文章大纲
一、什么是消息中间件
二、消息中间件组成
三、消息队列的的传输模式
四、消息中间件的优势
五、消息中间件应用场景
六、消息中间件常用协议
七、常见消息中间件介绍与比较
八、参考文章
一、什么是消息中间件
消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发RocketMQ等。
二、消息中间件组成
1. Broker
消息服务器，为server提供消息核心服务
2. Producer
消息生产者，业务的发起方，负责生产消息传输给broker
3. Consumer
消息消费者，业务的处理方，负责从broker获取消息并进行业务逻辑处理
4. Topic
主题，发布订阅模式下的消息统一汇集地，不同生产者向topic发送消息，由MQ服务器分发到不同的订阅者，实现消息的广播
5. Queue
队列，PTP模式下，特定生产者向特定queue发送消息，消费者订阅特定的queue完成指定消息的接收
6. Message
消息体，根据不同通信协议定义的固定格式进行编码的数据包，来封装业务数据，实现消息的传输
三、消息队列的的传输模式
1. 点对点
点对点模型 用于 消息生产者 和 消息消费者 之间 点到点 的通信。消息生产者将消息发送到由某个名字标识的特定消费者。这个名字实际上对于消费服务中的一个 队列（Queue），在消息传递给消费者之前它被 存储 在这个队列中。队列消息 可以放在 内存 中也可以 持久化，以保证在消息服务出现故障时仍然能够传递消息。
传统的点对点消息中间件通常由 消息队列服务、消息传递服务、消息队列 和 消息应用程序接口 API 组成，其典型的结构如下图所示。
特点
每个消息只用一个消费者；
发送者和接受者没有时间依赖；
接受者确认消息接受和处理成功。
示意图如下所示
2. 发布/订阅模型（Pub/Sub）
发布者/订阅者 模型支持向一个特定的 消息主题 生产消息。0 或 多个订阅者 可能对接收来自 特定消息主题 的消息感兴趣。
在这种模型下，发布者和订阅者彼此不知道对方，就好比是匿名公告板。这种模式被概况为：多个消费者可以获得消息，在 发布者 和 订阅者 之间存在 时间依赖性。发布者需要建立一个 订阅（subscription），以便能够消费者订阅。订阅者 必须保持 持续的活动状态 并 接收消息。
在这种情况下，在订阅者 未连接时，发布的消息将在订阅者 重新连接 时 重新发布，如下图所示：
特性
每个消息可以有多个订阅者；
客户端只有订阅后才能接收到消息；
持久订阅和非持久订阅。
注意
发布者和订阅者有时间依赖：接受者和发布者只有建立订阅关系才能收到消息；
持久订阅：订阅关系建立后，消息就不会消失，不管订阅者是否都在线；
非持久订阅：订阅者为了接受消息，必须一直在线。当只有一个订阅者时约等于点对点模式
四、消息中间件的优势
1. 系统解耦
交互系统之间没有直接的调用关系，只是通过消息传输，故系统侵入性不强，耦合度低。
2. 提高系统响应时间
例如原来的一套逻辑，完成支付可能涉及先修改订单状态、计算会员积分、通知物流配送几个逻辑才能完成；通过MQ架构设计，就可将紧急重要（需要立刻响应）的业务放到该调用方法中，响应要求不高的使用消息队列，放到MQ队列中，供消费者处理。
3. 为大数据处理架构提供服务
通过消息作为整合，大数据的背景下，消息队列还与实时处理架构整合，为数据处理提供性能支持。
4. Java消息服务——JMS
Java消息服务（Java Message Service，JMS）应用程序接口是一个Java平台中关于面向消息中间件（MOM）的API，用于在两个应用程序之间，或分布式系统中发送消息，进行异步通信。
JMS中的P2P和Pub/Sub消息模式：点对点（point to point， queue）与发布订阅（publish/subscribe，topic）最初是由JMS定义的。这两种模式主要区别或解决的问题就是发送到队列的消息能否重复消费(多订阅)。
五、消息中间件应用场景
