1.什么是 MQ
MQ 是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务；
本质是个队列，FIFO 先入先出，只不过队列中存放的内容是message 而已，还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息；
2.为什么要用 MQ
（1）流量消峰
如果有两万次下单操作系统是处理不了的，只能限制订单超过一万后不允许用户下单。使用消息队列做缓冲，我们可以取消这个限制，把一秒内下的订单分散成一段时间来处理，这时有些用户可能在下单十几秒后才能收到下单成功的操作，但是比不能下单的体验要好；
（2）应用解耦
（3）异步处理
问题：A 调用 B，B 需要花费很长时间执行，但是 A 需要知道 B 什么时候可以执行完，以前一般有两种方式，A 过一段时间去调用 B 的查询 api 查询。或者 A 提供一个 callback api， B 执行完之后调用 api 通知 A 服务；
用消息总线：
3.MQ 的分类
（1）ActiveMQ
优点：单机吞吐量万级，时效性 ms 级，可用性高，基于主从架构实现高可用性，消息可靠性较低的概率丢失数据；
缺点：官方社区现在对 ActiveMQ 5.x 维护越来越少，高吞吐量场景较少使用；
（2）Kafka
优点：
- 1.性能卓越，单机写入 TPS 约在百万条/秒，最大的优点，就是吞吐量高。时效性 ms 级可用性非常高；
- 2.kafka 是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用；
- 3.消费者采用 Pull 方式获取消息, 消息有序, 通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次;
- 4.有优秀的第三方Kafka Web 管理界面 Kafka-Manager；
- 5.在日志领域比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用；
- 6.功能支持：功能较为简单，主要支持简单的 MQ 功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用；
缺点：
- 1.Kafka 单机超过 64 个队列/分区，Load 会发生明显的飙高现象，队列越多，load 越高，发送消息响应时间变长；
- 2.使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间，消费失败不支持重试；
- 3.支持消息顺序，但是一台代理宕机后，就会产生消息乱序；
（3）RocketMQ
优点：
- 1.单机吞吐量十万级,可用性非常高，分布式架构,消息可以做到 0 丢失,MQ 功能较为完善，还是分布式的，扩展性好；
- 2.支持 10 亿级别的消息堆积，不会因为堆积导致性能下降；
- 3.源码是 java 我们可以自己阅读源码，定制自己公司的 MQ；
缺点：
1.支持的客户端语言不多，目前是 java 及 c++，其中 c++不成熟；社区活跃度一般,没有在 MQ核心中去实现 JMS 等接口,有些系统要迁移需要修改大量代码；
（4）RabbitMQ
优点：
- 1.由于 erlang 语言的高并发特性，性能较好；
- 2.吞吐量到万级，MQ 功能比较完备,健壮、稳定、易用、跨平台、支持多种语言 如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持 AJAX 文档齐全；
- 3.开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用,社区活跃度高；更新频率相当高
缺点：
4.MQ 的选择
Kafka：
- Kafka 主要特点是基于 Pull 的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，用于日志收集和传输，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。大型公司建议可以选用，如果有日志采集功能，肯定是首选 kafka 了；
RocketMQ：
- 对于可靠性要求很高的场景，尤其是电商里面的订单扣款，以及业务削峰，在大量交易涌入时，后端可能无法及时处理的情况，阿里双 11 已经经历了多次考验，RoketMQ 在稳定性上可能更值得信赖，如果你的业务有上述并发场景，建议可以选择 RocketMQ；
RabbitMQ：
- 结合 erlang 语言本身的并发优势，性能好时效性微秒级，社区活跃度也比较高，管理界面用起来十分方便，如果数据量没有那么大，中小型公司优先选择功能比较完备的 RabbitMQ；
