之前疫情帶來的隔離使得我們只能待在家里，除了工作、上網課、自我充電之外，即使有云健身、云購物、做美食等等活動，我們似乎還是覺得少了點什么。一天24小時，活動的最大空間就是從客廳到廚房，這時候最大的釋放莫過于買買買了。

說到買買買，最激動人心的就是雙十一了，雙十一活動雖然多可即使你提前開始打開手機電腦iPad等著，準點開搶，然而還是搶不到搶不到搶不到！這背后的原因真的是因為有的人手速快、有的人運氣好，而并不是供應商搞這樣的活動來吸引人然而實際沒做活動。

我們以最讓大家激情澎湃的雙十一為例，從23:59分開始，每個人都打開手機，不斷的刷新頁面，不斷的點擊商品去結算，直到00:00這一時刻過去。除了商品買到或沒買到之外，淘寶app或網頁版卻也還是可用的，只不過是這件商品買不到而已，但不影響其它的商品的購買，在2019年的雙十一中淘寶每秒處理544000筆請求，如此大的用戶請求量下還保障業務的正常運行，可以說阿里云是非常了不起的。在以前的交易系統中，我們購買一個商品，先進行商品的篩選，然后提交購買商品的款式、數量給到系統，這時候需要等待查詢庫存的結果，如果有商品的話則可以繼續進行付款，如果沒有的話就返回錯誤。如果是這樣的機制運行在雙十一這樣的大流量里，那么所有的人都要瘋了，一來一回的等，索性不買了！實際上我們也找到了一個特別好的解決方案— 消息隊列Message Queue，用其來實現消息的異步傳輸。現在的交易系統是這樣的，我們篩選好商品之后，直接向訂單系統發起購買請求，訂單系統一邊給庫存系統發送用戶訂單，另一邊直接返回用戶訂單結果，用戶無須等待即可快速的完成整個購物流程。

那么MQ（Message Queue）的運行機制是怎么樣的呢？現在業內常用的MQ包括Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ，四者的基本原理都差不多，只不過是根據自己的類型不同而有些許區別，我們以RabbitMQ來進行講解吧～

在RabbitMQ中有三個角色，生產者producer、Broker、消費者consumer，

? 生產者

即消息的創建者，將業務產生的數據進行一定的包裝，放進broker中。

? 消費者

即接收消息的一方，通過連接broker，訂閱隊列里面的消息。

? broker

即管理消息的服務器，它包含exchange和queue。exchange即交換器，生產者將消息投給broker后，broker內的exchange決定把消息分發給哪個隊列queue。

典型的MQ設計模式有兩種，即點對點P2P（point to point）、發布訂閱pub\sub（publish\subscribe）.

? P2P模式

P2P的典型特點是發送的消息都會被成功處理。每個消息只有一個消費者，并且成功消費后告知生產者。它包含生產者、消息隊列、消費者三個模塊。

? Pub\Sub模式

發布\訂閱模式的特點是一條消息可以被多個消費者消費、也可以不必消費，消費者根據自己的需要來訂閱生產者消息。包含生產者、topic、消費者三個模塊，topic也就是主題。對于生產者消費者大家很熟悉了，但topic有點晦澀，我們以阿里巴巴旗下有淘寶、天貓、支付寶等產品來講解一下，在客戶注冊不同app后發送注冊成功的短信中，淘寶的注冊成功短信是一個topic，天貓的短信是另一個topic。

其實整個消息管理系統的運轉就和平時寄快遞差不多，假設我們要寄個物品回家，首先將我們的快遞給到快遞公司，快遞公司內部根據目的地再分配走哪條路線，到達目的地后再由快遞員送到家里。我們就是生產者，整個快遞公司就是broker，不同的目的地就是不同的topic，收件人就是消費者。

MQ是隨著云計算的出現而出現的，隨著互聯網的發展，應用變得越來越復雜，系統與系統之間互相依賴，這樣就導致在開發過程中開發周期長、上線要互相等待、上線后用戶使用某個服務時也要互相等待。這時候MQ就擔任了系統與系統之間的橋梁，讓它們不再互相強依賴，訂單系統可以獨自開發完成上線、庫存系統也可以獨自開發完成上線，用戶使用時感覺順暢，實現了系統與系統之間的解耦。

MQ除了異步處理、解耦外，另一個主要的應用場景就是削峰。以我們在京東搶商品為例，15:00準時開搶，這個時候可能一下子就來了10000個用戶（平常也就是1000個用戶，一下多了十倍），如果每個用戶的下單請求都去請求庫存系統的話，那么后臺的數據庫一下子就崩潰了，但有了MQ，我們可以把用戶的請求全都放在消息隊列里，等到后臺一個個的處理，就等價于把流量高峰削減了，保障了網站的正常運行。

隨著5G的到來、云計算的發展、人工智能的應用與普及，會有越來越多的人同時接入互聯網，傳統的“巨無霸”應用已不可取，將消息隊列融合在應用中，實現應用的解耦、異步使用，才能保障用戶的使用體驗，也才能保障互聯網繼續大步的往前發展，用戶更快、更爽～