当你需要使用 消息队列 时，首先需要考虑它的必要性。可以使用消息队列的场景有很多，最常用的几种，是做 应用程序松耦合、异步处理模式、发布与订阅、最终一致性、错峰流控 和 日志缓冲 等。反之，如果需要 强一致性，关注业务逻辑的处理结果，则使用 RPC 显得更为合适。
1. 异步处理
1.1 介绍
有些业务不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。
1.2 具体场景
用户为了使用某个应用，进行注册，系统需要发送注册邮件并验证短信。对这两个操作的处理方式有两种：串行及并行。
（1）串行方式：新注册信息生成后，先发送注册邮件，再发送验证短信；
在这种方式下，需要最终发送验证短信后再返回给客户端。
（2）并行处理：新注册信息写入后，由发短信和发邮件并行处理；
在这种方式下，发短信和发邮件 需处理完成后再返回给客户端。
假设以上三个子系统处理的时间均为50ms，且不考虑网络延迟，则总的处理时间：
串行：50+50+50=150ms 并行：50+50 = 100ms
若使用消息队列：
并在写入消息队列后立即返回成功给客户端，则总的响应时间依赖于写入消息队列的时间，而写入消息队列的时间本身是可以很快的，基本可以忽略不计，因此总的处理时间相比串行提高了2倍，相比并行提高了一倍；
2. 应用耦合
2.1 介绍
交互系统之间没有直接的调用关系，只是通过消息传输，故系统侵入性不强，耦合度低。
2.2 具体场景
用户使用QQ相册上传一张图片，人脸识别系统会对该图片进行人脸识别，一般的做法是，服务器接收到图片后，图片上传系统立即调用人脸识别系统，调用完成后再返回成功，如下图所示：
该方法有如下缺点：
（1）人脸识别系统被调失败，导致图片上传失败；
（2）延迟高，需要人脸识别系统处理完成后，再返回给客户端，即使用户并不需要立即知道结果；
（3）图片上传系统与人脸识别系统之间互相调用，需要做耦合；
若使用消息队列：
客户端上传图片后，图片上传系统将图片信息如uin、批次写入消息队列，直接返回成功；而人脸识别系统则定时从消息队列中取数据，完成对新增图片的识别。
此时图片上传系统并不需要关心人脸识别系统是否对这些图片信息的处理、以及何时对这些图片信息进行处理。事实上，由于用户并不需要立即知道人脸识别结果，人脸识别系统可以选择不同的调度策略，按照闲时、忙时、正常时间，对队列中的图片信息进行处理。
3. 流量削峰和流控
3.1 介绍
当上下游系统 处理能力存在差距的时候，利用 消息队列 做一个通用的 “漏斗”，进行 限流控制。在下游有能力处理的时候，再进行分发。
3.2 具体场景
用户在支付系统成功结账后，订单系统会通过短信系统向用户推送扣费通知。短信系统 可能由于 短板效应，速度卡在 网关 上（每秒几百次请求），跟 前端的并发量 不是一个数量级。于是，就造成 支付系统 和 短信系统 的处理能力出现差异化。
然而用户晚上个半分钟左右收到短信，一般是不会有太大问题的。如果没有消息队列，两个系统之间通过 协商、滑动窗口 等复杂的方案也不是说不能实现。但 系统复杂性 指数级增长，势必在 上游 或者 下游 做 存储，并且要处理 定时、拥塞 等一系列问题。而且每当有 处理能力有差距 的时候，都需要 单独 开发一套逻辑来维护这套逻辑。
所以，利用中间系统转储两个系统的通信内容，并在下游系统有能力处理这些消息的时候，再处理这些消息，是一套相对较通用的方式。
应用案例
（1）把消息队列当成可靠的 消息暂存地，进行一定程度的 消息堆积；
（2）定时进行消息投递，比如模拟 用户秒杀 访问，进行 系统性能压测。
4. 消息驱动的系统
具体场景
用户新上传了一批照片， 人脸识别系统需要对这个用户的所有照片进行聚类，聚类完成后由对账系统重新生成用户的人脸索引(加快查询)。这三个子系统间由消息队列连接起来，前一个阶段的处理结果放入队列中，后一个阶段从队列中获取消息继续处理。
该方法有如下优点：
（1）避免了直接调用下一个系统导致当前系统失败；
