分布式系统消息通信技术简介
分布式系统消息通信技术主要包括：
RPC(Remote Procedure Call Protocol)
一般是C/S方式，同步的，跨语言跨平台，面向过程
CORBA(Common Object Request Broker Architecture)
从概念上扩展了RPC,面向对象的,企业级的
面向对象中间件还有分布式组件对象模型DCOM
RMI(Remote Method Invocation)
面向对象方式的 Java RPC
WebService
基于Web，C/S或B/S，跨系统跨平台跨网络。多为同步调用, 实时性要求较高
MOM(Message oriented Middleware)面向消息中间件
主要适用于消息通道、消息总线、消息路由和发布/订阅的场景。
目前主流标准有JMS(Java Message Service)、AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)和STOMP(Streaming Text Oriented Messaging Protocol)
JMS是Java平台上的面向接口的消息规范，是一套API标准，并没有考虑异构系统。
AMQP是一个面向协议的，跟语言平台无关的消息传递应用层协议规范。
STOMP是流文本定向消息协议，是一种为MOM设计的简单文本协议。
AMQP和STOMP都是跟Http处于同一层的协议。
AMQP 系统构架
在AMQP 模型中，消息的producer将 Message 发送给 Exchange，Exchange 负责交换 / 路由，将消息正确地转发给相应的 Queue。消息的 Consumer 从 Queue 中读取消息。
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消息队列
MQ 我们可以理解为消息队列(Message Queue)，队列我们可以理解为管道。以管道的方式做消息传递。
简介
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
应用场景
消息队列在实际应用中常用在异步处理，应用解耦，流量削锋，日志处理和消息通讯
具体场景使用
异步处理
场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。
传统的做法有串行方式和并行方式。
串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端。
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并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间。
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假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。
CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。
串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。
并行方式处理的请求量是10次（1000/100）。
传统方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。
引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。
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结果：用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。架构改变后，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了两倍。
2.2应用解耦
场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。
传统的做法是：订单系统调用库存系统的接口。
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存在的问题
1.假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败
2.订单系统与库存系统耦合
引入应用消息队列后的架构：
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订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功。
库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作。
结果：如果在下单时库存系统不能正常使用,也不影响正常下单。因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。这样就实现订单系统与库存系统的应用解耦。
2.3流量削锋
应用场景：秒杀活动或团抢活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。
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这样可以控制活动的人数并可以缓解短时间内高流量压垮应用
结果：服务器接收到用户的请求后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面。秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。
2.4日志处理
日志处理是指将消息队列用在日志处理中
比如Kafka的应用，解决大量日志传输的问题。
架构如下：
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日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列
Kafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发
日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据
新浪kafka日志处理应用案例：
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(1)Kafka：接收用户日志的消息队列。
(2)Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch。
(3)Elasticsearch：实时日志分析服务的核心技术，一个schemaless，实时的数据存储服务，通过index组织数据，兼具强大的搜索和统计功能。
(4)Kibana：基于Elasticsearch的数据可视化组件，超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因。
2.5消息通讯
消息队列一般都内置了高效的通信机制
应用场景：实现点对点消息队列，或者聊天室等。
点对点通讯：
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客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。
聊天室通讯：
