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容错性提升：某个消费者故障不影响其他服务。
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灵活扩展：新增消费者无需修改生产者代码（如新增一个积分服务）。
二、异步处理
场景描述
同步处理耗时操作（如发送邮件、短信、生成报表）会阻塞主流程，导致用户等待时间过长。
最常见于，用户注册后，发送注册邮件与短信通知，告知用户注册成功。
注册功能实际只需注册系统存储用户的账户信息后，用户便可以登录，而后续的注册短信与邮件不是即时需要关注的步骤。实际当数据写入注册系统后，注册系统就可以把其他的操作放入对应的消息队列 MQ 中然后马上返 回用户结果，由消息队列 MQ 异步地进行这些操作。
消息队列的作用
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主流程快速完成核心操作，将非关键任务异步投递到消息队列。
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消费者后台处理异步任务，不阻塞主线程。
案例
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用户注册流程：
用户提交注册后，主流程写入数据库并返回成功，消息队列异步触发“发送欢迎邮件”和“初始化用户画像”。
优势
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提升用户体验：用户无需等待所有操作完成。
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资源合理分配：耗时任务由独立服务处理，避免占用核心业务资源。
三、流量削峰
场景描述
突发高并发流量（如秒杀、抢购）可能压垮数据库或下游服务。
消息队列的作用
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将瞬时高并发请求转换为队列中的消息，消费者按处理能力逐步消费。
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避免系统超负荷崩溃，实现“削峰填谷”。
案例
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秒杀活动：
用户请求先进入消息队列排队，库存服务按顺序处理，避免数据库瞬间被击穿。
优势
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系统稳定性：平滑处理突发流量，防止服务雪崩。
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资源利用率：按需分配处理能力，避免过度扩容。
常见的MQ产品
ZeroMQ:
RabbitMQ:
使用 erlang 语言开发，性能较好，适合于企业级的开发,但是不利于做二次开发和维护。
ActiveMQ:
Apache 开源项目,可以和 springjms 轻松融合，实现了多种协议，支持持久化到数据库，对队列数较多的情况支持不好。
RocketMQ:
阿里巴巴的 MQ 中间件，由 java 语言开发，性能非常好，使用起来 很简单
Kafka:
Apache 下的一个子项目，是一个高性能跨语言分布式Publish/Subscribe 消息队列系统， 相对于 ActiveMQ 是一个非常轻量级的消息系统，除了性能非常好之外，还是一个工作良好的分布式系统。
| 技术 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Kafka | 高吞吐、分布式、持久化，适合日志和大数据流处理 | 实时日志收集、流数据处理 |
| RabbitMQ | 支持多种协议（AMQP），灵活的路由机制，社区成熟 | 企业级复杂路由、事务消息 |
| RocketMQ | 阿里开源，高可用、低延迟，支持事务和顺序消息 | 电商交易、金融场景 |
| ActiveMQ | 支持 JMS 规范，兼容性好，但吞吐量较低 | 传统企业系统集成 |
| Redis Stream | 基于内存，轻量级，适合简单场景 | 小型实时消息通知 |
RocketMQ
阿里巴巴开源的高性能分布式消息中间件，支持高吞吐、低延迟、高可用。
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核心组件：
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NameServer：轻量级注册中心，管理Broker路由信息。
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Broker：消息存储与转发核心，支持主从架构。
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Producer：消息生产者，发送消息到Broker。
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Consumer：消息消费者，订阅并消费消息。
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搭建
1.下载
从 官网https://rocketmq.apache.org/download/ 或 GitHub 下载最新版本（如 5.1.3）：
wget https://archive.apache.org/dist/rocketmq/5.1.3/rocketmq-all-5.1.3-bin-release.zip
unzip rocketmq-all-5.1.3-bin-release.zip
cd rocketmq-5.1.32.配置环境变量
3.启动 Name Server
进入到 bin 目录输入命令: mqnamesrv.cmd
nohup sh bin/mqnamesrv &
tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log # 查看日志，确认启动成功4.启动 Broker
nohup sh bin/mqbroker -c conf/broker.conf &
tail -f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log # 确认启动成功5.发送和接收消息测试
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添加依赖
在 Maven 项目的pom.xml中添加：<dependency><groupId>org.apache.rocketmq</groupId><artifactId>rocketmq-client</artifactId><version>5.1.3</version> </dependency> -
生产者发送消息
public class ProducerExample {public static void main(String[] args) throws Exception {DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("my-producer-group");producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");producer.start();Message msg = new Message("TestTopic", "Hello RocketMQ".getBytes());SendResult result = producer.send(msg);System.out.println("发送结果: " + result);producer.shutdown();} } -
消费者订阅消息
public class ConsumerExample {public static void main(String[] args) throws Exception {DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("my-consumer-group");consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");consumer.subscribe("TestTopic", "*");consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {for (MessageExt msg : msgs) {System.out.println("收到消息: " + new String(msg.getBody()));}return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;});consumer.start();System.in.read(); // 阻塞等待消息} }
控制台安装
修改配置文件
添加依赖
<dependency><groupId>javax.xml.bind</groupId><artifactId>jaxb-api</artifactId><version>2.3.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>com.sun.xml.bind</groupId><artifactId>jaxb-impl</artifactId><version>2.3.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>com.sun.xml.bind</groupId><artifactId>jaxb-core</artifactId><version>2.3.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>javax.activation</groupId><artifactId>activation</artifactId><version>1.1.1</version>
</dependency>使用maven打包
mvn clean package -Dmaven.test.skip=true java -jar rocketmq-console-ng-1.0.0.jar