（2）每个子系统对于消息的处理方式可以更为灵活，可以选择收到消息时就处理，可以选择定时处理，也可以划分时间段按不同处理速度处理；
5. 日志处理
将消息队列用在 日志处理 中，比如 Kafka 的应用，解决 海量日志 传输和缓冲的问题。
应用案例
把日志进行集中收集，用于计算 PV、用户行为分析 等等。
6. 顺序保证
在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。
7. 消息通讯
消息队列一般都内置了 高效的通信机制，因此也可以用于单纯的 消息通讯，比如实现 点对点消息队列 或者 聊天室 等。
六、消息中间件常用协议
1. AMQP协议
AMQP即Advanced Message Queuing Protocol,一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受客户端/中间件不同产品，不同开发语言等条件的限制。
优点：可靠、通用
2. MQTT协议
MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输）是IBM开发的一个即时通讯协议，有可能成为物联网的重要组成部分。该协议支持所有平台，几乎可以把所有联网物品和外部连接起来，被用来当做传感器和致动器（比如通过Twitter让房屋联网）的通信协议。
优点：格式简洁、占用带宽小、移动端通信、PUSH、嵌入式系统
3. STOMP协议
STOMP（Streaming Text Orientated Message Protocol）是流文本定向消息协议，是一种为MOM(Message Oriented Middleware，面向消息的中间件)设计的简单文本协议。STOMP提供一个可互操作的连接格式，允许客户端与任意STOMP消息代理（Broker）进行交互。
优点：命令模式（非topic\queue模式）
4. XMPP协议
XMPP（可扩展消息处理现场协议，Extensible Messaging and Presence Protocol）是基于可扩展标记语言（XML）的协议，多用于即时消息（IM）以及在线现场探测。适用于服务器之间的准即时操作。核心是基于XML流传输，这个协议可能最终允许因特网用户向因特网上的其他任何人发送即时消息，即使其操作系统和浏览器不同。
优点：通用公开、兼容性强、可扩展、安全性高，但XML编码格式占用带宽大
5. 其他基于TCP/IP自定义的协议
有些特殊框架（如：redis、kafka、zeroMq等）根据自身需要未严格遵循MQ规范，而是基于TCP\IP自行封装了一套协议，通过网络socket接口进行传输，实现了MQ的功能。
七、常见消息中间件介绍与比较
1. 中间件介绍
1.1 ActiveMQ
简介
ActiveMQ 是由 Apache 出品，ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1 和 J2EE 1.4 规范的 JMS Provider 实现。它非常快速，支持 多种语言的客户端 和 协议，而且可以非常容易的嵌入到企业的应用环境中，并有许多高级功能。
主要特性
（1）服从JMS规范：JMS 规范提供了良好的标准和保证，包括：同步 或 异步 的消息分发，一次和仅一次的消息分发，消息接收 和 订阅 等等。遵从 JMS 规范的好处在于，不论使用什么 JMS 实现提供者，这些基础特性都是可用的；
（2）连接灵活性：ActiveMQ 提供了广泛的 连接协议，支持的协议有：HTTP/S，IP 多播，SSL，TCP，UDP 等等。对众多协议的支持让 ActiveMQ 拥有了很好的灵活性；
（3）支持的协议种类多：OpenWire、STOMP、REST、XMPP、AMQP；
（4）持久化插件和安全插件：ActiveMQ 提供了 多种持久化 选择。而且，ActiveMQ 的安全性也可以完全依据用户需求进行 自定义鉴权 和 授权；
（5）支持的客户端语言种类多：除了 Java 之外，还有：C/C++，.NET，Perl，PHP，Python，Ruby；
