1、RabbitMQ 简说

MQ 版本：rabbitmq-3.13.0 & erlang-26.2.2

系统：Deepin V20 & Rocky Linux 9.3

什么是 MQ

消息（Message）：在多个应用之间传递的数据。如文本字符串、JSON 等。

消息队列（Message Queue）：一种跨进程传递消息的通信机制，用于上下游传递消息。

使用 MQ 的原因

MQ 具有 流量削峰、应用解耦、异步处理、广播、最终一致性 的能力。。

流量削峰：解决高并发问题

假设，正常情况下，订单系统可以处理 1W 个订单。突发情况，流量激增，出现了 2W 个订单，此时，系统难以处理。若使用 MQ 做缓冲层处理，可以把订单分散到 MQ 中处理。

应用解耦：提升系统可用性

假设电商系统中：订单系统、库存系统、物流系统、支付系统。用户下单支付时，任何一个系统出现故障，都会导致下单失败。使用 MQ 后，假设物流系统出现故障，物流系统需要处理的数据被缓存在了 MQ 中，不影响其他的系统的使用。物流系统恢复后，继续处理物流信息即可。

异步处理：提升响应速度

有些任务是耗时的，需要异步进行处理。如 A 调用 B，但 B 是一个耗时的任务，A 不知道 B 什么时候可以处理完成。按照以往的方法：A 每隔一段时间去调用 B，问它处理好了没有了；A 提供一个回调函数，当 B 处理完成后调用 A 的回调函数，通知 B 我已经处理完了。

使用 MQ 后可以很容易处理这个问题。 A 调用 B 后，只需要监听 B 处理完成的消息。当 B 处理完成后，发送一条消息给 MQ，MQ 会把消息转发给 A，这样 A 就知道 B 有没有处理完成。

广播

没有消息队列时，当有新的业务接入时，都需要进行接口调试。使用 MQ 后，只需要关系消息是否送到了队列，至于是谁来订阅，MQ 不管。

最终一致性

最终一致性指的是两个系统的状态保持一致，要么都成功，要么都失败。理论上，当然是越快越好，保持数据一致性。但是实际情况中，会因各种情况导致数据无法实时保持一致性，但是最后两个系统的数据是一致的。

什么时候使用 MQ

既然 MQ 这么好，那我每个应用都使用它哪了。千万别这样，需要根据实际情况来确定。MQ 的引入，同时也增加了系统的复杂性。

一般情况下参考如下：

• 上游不关心下游执行结果
• 上游关心下游执行结果，但执行时间很长
• 数据库驱动的任务依赖。

那么什么时候不使用 MQ？当上游实时关注执行结果，就不需要使用 MQ 了，通常常用 RPC。

主流 MQ