1.1.同步和异步通讯
服务间通讯有同步和异步两种方式：
- 同步通讯：就像打电话，需要实时响应。
- 异步通讯：就像发邮件，不需要马上回复。
两种方式各有优劣，打电话可以立即得到响应，但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件，但是往往响应会有延迟。
1.1.1.同步通讯
虽然调用可以实时得到结果，但存在下面的问题：
- 耦合度高: 每次加入新的需求 都有去改代码
- 性能下降: 调用服务等待时间长
- 资源浪费: 调用链中的服务都要等待,不能及时的释放资源
- 级联失败: 级联调用的时候会有级联失败的风险
1.1.2.异步通讯
异步调用则可以避免上述问题：
我们以购买商品为例，用户支付后需要调用订单服务完成订单状态修改，调用物流服务，从仓库分配响应的库存并准备发货。
在事件模式中，支付服务是事件发布者（publisher），在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件（event），事件中带上订单id。
订单服务和物流服务是事件订阅者（Consumer），订阅支付成功的事件，监听到事件后完成自己业务即可。
为了解除事件发布者与订阅者之间的耦合，两者并不是直接通信，而是有一个中间人（Broker）。发布者发布事件到Broker，不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件，不关心谁发来的消息。
Broker 是一个像数据总线一样的东西，所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上，这个总线就像协议一样，让服务间的通讯变得标准和可控。
好处：
- 吞吐量提升：无需等待订阅者处理完成，响应更快速
- 故障隔离：服务没有直接调用，不存在级联失败问题
- 调用间没有阻塞，不会造成无效的资源占用
- 耦合度极低，每个服务都可以灵活插拔，可替换
- 流量削峰：不管发布事件的流量波动多大，都由Broker接收，订阅者可以按照自己的速度去处理事件
缺点：
- 架构复杂了，业务没有明显的流程线，不好管理
- 需要依赖于Broker的可靠、安全、性能
好在现在开源软件或云平台上 Broker 的软件是非常成熟的，比较常见的一种就是我们今天要学习的MQ技术。
1.2.技术对比：
MQ，中文是消息队列（MessageQueue），字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。
比较常见的MQ实现：
- ActiveMQ
- RabbitMQ
- RocketMQ
- Kafka
几种常见MQ的对比：
| RabbitMQ | ActiveMQ | RocketMQ | Kafka | |
| 公司/社区 | Rabbit | Apache | 阿里 | Apache |
| 开发语言 | Erlang(并发能力强，性能及其好) | Java | Java | Scala&Java |
| 协议支持 | AMQP，XMPP，SMTP，STOMP | OpenWire,STOMP，REST,XMPP,AMQP | 自定义协议 | 自定义协议 |
| 可用性 | 高 | 一般 | 高 | 高 |
| 单机吞吐量(性能承载能力) | 一般 | 差 | 高 | 非常高 |
| 消息延迟 | 微秒级 | 毫秒级 | 毫秒级 | 毫秒以内 |
消息可靠性 |
高 |
一般 |
高 |
一般 |
追求可用性(当需要处理数据时，资源处于可用状态的程度)：Kafka、 RocketMQ 、RabbitMQ
追求可靠性：RabbitMQ、RocketMQ
追求吞吐能力(十万级别的)：RocketMQ、Kafka
追求消息低延迟：RabbitMQ、Kafka
通过上述对比最后给大家建议如下:
一般的业务系统要引入 MQ，最早大家都用 ActiveMQ，但是现在确实大家用的不多了，没经过大规模吞吐量场景的验证，社区也不是很活跃，所以不推荐用这个了； 后来大家开始用 RabbitMQ，由于是 erlang 语言阻止了大量的 Java 工程师去深入研究和掌控它，对公司而言，几乎处于不可控的状态，但是确实人家是开源的，比较稳定的支持，活跃度也高； 不过现在确实越来越多的公司会去用 RocketMQ，确实很不错，毕竟是阿里出品，但社区可能有突然黄掉的风险（目前 RocketMQ 已捐给 Apache，但 GitHub 上的活跃度其实不算高）对自己公司技术实力有绝对自信的，推荐用 RocketMQ，否则回去老老实实用 RabbitMQ 吧，人家有活跃的开源社区，绝对不会黄。 所以中小型公司，技术实力较为一般，技术挑战不是特别高，用 RabbitMQ 是不错的选择；大型公司，基础架构研发实力较强，用 RocketMQ 是很好的选择。 如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用 Kafka 是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝对不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。