（6）代理集群：多个 ActiveMQ 代理 可以组成一个 集群 来提供服务；
（7）异常简单的管理：ActiveMQ 是以开发者思维被设计的。所以，它并不需要专门的管理员，因为它提供了简单又使用的管理特性。有很多中方法可以 监控 ActiveMQ 不同层面的数据，包括使用在 JConsole 或者在 ActiveMQ 的 Web Console 中使用 JMX。通过处理 JMX 的告警消息，通过使用 命令行脚本，甚至可以通过监控各种类型的 日志。
部署环境
ActiveMQ 可以运行在 Java 语言所支持的平台之上。使用 ActiveMQ 需要：
（1）Java JDK
（2）ActiveMQ 安装包
优点
（1）跨平台 (JAVA 编写与平台无关，ActiveMQ 几乎可以运行在任何的 JVM 上)；
（2）可以用 JDBC：可以将 数据持久化 到数据库。虽然使用 JDBC 会降低 ActiveMQ 的性能，但是数据库一直都是开发人员最熟悉的存储介质；
（3）支持 JMS 规范：支持 JMS 规范提供的 统一接口;
（4）支持 自动重连 和 错误重试机制；
（5）有安全机制：支持基于 shiro，jaas 等多种 安全配置机制，可以对 Queue/Topic 进行 认证和授权；
（6）监控完善：拥有完善的 监控，包括 Web Console，JMX，Shell 命令行，Jolokia 的 RESTful API；
9）7界面友善：提供的 Web Console 可以满足大部分情况，还有很多 第三方的组件 可以使用，比如 hawtio；
缺点
（1）社区活跃度不及 RabbitMQ 高；
（2）根据其他用户反馈，会出莫名其妙的问题，会 丢失消息；
（3）目前重心放到 activemq 6.0 产品 Apollo，对 5.x 的维护较少；
（4）不适合用于 上千个队列 的应用场景；
1.2 RabbitMQ
RabbitMQ 于 2007 年发布，是一个在 AMQP (高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。
主要特性
（1）可靠性：提供了多种技术可以让你在 性能 和 可靠性 之间进行 权衡。这些技术包括 持久性机制、投递确认、发布者证实 和 高可用性机制；
（2）灵活的路由：消息在到达队列前是通过 交换机 进行 路由 的。RabbitMQ 为典型的路由逻辑提供了 多种内置交换机 类型。如果你有更复杂的路由需求，可以将这些交换机组合起来使用，你甚至可以实现自己的交换机类型，并且当做 RabbitMQ 的 插件 来使用；
（3）消息集群：在相同局域网中的多个 RabbitMQ 服务器可以 聚合 在一起，作为一个独立的逻辑代理来使用；
（4）队列高可用：队列可以在集群中的机器上 进行镜像，以确保在硬件问题下还保证 消息安全；
（5）支持多种协议：支持 多种消息队列协议；
（6）支持多种语言：用 Erlang 语言编写，支持只要是你能想到的 所有编程语言；
（7）管理界面： RabbitMQ 有一个易用的 用户界面，使得用户可以 监控 和 管理 消息 Broker 的许多方面；
（8）跟踪机制：如果 消息异常，RabbitMQ 提供消息跟踪机制，使用者可以找出发生了什么；
（9）插件机制：提供了许多 插件，来从多方面进行扩展，也可以编写自己的插件。
部署环境
RabbitMQ 可以运行在 Erlang 语言所支持的平台之上，包括 Solaris，BSD，Linux，MacOSX，TRU64，Windows 等。使用 RabbitMQ 需要：
（1）ErLang 语言包
（2）RabbitMQ 安装包
优点
（1）由于 Erlang 语言的特性，消息队列性能较好，支持 高并发；
（2）健壮、稳定、易用、跨平台、支持 多种语言、文档齐全；
（3）有消息 确认机制 和 持久化机制，可靠性高；
（4）高度可定制的 路由；
（5）管理界面 较丰富，在互联网公司也有较大规模的应用，社区活跃度高。