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客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。
以上实际是消息队列的两种消息模式，点对点或发布订阅模式。
流行的MQ框架
RabbitMQ
官网：https://www.rabbitmq.com/
官方文档：https://www.rabbitmq.com/documentation.html
github地址：https://github.com/rabbitmq
RabbitMQ 是一个Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) 的开源实现，由以高性能、健壮以及可伸缩性出名的Erlang写成，因此也是继承了这些优点。
RabbitMQ具有健壮的消息确认机制、用户角色体系、以及认证和授权管理功能，保障消息可靠传输。灵活的交换器和绑定规则设置提供了强大的消息路由功能，同时支持AMQP、HTTP、STOMP、MQTT等协议。
重量级，更适合于企业级的开发。代理(Broker)架构，对路由(Routing)，负载均衡(Load balance)或者数据持久化都有很好的支持。
此外，RabbitMQ多节点集群的联合不依赖外部服务，支持服务的高可用，但服务的负载均衡需要使用第三方组件。
AMQP中两个重要组件：Exchange 和 Queue, 如下图所示，绿色的 X 就是 Exchange ，红色的是Queue ，这两者都在 Server 端，又称作 Broker ，这部分是 RabbitMQ 实现的，而蓝色的则是客户端，通常有 Producer 和 Consumer两种类型
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Kafka/Jafka
官网：https://kafka.apache.org/
官方文档：http://kafka.apache.org/documentation.html
Kafka的github地址：https://github.com/apache/kafka
Jafka的github地址：https://github.com/adyliu/jafka
LinkedIn用Scala语言开发。高吞吐量高性能支持跨语言分布式Publish/Subscribe消息队列系统，而Jafka是在Kafka之上孵化而来的。快速持久化、高吞吐、完全的分布式系统、支持Hadoop数据并行加载。
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Kafka具有高性能、高可用、分布式的技术特点。Kafka强大的负载均衡和副本策略保证了节点的可靠性和高可用性，支持节点的动态扩展。是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。在设计实现上与传统消息中间件有较大差异，使用文件系统来管理消息的生命周期，能够在常数时间复杂度内提供消息持久化和数据访问，支持消息的批量发送和压缩传输，性能表现优异。
在Kafka中，客户端和服务器之间的通信是通过简单，高性能，语言无关的TCP协议完成的。
kafka的目的是提供一个发布订阅解决方案，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。Kafka适用于大规模消息处理的应用场景，具有良好的可扩展性和性能优势。与传统消息系统不同，Kafka还被广泛应用于日志聚合、流式数据处理等场景中。
ActiveMQ
官网：http://activemq.apache.org/
官方文档：http://activemq.apache.org/getting-started.html
github地址：https://github.com/apache/activemq
ActiveMQ是Apache出品，基于Java语言，最流行的，能力强劲的开源消息总线。基于STOMP协议
ActiveMQ是一种开源的，面向消息(MOM)的中间件，为应用程序提供高效的、可扩展的、稳定的和安全的企业级消息通信。居于两者(RabbitMQ 和 ZeroMQ)之间，类似于ZeroMQ，它可以部署于代理模式和P2P模式。完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范。跨平台的，支持多种语言编写客户端 ,支持多种传输协议。ActiveMQ的设计目标是提供标准的，面向消息的，能够跨越多语言和多系统的应用集成消息通信中间件。
Apollo
官网：http://activemq.apache.org/apollo/
官方文档：https://rocketmq.apache.org/docs/quick-start/
github地址：https://github.com/apache/rocketmq
ActiveMQ的下一代产品为Apollo，Apollo以ActiveMQ原型为基础，是一个更快、更可靠、更易于维护的消息代理工具。Apache称Apollo为最快、最强健的流文本定向消息协议STOMP（Streaming Text Orientated Message Protocol）服务器。
RocketMQ
官网：https://rocketmq.apache.org/
官方文档：https://rocketmq.apache.org/docs/quick-start/
github地址：https://github.com/apache/rocketmq
RocketMQ 是一款开源的分布式消息系统，基于高可用分布式集群技术，提供低延时的、高可靠的消息发布与订阅服务。同时，广泛应用于多个领域，包括异步通信解耦、企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、快递物流、广告营销、社交、即时通信、移动应用、手游、视频、物联网、车联网等。
ZeroMQ
官网地址：http://zeromq.org/
官方文档：http://api.zeromq.org/2-1:zmq
github地址：https://github.com/zeromq/libzmq
ZeroMQ是基于C/C++语言，以嵌入式网络编程库的形式实现了一个并行开发框架， 能够提供进程内(inproc)、进程间(IPC)、网络(TCP)和广播方式的消息信道， 并支持扇出(fan-out)、发布-订阅(pub-sub)、任务分发（task distribution）、请求/响应（request-reply）等通信模式。
ZeroMQ的性能足以用来构建集群产品， 其异步I/O模型能够为多核消息系统提供足够的扩展性。
ZeroMQ支持许多高级消息场景，但必须实现ZeroMQ框架中的各个块（比如Socket或Device等）。没有中间件架构，应用程序端点扮演了这个服务角色。部署简单，仅提供非持久性的队列。与RabbitMQ相比，ZeroMQ并不像是一个传统意义上的消息队列服务器，事实上，它根本不是一个服务器，它更像是一个底层的网络通讯库，在socket API之上做了一层封装，将网络通讯、进程通讯和线程通讯抽象为统一的API接口。
以上介绍的就是现在生存环境上用得比较多的MQ框架
至于MQ选型对比开源参考
https://www.sojson.com/blog/48.html
https://bravenewgeek.com/dissecting-message-queues/
https://blog.csdn.net/qq_35873847/article/details/78737796
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