在IM这种讲究高并发、高消息吞吐的互联网场景下，MQ消息中间件是个很重要的基础设施，它在IM系统的服务端架构中担当消息中转、消息削峰、消息交换异步化等等角色，当然MQ消息中间件的作用远不止于此，它的价值不仅仅存在于技术上，更重要的是改变了以往同步处理消息的思路（比如进行IM消息历史存储时，传统的信息系统作法可能是收到一条消息就马上同步存入数据库，这种作法在小并发量的情况下可以很好的工作，但互联网大并发环境下就是灾难）。
消息(Message)是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单,比如只包含文本字符串、 JSON等,也可以很复杂,比如内嵌对象。
1、前言 在IM这种讲究高并发、高消息吞吐的互联网场景下，MQ消息中间件是个很重要的基础设施，它在IM系统的服务端架构中担当消息中转、消息削峰、消息交换异步化等等角色，当然MQ消息中间件的作用远不止
此公众号会从消息中间件的一些概念出发，陆续介绍分布式消息中间件的应用领域，涉及的技术等，最后到自己设计和实现一个分布式消息中间件。
很多小伙伴去大厂面试，几乎都会遇到一些开放式的题目，这些开放式的题目没有固定的答案，但是它能够实实在在的体现面试者较为真实的系统设计能力和技术功底。如果你回答的比较完美，那么，通过这种开放式题目，就能够让你从众多的面试者中脱颖而出。
消息队列中间件（简称消息中间件）是指利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下提供应用解耦、弹性伸缩、冗余存储、流量削峰、异步通信、数据同步等等功能，其作为分布式系统架构中的一个重要组件，有着举足轻重的地位。
RabbitMQ是目前非常热门的一款消息中间件，不管是互联网行业还是传统行业都在大量地使用。RabbitMQ凭借其高可靠、易扩展、高可用及丰富的功能特性受到越来越多企业的青睐。作为一个合格的运维工程师，有必要深入地了解RabbitMQ的相关知识，为自己的职业生涯添砖加瓦。
周末和朋友一起自驾去海边玩，去过杨梅坑的应该都知道，从杨梅坑到鹿嘴山庄需要坐快艇过去。
要想设计一个具有高并发的消息中间件，那么首先就要了解下消息中间件涉及哪些具体的知识点。通常，设计一个良好的消息中间件需要了解的知识点如下：
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
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消息队列作为一种基础的抽象数据结构，被广泛应用在各类编程与系统设计中。 同步VS异步 通信的一个基本问题是：发出去的消息什么时候需要被接收到？这个问题引出了两个基础概念：“同步通信”和“异步通信”。根
在工作中，我们都会使用到MQ 比如 Apache Kafka等，某subscriber在消息中间件上注册了某个topic（主题），当有消息发送到了该topic上之后，注册在该topic上的所有subscriber都将会收到消息 。
什么是SpringCloudStream，官方定义 Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架。 应用程序通过 inputs 或者 outputs 来与 Spring Cloud Stream中binder对象交互。 通过我们配置来binding(绑定) ，而 Spring Cloud Stream 的 binder对象负责与消息中间件交互。 所以，我们只需要搞清楚如何与 Spring Cloud Stream 交互就可以方便使用消息驱动的方式。 通过使用Spring Integration来连接消息代理中间件以实现消息事件驱动。 Spring Cloud Stream 为一些供应商的消息中间件产品提供了个性化的自动化配置实现，引用了发布-订阅、消费组、分区的三个核心概念。 目前仅支持RabbitMQ、Kafka。
在分布式时代，分库分表是很常见的，微服务系统中，各个系统通常使用独立的数据库，所以，事务很难靠数据库本身保证，只能靠业务系统来解决。
一项技术的产生必然是为了解决问题而生，了解了一项技术解决的问题，就能够很轻松的理解这项技术的设计根本，从而更好地理解与使用这项技术。 消息中间件和RPC从根本上来说都是为了解决分布式系统的服务间通信问题，我们的服务从最初的单体应用发展到SOA架构到现在的微服务架构，必不可少的就是服务间通信，但从最初的设想，服务间通信仅仅就是一次请求响应调用而已，为什么发展出如此多的消息中间件与RPC技术，我们是否真的需要学习这么多的消息中间件技术？ 答案是肯定的，接下来我们将分析我们为什么要了解及使用如此多的服务间通信技术，以及他们究竟都解决了哪些问题，在什么场景下他们是必不可少的。
独立消息服务是一种将消息发送方与消息接收方解耦的方式，它是建立在独立的消息中间件上的。消息发送方将消息发送到消息中间件，由消息中间件负责将消息传递给消息接收方，使得消息的传递过程与具体的应用程序逻辑解耦，提高了系统的可扩展性和可维护性。
通过《Spring Cloud构建微服务架构：消息驱动的微服务（入门）》一文，相信大家对Spring Cloud Stream的工作模式已经有了一些基础概念，比如：输入、输出通道的绑定，通道消息事件的监听等。下面在本文中，我们将详细介绍一下Spring Cloud Stream中是如何通过定义一些基础概念来对各种不同的消息中间件做抽象的。 下图是官方文档中对于Spring Cloud Stream应用模型的结构图。从中我们可以看到，Spring Cloud Stream构建的应用程序与消息中间件之间是通
之前有个打算在学习RabbitMQ之前，把AMQP详细阅读一次，挑出里面的重点内容。后来找了下RabbitMQ的官方文档，发现了有一篇文档专门介绍了RabbitMQ中实现的AMQP模型部分，于是直接基于此文档和个人理解写下这篇文章。