缺点
（1）尽管结合 Erlang 语言本身的并发优势，性能较好，但是不利于做 二次开发和维护；
（2）实现了 代理架构，意味着消息在发送到客户端之前可以在 中央节点 上排队。此特性使得 RabbitMQ 易于使用和部署，但是使得其 运行速度较慢，因为中央节点 增加了延迟，消息封装后 也比较大；
（3）需要学习 比较复杂 的 接口和协议，学习和维护成本较高。
1.3 RocketMQ
简介
RocketMQ 出自 阿里 的开源产品，用 Java 语言实现，在设计时参考了 Kafka，并做出了自己的一些改进，消息可靠性上 比 Kafka 更好。RocketMQ 在阿里内部被广泛应用在 订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog 分发 等场景。
主要特性
（1）基于 队列模型：具有 高性能、高可靠、高实时、分布式 等特点；
（2）Producer、Consumer、队列 都支持 分布式；
（3）Producer 向一些队列轮流发送消息，队列集合 称为 Topic。Consumer 如果做 广播消费，则一个 Consumer 实例消费这个 Topic 对应的 所有队列；如果做 集群消费，则 多个 Consumer 实例 平均消费 这个 Topic 对应的队列集合；
（4）能够保证 严格的消息顺序；
（5）提供丰富的 消息拉取模式；
（6）高效的订阅者 水平扩展能力；
（7）实时 的 消息订阅机制；
（8）亿级 消息堆积 能力；
（9）较少的外部依赖。
部署环境
RocketMQ 可以运行在 Java 语言所支持的平台之上。使用 RocketMQ 需要：
（1）Java JDK
（2）安装 git、Maven
（3）RocketMQ 安装包
优点
（1）单机 支持 1 万以上 持久化队列；
（2）RocketMQ 的所有消息都是 持久化的，先写入系统 PAGECACHE，然后 刷盘，可以保证 内存 与 磁盘 都有一份数据，而 访问 时，直接 从内存读取。
（3）模型简单，接口易用（JMS 的接口很多场合并不太实用）；
（4）性能非常好，可以允许 大量堆积消息 在 Broker 中；
（5）支持 多种消费模式，包括 集群消费、广播消费等；
（6）各个环节 分布式扩展设计，支持 主从 和 高可用；
（7）开发度较活跃，版本更新很快。
缺点
（1）支持的 客户端语言 不多，目前是 Java 及 C++，其中 C++ 还不成熟；
（2）RocketMQ 社区关注度及成熟度也不及前两者；
（3）没有 Web 管理界面，提供了一个 CLI (命令行界面) 管理工具带来 查询、管理 和 诊断各种问题；
（4）没有在 MQ 核心里实现 JMS 等接口；
1.4 Kafka
简介
Apache Kafka 是一个 分布式消息发布订阅 系统。它最初由 LinkedIn 公司基于独特的设计实现为一个 分布式的日志提交系统 (a distributed commit log)，之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka 性能高效、可扩展良好 并且 可持久化。它的 分区特性，可复制 和 可容错 都是其不错的特性。
主要特性
（1）快速持久化：可以在 O(1) 的系统开销下进行 消息持久化；
（2）高吞吐：在一台普通的服务器上既可以达到 10W/s 的 吞吐速率；
（3）完全的分布式系统：Broker、Producer 和 Consumer 都原生自动支持 分布式，自动实现 负载均衡；
（4）支持 同步 和 异步 复制两种 高可用机制；
（5）支持 数据批量发送 和 拉取；
（6）零拷贝技术(zero-copy)：减少 IO 操作步骤，提高 系统吞吐量；
（7）数据迁移、扩容 对用户透明；
（8）无需停机 即可扩展机器；
（9）其他特性：丰富的 消息拉取模型、高效 订阅者水平扩展、实时的 消息订阅、亿级的 消息堆积能力、定期删除机制；