RocketMQ 的架构及概念
| Broker(邮递员) | 负责消息的接收，存储，投递 等功能. |
| NameServer(邮局) | 消息队列的协调者，Broker 向它注册路由信息， 同时Producer 和 Consumer 向其获取路由信息 |
| Producer(寄件人) | 消息的生产者，需要从 NameServer 获取 Broker 信息， 然后与 Broker 建立连接，向 Broker 发送消 息 |
| Consumer(收件人) | 消息的消费者，需要从 NameServer 获取 Broker 信息， 然后与 Broker 建立连接，从 Broker 获取消息 |
| Topic(地区) | 用来区分不同类型的消息，发送和接收消息前都需要先创建Topic 针对 Topic 来发送和接收消息 |
| Message Queue(邮件) | 为了提高性能和吞吐量，引入了 Message Queue， 一个 Topic 可以设置一个或多个 Message Queue， 这样消息就可以并行往各个Message Queue 发送消息， |
| Producer Group | 是多个发送同一类消息的生产者 |
| Consumer Group | 消费同一类消息的多个 consumer 实例 |
三种不同类型的消息
一、可靠同步发送
特点
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发送消息后阻塞等待 Broker 返回结果，确保消息成功到达 Broker。
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适用场景：对消息可靠性要求高，需确保消息不丢失的场景（如支付通知）。
注意事项
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若发送失败（如网络问题），会抛出异常（
RemotingException、MQClientException）。 -
可通过
SendResult获取消息的存储位置（Broker）、队列 ID 等信息。
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;public class SyncProducer {public static void main(String[] args) throws Exception {// 1. 创建生产者实例，指定生产者组名DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("SYNC_PRODUCER_GROUP");// 2. 设置 NameServer 地址producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");// 3. 启动生产者producer.start();try {// 4. 创建消息对象，指定 Topic、Tag 和消息体Message msg = new Message("TEST_TOPIC", "TAG_A", "Hello RocketMQ (Sync)".getBytes());// 5. 同步发送消息SendResult sendResult = producer.send(msg);System.out.println("同步发送结果: " + sendResult);} finally {// 6. 关闭生产者producer.shutdown();}}
}二、可靠异步发送
特点
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发送消息后立即返回，通过回调函数处理结果。
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适用场景：高吞吐场景，允许一定延迟，需异步处理发送结果（如日志收集）。
注意事项
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必须处理回调：在
onException中实现重试或日志记录。 -
资源释放：确保回调执行完成后再关闭生产者（示例中简单使用
Thread.sleep，生产环境需更严谨设计）。
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendCallback;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;public class AsyncProducer {public static void main(String[] args) throws Exception {DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("ASYNC_PRODUCER_GROUP");producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");producer.start();try {Message msg = new Message("TEST_TOPIC", "TAG_B", "Hello RocketMQ (Async)".getBytes());// 异步发送，注册回调producer.send(msg, new SendCallback() {@Overridepublic void onSuccess(SendResult sendResult) {System.out.println("异步发送成功: " + sendResult);}@Overridepublic void onException(Throwable e) {System.err.println("异步发送失败: " + e.getMessage());}});} finally {// 等待回调执行完成（实际生产环境需合理设计资源释放）Thread.sleep(3000);producer.shutdown();}}
}三、单向发送（Oneway）
特点
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发送消息后不等待 Broker 响应，不关心发送结果。
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适用场景：对可靠性要求低，追求极致吞吐量的场景（如日志采集）。
注意事项
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不保证可靠性：消息可能因网络问题丢失，需结合业务容忍度使用。
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无异常反馈：即使 Broker 不可用，也不会抛出异常。
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;public class OnewayProducer {public static void main(String[] args) throws Exception {DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("ONEWAY_PRODUCER_GROUP");producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");producer.start();try {Message msg = new Message("TEST_TOPIC", "TAG_C", "Hello RocketMQ (Oneway)".getBytes());// 单向发送（无返回值）producer.sendOneway(msg);System.out.println("单向发送完成（无结果反馈）");} finally {producer.shutdown();}}
}三种方式的对比
| 特性 | 同步发送 | 异步发送 | 单向发送 |
|---|---|---|---|
| 可靠性 | 高（等待 Broker 确认） | 高（通过回调处理结果） | 低（不确认结果） |
| 吞吐量 | 低 | 中 | 高 |
| 延迟 | 高 | 中 | 低 |
| 资源占用 | 高（线程阻塞） | 中（回调处理） | 低 |
| 适用场景 | 支付通知、订单创建 | 日志收集、批量消息 | 实时监控、日志上报 |
消费者接收测试
import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;public class TestConsumer {public static void main(String[] args) throws Exception {DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("TEST_CONSUMER_GROUP");consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");consumer.subscribe("TEST_TOPIC", "*");consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {for (MessageExt msg : msgs) {System.out.println("收到消息: " + new String(msg.getBody()));}return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;});consumer.start();System.in.read();}
}测试结果：
收到消息: Hello RocketMQ (Async)
收到消息: Hello RocketMQ (Oneway)
收到消息: Hello RocketMQ (Sync)
小结：
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同步发送：简单可靠，适合强一致性场景。
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异步发送：平衡吞吐与可靠性，适合高并发场景。
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单向发送：极致性能，适合可容忍丢失的非关键数据。