web消息队列有哪些
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消息队列
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 使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。
应用场景
消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。
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。
传统的做法有两种 1.串行的方式；2.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。
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。
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。
因为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。则串行方式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）。
引入消息队列后，将不是必须的业务逻辑，异步处理。
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。因此架构改变后，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。
应用解耦
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。
避免接口的方式，加入消息队列。
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。
假如：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。实现订单系统与库存系统的应用解耦。
流量削锋
流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。
秒杀活动，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。
可以控制活动的人数
可以缓解短时间内高流量压垮应用
用户的请求，服务器接收后，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。
消息通讯
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。
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。
大数据量下队列对比
有代表性的几个MQ(rabbitMQ，kafka，ActiveMQ)进行一下简单的对比。
具体的对比如下：
TPS比较：
Kafka最高，RabbitMq 次之， ActiveMq 最差。
吞吐量对比：
kafka具有高的吞吐量，内部采用消息的批量处理，zero-copy机制，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，具有O(1)的复杂度，消息处理的效率很高。 rabbitMQ在吞吐量方面稍逊于kafka，他们的出发点不一样，rabbitMQ支持对消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作；基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或者硬盘。
在架构模型方面：
RabbitMQ遵循AMQP协议，RabbitMQ的broker由Exchange,Binding,queue组成，其中exchange和binding组成了消息的路由键；客户端Producer通过连接channel和server进行通信，Consumer从queue获取消息进行消费（长连接，queue有消息会推送到consumer端，consumer循环从输入流读取数据）。rabbitMQ以broker为中心；有消息的确认机制。
kafka遵从一般的MQ结构，producer，broker，consumer，以consumer为中心，消息的消费信息保存的客户端consumer上，consumer根据消费的点，从broker上批量pull数据；无消息确认机制。
在可用性方面，
rabbitMQ支持miror的queue，主queue失效，miror queue接管。 kafka的broker支持主备模式。
activeMq也支持主备模式。
在集群负载均衡方面，
kafka采用zookeeper对集群中的broker、consumer进行管理，可以注册topic到zookeeper上；通过zookeeper的协调机制，producer保存对应topic的broker信息，可以随机或者轮询发送到broker上；并且producer可以基于语义指定分片，消息发送到broker的某分片上。
rabbitMQ的负载均衡需要单独的loadbalancer进行支持。
综合对比
ActiveMQ: 历史悠久的开源项目，已经在很多产品中得到应用，实现了JMS1.1规范，可以和spring-jms轻松融合，实现了多种协议，不够轻巧（源代码比RocketMQ多），支持持久化到数据库，对队列数较多的情况支持不好。
RabbitMq： 它比kafka成熟，支持AMQP事务处理，在可靠性上，RabbitMq超过kafka，在性能方面超过ActiveMQ。
Kafka： Kafka设计的初衷就是处理日志的，不支持AMQP事务处理，可以看做是一个日志系统，针对性很强，所以它并没有具备一个成熟MQ应该具备的特性 Kafka的性能（吞吐量、tps）比RabbitMq要强，如果用来做大数据量的快速处理是比RabbitMq有优势的。
最后结一张综合的对比：
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