在写完上一篇《Pull or Push》之后，原本计划这一片写《存储层设计》，但是临时改变主意了，想先写一篇介绍一下消息中间件最最基础也是最核心的部分：write-ahead logging(WAL)。
第一次被问到“消息中间件如何选型”这个问题，大概是在2018年。当时的我对于消息中间件的认知仅停留在使用层面，不知所以然，自然也就回答不上来。
在很久很久以前，小明隔壁有个姓王的邻居，姑且就叫隔壁老王吧。隔壁老王有个大女儿，名叫王兰花秀丽，秀丽从小就爱听老王讲睡前故事，每晚在入睡前都要老王讲了睡前故事才能睡的得着。但某一天秀丽到了外地去上大学，老王为了能给秀丽讲故事，只能通过打电话的方式进行，如下：
作者简介：刘韬，在中间件领域有多年的实战经验，精通 WebLogic server，Websphere，Jboss，Tomcat，tuxedo，mq，osb等多种中间件技术，对中间件的故障处理、性能优化、升级迁移等需求积累了丰富经验。
大量业务使用消息中间件进行系统间的解耦、异步化、削峰填谷设计实现。公司内部前期基于RabbitMQ实现了一套高可用的消息中间件平台。随着业务的持续增长，消息体量随之增大，对消息中间件平台提出了更高的要求，此外在运维过程中也遇到了高可用难以保障，功能特性不足等诸多问题。基于遇到的这些问题，决定引入RocketMQ进行替换。本文将介绍基于RocketMQ建设消息中间件平台并实现在线业务无感知的平滑迁移。
在大型互联网中，主要采用消息中间件来进行业务的解耦和操作的异步化，这也是消息中间件最基础的特点，也是业务系统对消息中间件的最基本需求。
现如今，消息中间件已经在很多公司的业务中被广泛使用：业务解耦，消峰填谷，对接大数据，流式计算等等各种玩法层出不穷。伴随着消息中间件的使用，你一定还听过 "消息队列"，“pub-sub”这些名词，我们今天就来聊一下这些消息中间件提供给业务的可使用的 "Style"。
这篇文章简单给大家来聊一个互联网大厂的Java面试题：如果让你设计一个消息中间件，你会怎么做？
**SkyWalking** 是一个开源 **APM** 系统，包括针对 **Cloud Native** 体系结构中的分布式系统的监视、跟踪、诊断功能。核心功能如下：
1. 单体架构 2. 分布式系统架构 3. 基于消息中间件的分布式系统架构 4. 消息中间件概述 1. 什么是消息中间件 利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流。 并基于数据通信来进行分布式
当一个信道上建立的消费者订阅了一个队列，有可能出现各种原因导致消费停止。一个很明显的原因就是客户端在同一个信道上发出basic.cancel命令，消息中间件代理响应basic.cancel-ok，将会导致消费者被取消。还有其他的事件如队列的删除或者集群方案所在队列的集群节点失败也有可能导致消费者被取消，消费者被取消这个事件并不会通知客户端对应的信道，这样子会造成客户端无法感知消费者被取消。
本系列文章，我们将会从消息中间件、分布式缓存、分布式搜索、分布式架构、海量数据、NoSQL、高并发、高可用、高性能、数据库、JVM虚拟机等各方面聊一下面试中的高频技术问题。
大家想一想在你们平时开发的系统里面有没有这种情况，就是你们系统会调用到第三方接口服务，而且这个接口服务是在你流程里面进行同步调用的，这个时候你们的系统性能是直接和第三方接口服务挂钩的，也就是第三方接口服务性能的好坏直接影响到你自己的系统。
中间件是位于操作系统和应用程序之间的软件，它提供了一种简化应用程序开发过程的方法，通过提供通用服务来实现不同应用之间的通信和数据交换。下面我们通过表格的形式来详细讲解中间件的不同分类及其特点：
Spring Cloud Stream 是一个用来为微服务应用构建消息驱动能力的框架。
主题，从逻辑上讲一个Topic就是一个Queue，即一个队列；从存储上讲，一个Topic存储了一类相同的消息，是一类消息的集合。比如一个名称为trade.order.queue的Topic里面存的都是订单相关的消息。
事务由一组操作构成，我们希望这组操作能够全部正确执行，如果这一组操作中的任意一个步骤发生错误，那么就需要回滚之前已经完成的操作。也就是同一个事务中的所有操作，要么全都正确执行，要么全都不要执行。
消息队列中间件是大型系统中的重要组件，已经逐渐成为企业系统内部通信的核心手段。它具有松耦合、异步消息、流量削峰、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，已经成为异步RPC的主要手段之一。 目前常见的消息中间件有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ等。
AMQP(Advanced Message Queuing Protocol,高级消息队列协议)是进程之间传递异步消息的网络协议。
我们来想一下，要在项目中使用一个新技术，是不是应该先了解市面上都有哪些常用的框架，所以应该从技术调研开始，选择合适的框架应用于我们的项目。
电商时代，出现了双11、1212等购物节，电商可以不断扩大自身业务系统的能力，但后台交易系统的处理逻辑复杂，往往会成为整个系统的瓶颈。如何保障超过平常10倍业务流量的正常处理，我们经常听到一个中间件kafka。现在的业务系统离开了他，基本难以成长。来用实际案例看一下。
事务指的就是一个操作单元，在这个操作单元中的所有操作最终要保持一致的行为，要么所有操作 都成功，要么所有的操作都被撤销。简单地说，事务提供一种“要么什么都不做，要么做全套”机制。
rabbitmq 是spring所在公司Pivotal自己的产品。因为跟spring有共同的血缘关系， 所以spring 全家桶对其的支持应该是相当完善的。本身基于AMQP高级队列协议的消息中间件，采用erlang开发， 因此安装需要erlang环境。具体安装根据自己的环境。
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