部署环境
使用 Kafka 需要：
（1）Java JDK
（2）Kafka 安装包
优点
（1）客户端语言丰富：支持 Java、.Net、PHP、Ruby、Python、Go 等多种语言；
（2）高性能：单机写入 TPS 约在 100 万条/秒，消息大小 10 个字节；
（3）提供 完全分布式架构，并有 replica 机制，拥有较高的 可用性 和 可靠性，理论上支持 消息无限堆积；
（4）支持批量操作；
（5）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；
（6）有优秀的第三方 Kafka Web 管理界面 Kafka-Manager；
（7）在日志领域 比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用。
缺点
（1）Kafka 单机超过 64 个 队列/分区 时，Load 时会发生明显的飙高现象。队列 越多，负载 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；
（3）消费失败 不支持重试；
（4）支持 消息顺序，但是 一台代理宕机 后，就会产生 消息乱序；
（5）社区更新较慢。
2. 中间件比较
2.1 比较一
ZeroMq 最好，RabbitMq 次之， ActiveMq 最差。这个结论来自于以下这篇文章。
http://blog.x-aeon.com/2013/04/10/a-quick-message-queue-benchmark-activemq-rabbitmq-hornetq-qpid-apollo/
测试环境：
Model: Dell Studio 1749
CPU: Intel Core i3 @ 2.40 GH
RAM: 4 Gb
OS: Windows 7 64 bits
其中包括持久化消息和瞬时消息的测试。注意这篇文章里面提到的MQ，都是采用默认配置的，并无调优。
更多的统计图请参看我提供的文章url。
2.2 比较二
ZeroMq 最好，RabbitMq次之， ActiveMq最差。这个结论来自于一下这篇文章。http://www.cnblogs.com/amityat/archive/2011/08/31/2160293.html
显示的是发送和接受的每秒钟的消息数。整个过程共产生1百万条1K的消息。测试的执行是在一个Windows Vista上进行的。
2.3 持久化消息比较
zeroMq不支持，activeMq和rabbitMq都支持。持久化消息主要是指：MQ down或者MQ所在的服务器down了，消息不会丢失的机制。
2.4 技术点：可靠性、灵活的路由、集群、事务、高可用的队列、消息排序、问题追踪、可视化管理工具、插件系统、社区
RabbitMq最好，ActiveMq次之，ZeroMq最差。当然ZeroMq也可以做到，不过自己必须手动写代码实现，代码量不小。尤其是可靠性中的：持久性、投递确认、发布者证实和高可用性。所以在可靠性和可用性上，RabbitMQ是首选，虽然ActiveMQ也具备，但是它性能不及RabbitMQ。
2.5 高并发
从实现语言来看，RabbitMQ最高，原因是它的实现语言是天生具备高并发高可用的erlang语言。
2.6 总体比较
结论：
（1）Kafka 在于 分布式架构，RabbitMQ 基于 AMQP 协议 来实现，RocketMQ 的思路来源于 Kafka，改成了 主从结构，在 事务性 和 可靠性 方面做了优化。广泛来说，电商、金融 等对 事务一致性 要求很高的，可以考虑 RabbitMQ 和 RocketMQ，对 性能要求高 的可考虑 Kafka。
（2）按照目前网络上的资料，RabbitMQ、activeMQ、zeroMQ三者中，综合来看，RabbitMQ是首选，但是activeMQ与Java结合度比较好。
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