那你是否碰到过网站骤然无法打开、页面持续处于转圈圈状态的情形呢？那般状况之背后极有可能是服务器于高并发状况下处理能力不足，请求累积得像山一样多，最终致使系统被拖垮了。消息中间件刚好是解决此类问题的关键工具，它能够于系统之间构建一条可靠的“数据通道”，使得复杂的业务流程变得简单而高效。

消息中间件到底解决了什么问题

在诸多系统于设计起始阶段时，各个模块互相之间的调用关联是简单且直接的。举例来说，当用户进行下单操作之后，订单系统会径直调用库存系统去扣减库存。这样一种紧密耦合的模式在业务量相对较少之际是没有问题的，可是一旦库存系统出现故障或者响应速度变得迟缓，订单系统就会随之出现卡顿现象，甚至致使整个网站都无法正常使用。

较为常见的情形是，接口处理耗时的业务逻辑呢。当客户端借助HTTP协议发送请求时，服务端得分配独立线程去处理。要是每个请求都得等待发送邮件、发送短信这类非核心业务执行完毕才返回响应，那服务器线程资源很快就会被用光，致使新的请求被阻塞在队列当中。

在消息中间件借助于引入一个可靠的“中转站”的作用下，同步调用被转变成为了异步消息传递的过程。当订单系统结束核心操作之后，仅仅需要把一条消息写入到消息队列就会马上返回，然而库存系统依据自身的处理能力从队列当中拉取并收纳消息；如此这般，即便库存系统在短时间之内不能如常发挥作用，订单系统依旧能够顺利地正常运转。

如何利用消息队列实现系统削峰填谷

存在这样一种情况，即秒杀活动属于检验系统稳定性的试金石，有大量状况出现，成千上万数量的用户会于同一秒钟发起发起请求，在这种状况下，要是直接交由后端服务器去处理，那么无论对于多完善程度的系统架构而言，都是极难承受住这种瞬时产生状态的流量冲击的，另有一种状况存在，消息队列在其中所充当的角色为流量缓冲区。

在用户进行点击秒杀按钮这一操作时，请求起初到达消息队列。对于队列，我们能够设置其最大长度，一旦请求超出该长度，就会被直接拒绝，同时向用户提示“活动太火爆，请稍后再试”。那些进入队列的请求，会依据后端服务器的处理能力，以稳定的速度被消费掉。像这样的削峰填谷的方式，能够确保系统不会因为瞬间流量而出现崩溃的情况。

于实际配置里，限流参数相当关键，通过限制生产者的连接数目，能够对消息生成速度予以调控；经由设置消费者预取消息的数量，可防单个消费者处理过快致使 altre 消费者处于空闲状况。只有当消费者处理完预取的报文内容之后才会去获取新消息，如此一来既确保了处理效率，还规避了消息于消费者一方集中存储的局面。

public class RabbitMQSingle {
    public String registerMember(){
        System.out.println("<01>注册数据插入数据库");
        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("注册成功");
        sendEmail();
        sendMseesage();
        System.out.println("<04>通知用户注册成功");
        return "通知用户注册成功";
    }
    public String sendMseesage() {
        System.out.println("<02>发送注册成功的短信");
        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("发送成功");
        return "发送短信业务完成";
    }
    public String sendEmail()  {
        System.out.println("<03>发送邮件");
        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("发送邮件成功");
        return "发送邮件业务完成";
    }
}

异步处理让用户体验大幅提升

注册此功能属于一种典型实际情形。以往进行的做法是这般：当用户把注册相关信息予以提交之后，系统会按照先后顺序去依次开展写入数据库这一操作，接着发送欢迎邮件，随后发送验证短信，涵盖的所有步骤全部完成之后才会给出“注册成功”这样的提示信息。用户在此过程当中需要等待好几秒，甚至达到十几秒的时长，体验感是相当糟糕的，且邮件以及短信它们各自的发送效果情况对于用户注册成功这一既定事实实际上并不存在影响。

@RestController
public class RabbitMQSingle {
    @Autowired
    private SendMessageService sendMessageService;
    @GetMapping("/register")
    public String registerMember(){
        System.out.println("<01>注册数据插入数据库");
        System.out.println("注册成功");
        sendMessageService.sms();
        System.out.println("<04>通知用户注册成功");
        return "通知用户注册成功";
    }
}

@Component
public class SendMessageService {
    @Async
    public String sms(){
        System.out.println("<02>发送邮件");
        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("发送邮件完成");
        System.out.println("<03>发送短信");
        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("发送短信完成");
        return "发送信息和邮件完成完成";
    }
}