2.快速入门
2.1.安装RabbitMQ
MQ的基本结构：
【1】RabbitMQ中的一些角色：
- publisher：生产者(发布者)
- consumer：消费者
- exchange：交换机，负责消息路由
- queue：队列，存储消息
- virtualHost：虚拟主机，隔离不同租户的exchange、queue、消息的隔离
- channel：表示通道，操作MQ的工具。是消息发布者和交换机之间的连接通道，也是消息消费者连接队列的通道。
【2】将以上的RabbitMQ基本结构归纳为以下四点：
1.消息的发布者(publisher)将消息投递到交换机(exchange)
2.交换机(exchange)将消息转发到与之绑定的队列(queue)
3.消息消费者(consumer)监听队列(queue)，获取队列(queue)中的消息
4.将不同的队列(queue)和交换机(exchange)划分成一组，称为虚拟主机(virtualHost)
注意：消息的发布者(publisher)只知道对应的交换机(exchange)，不知道队列。反之，消息消费者(consumer)只知道队列(queue)，不知道交换机(exchange)
2.2.RabbitMQ消息模型
RabbitMQ官方提供了5个不同的Demo示例，对应了不同的消息模型：
【1】基本消息队列（BasicQueue）
P（producer/ publisher）：生产者，一个发送消息的用户应用程序。我们自己书写代码发送。
C（consumer）：消费者，消费和接收有类似的意思，消费者是一个主要用来等待接收消息的用户应用程序。我们自己书写代码接收。
队列（红色区域）：存在于rabbitmq内部。许多生产者可以发送消息到一个队列，许多消费者可以尝试从一个队列接收数据。
总之：生产者将消息发送到队列，消费者从队列中获取消息，队列是存储消息的缓冲区。
【2】工作消息队列（WorkQueue）
工作消息队列是基本消息队列的增强版，具有多个消费者消费队列的消息。假设消息队列中积压了多个消息，那么此时可以使用多个消费者来消费队列中的消息。效率要比基本消息队列模型高。
【3】发布订阅（Publish、Subscribe），又根据交换机类型不同分为三种：
1、1个生产者，多个消费者
2、每一个消费者都有自己的一个队列
3、生产者没有将消息直接发送到队列，而是发送到了交换机
4、每个队列都要绑定到交换机
5、生产者发送的消息，经过交换机到达队列，实现一个消息被多个消费者获取的目的
X（Exchanges）：交换机一方面：接收生产者发送的消息。另一方面：知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队列、或是将消息丢弃。到底如何操作，取决于Exchange的类型。Exchange（交换机）只负责转发消息，不具备存储消息的能力，因此如果没有任何队列与Exchange绑定，或者没有符合路由规则的队列，那么消息会丢失！
Fanout Exchange：广播
将消息交给所有绑定到交换机的队列,生产者发送的消息，只能发送到交换机，交换机来决定要发给哪个队列，生产者无法决定。交换机把消息发送给绑定过的所有队列.队列的消费者都能拿到消息。实现一条消息被多个消费者消费.
- Direct Exchange：路由
1.在广播模式中，生产者发布消息，所有消费者都可以获取所有消息。
2.在某些场景下，我们希望不同的消息被不同的队列消费。这时就要用到Direct类型的Exchange。在Direct模型下，队列与交换机的绑定，不能是任意绑定了，而是要指定一个RoutingKey（路由key）.消息的发送方在向Exchange发送消息时，也必须指定消息的routing key。
3.P：生产者，向Exchange发送消息，发送消息时，会指定一个routing key。
4.X：Exchange（交换机），接收生产者的消息，然后把消息递交给 与routing key完全匹配的队列
- Topic Exchange：主题
1.Topic类型的Exchange与Direct相比，都是可以根据RoutingKey把消息路由到不同的队列。只不过Topic类型Exchange可以让队列在绑定Routing key 的时候使用通配符！
2.Routingkey 一般都是有一个或多个单词组成，多个单词之间以”.”分割，例如： item.insert
3.通配符规则：
#：匹配一个或多个词
*：匹配恰好1个词
2.3.入门案例
简单队列模式的模型图：
官方的HelloWorld是基于最基础的消息队列模型来实现的，只包括三个角色：
- publisher：消息发布者，将消息发送到队列queue
- queue：消息队列，负责接受并缓存消息
- consumer：订阅队列，处理队列中的消息
项目结构如下：
包括三部分：
- mq-demo：父工程，管理项目依赖
- publisher：消息的发送者
- consumer：消息的消费者
2.3.1.publisher实现
略…
