Rocketmq常用使用场景

RocketMQ 是阿里开源的分布式消息中间件，跟其它中间件相比，RocketMQ 的特点是纯JAVA实现

基础概念
Producer： 消息生产者，负责产生消息，一般由业务系统负责产生消息
Producer Group： 消息生产者组，简单来说就是多个发送同一类消息的生产者称之为一个生产者
Consumer： 消息消费者，负责消费消息，一般是后台系统负责异步消费
Consumer Group： 消费者组，和生产者类似，消费同一类消息的多个 Consumer 实例组成一个消费者组
Topic： 主题，用于将消息按主题做划分，Producer将消息发往指定的Topic，Consumer订阅该Topic就可以收到这条消息
Message： 消息，每个message必须指定一个topic，Message 还有一个可选的 Tag 设置，以便消费端可以基于 Tag 进行过滤消息
Tag： 标签，子主题（二级分类）对topic的进一步细化,用于区分同一个主题下的不同业务的消息
Queue： Topic和Queue是1对多的关系，一个Topic下可以包含多个Queue，主要用于负载均衡，Queue数量设置建议不要比消费者数少。发送消息时，用户只指定Topic，Producer会根据Topic的路由信息选择具体发到哪个Queue上。Consumer订阅消息时，会根据负载均衡策略决定订阅哪些Queue的消息
Dead-Letter Message： 死信队列用于处理无法被正常消费的消息。当一条消息初次消费失败，消息队列RocketMQ会自动进行消息重试；达到最大重试次数后，若消费依然失败，则表明Consumer在正常情况下无法正确地消费该消息。此时，消息队列RocketMQ不会立刻将消息丢弃，而是将这条消息发送到该Consumer对应的特殊队列中。
Offset： RocketMQ在存储消息时会为每个Topic下的每个Queue生成一个消息的索引文件，每个Queue都对应一个Offset记录当前Queue中消息条数
NameServer： NameServer可以看作是RocketMQ的注册中心，它管理两部分数据：集群的Topic-Queue的路由配置；Broker的实时配置信息。其它模块通过Nameserv提供的接口获取最新的Topic配置和路由信息；各 NameServer 之间不会互相通信，各 NameServer 都有完整的路由信息，即无状态。
Broker： Broker是RocketMQ的核心模块，负责接收并存储消息，同时提供Push/Pull接口来将消息发送给Consumer。Broker同时提供消息查询的功能，可以通过MessageID和MessageKey来查询消息。Borker会将自己的Topic配置信息实时同步到NameServer
基础架构

3为什么使用消息队列
常用场景有 4 个：异步解耦、削峰填谷，分布式事务一致性，大数据分析。
3.1 异步解耦
例如：交易系统作为淘宝和天猫主站最核心的系统，每笔交易订单数据的产生会引起几百个下游业务系统的关注，包括物流、购物车、积分、流计算分析等等，整体业务系统庞大而且复杂，消息队列RocketMQ可实现异步通信和应用解耦，确保主站业务的连续性。
3.2 削峰填谷
例如：每天 0:00 到 12:00，A 系统风平浪静，每秒并发请求数量就 50 个。结果每次一到 12:00 ~ 13:00 ，每秒并发请求数量突然会暴增到 5k+ 条。但是系统是直接基于 MySQL 的，大量的请求涌入 MySQL，每秒钟对 MySQL 执行约 5k 条 SQL。
一般的 MySQL，扛到每秒 2k 个请求就差不多了，如果每秒请求到 5k 的话，可能就直接把 MySQL 给打死了，导致系统崩溃，用户也就没法再使用系统了。但是高峰期一过，到了下午的时候，就成了低峰期，可能也就 1w 的用户同时在网站上操作，每秒中的请求数量可能也就 50 个请求，对整个系统几乎没有任何的压力。如果使用 MQ，每秒 5k 个请求写入 MQ，A 系统每秒钟最多处理 2k 个请求，因为 MySQL 每秒钟最多处理 2k 个。A 系统从 MQ 中慢慢拉取请求，每秒钟就拉取 2k 个请求，不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就 ok，这样下来，哪怕是高峰期的时候，A 系统也绝对不会挂掉。
3.3 分布式事务一致性
交易系统、支付红包等场景需要确保数据的最终一致性，大量引入消息队列RocketMQ的分布式事务，既可以实现系统之间的解耦，又可以保证最终的数据一致性。
3.4 大数据分析
数据在“流动”中产生价值，传统数据分析大多是基于批量计算模型，而无法做到实时的数据分析，利用阿里云消息队列RocketMQ与流式计算引擎相结合，可以很方便的实现业务数据的实时分析。
消息队列缺点：
（1）可用性降低
（2）系统复杂度提高
（3）一致性问题