在引入消息队列之后，流程产生了实质层面的变化，这一变化体现在，当用户信息被写入数据库以后，会即刻发送一条涵盖邮件以及短信内容的消息至队列当中，接着便返回注册成功的反馈，用户基本上在点击按钮的那一瞬间即可看到结果，响应时间由原本的几秒 reduced 到几百毫秒。此改动明显缩短了业务流程的响应时长，提升了用户体验。

处理队列里的消息时，后台的消费者服务是依照自身节奏来进行的。哪怕邮件服务当下暂时没办法使用，消息也会在队列里安全留存，待邮件服务恢复以后接着处理。这样的异步化改造，不光提升了用户体验，还增强了系统的容错能力。而这恰恰是消息中间件在互联网公司的核心应用场景当中的一种。

解耦设计让系统更灵活稳定

在传统架构里，订单系统与库存系统好似被绳索捆绑相连。一旦库存系统开展升级维护，或者出现故障状况，便会致使订单系统同时陷入不可用局面，哪怕库存问题跟订单自身并无直接关联。如此这般高度耦合的系统架构，给运维工作以及开发工作均引发了巨大挑战。

经由消息中间件，两个系统间的关系转变为借助队列来开展数据交换，订单系统完成下单动作之后，仅需将订单信息写入消息队列，并不用在意库存系统是否处于在线状态，库存系统从队列里获取消息后实施扣减操作，处理结果经由另一个队列返还给订单系统，即便库存系统需要停机进行维护，订单系统依旧能够正常接收用户订单。

在分布式系统里，这种解耦所带来的好处格外显著迥异。不同的团队能够各自独立开展开发、部署以及升级他们自身的系统这样的操作行为，只要事先约定好消息的格式这一个事先确定的条件即可。消息中间件本身具备支持多种协议的能力，像是AMQP这种二进制协议，它能够提供安全且高效的消息传递的功能特性，此外还能够毫不费力轻而易举地完成负载均衡以及高可用这样的目标实现。

主流消息中间件该如何选择

消息中间件产品在市场当中属于数量众多的状态，究竟选择哪一种是由具体的业务场景来决定的。RabbitMQ是基于AMQP这个协议的产品，它的功能是完善的，支持消息重试以及死信队列等高级特性，不过因为它的开发语言是Erlang，在国内精通此语言的人员数量较少，对于中小型公司而言使用它是全然不存在问题的，它适合那种需要高可靠性以及丰富功能的场景。

阿里开源的产品RocketMQ，支撑着诸如延迟消息、事务消息、消息回溯这般大量的高级功能，几乎不存在什么明显的缺点，能够应对高并发状况下的技术挑战，还可以实现分布式事务，不管是中型公司还是大型企业均可对其进行选择。

在设计方面，Kafka执着于追求极致性能，然而却牺牲了一定程度的可靠性，它把存有一定重要意义的数据依据设计蓝图优先存储至存有数据的装置内存缓冲存储区等待合适时间处理，如果机器突然间出现无法正常运转的状况，那么缓冲存储区里的数据就存在丢失的可能性，所以Kafka具备的功能相对比较单纯，主要运用于数据量巨大及相关领域，像与用户自身行为有关的记录的收集和运算等行为，进而达成类似“猜你喜欢”这种带有一定推测性质的推荐功能。

使用消息中间件需要警惕哪些坑

消息中间件即便非常强大，然而引入这之后会带来全新的挑战性问题。一致性难题属于常见的容易陷入的困境状况：订单系统一旦将消息写入队列然后就返回成功状态，用户会认为操作已然完成结束，可是要是后续消费者处理遭遇失败状况，就会致使数据出现不一致问题情形。举例来说就是，用户看到下单显示成功，但是库存却并没有进行扣减操作，又或者库存扣减了然而却并没有生成实际的真实订单。

高并发场景里容易碰到消息堆积这一状况，消息生产速度一直大于消费速度时，队列中的消息会不断地积攒增多，占据大量磁盘空间，最终对系统稳定性造成影响，有着解决思路包含合理设定限流参数、优化消费者处理逻辑、增加消费者实例数量等情况。

实际予以使用时，还得要考虑消息中间件自身的高可用部署事情。单节点进行部署有着单点故障风险，一旦出现宕机的状况，那整个业务链路便会中断。镜像集群模式能够保障高可用，不过却需要投入更多的机器资源。针对不同的业务场景而言，需要于可靠性、性能以及成本之间找到平衡点。

你于项目里运用了哪一种消息中间件，碰到过消息堆积以及数据不一致的状况吗，欢迎在评论区分享一下你的实践经验，点赞能让更多人瞧见这篇干货文章。