大家好，这里是编程Cookbook。本文概要介绍消息队列的核心原理和实现，以及常见问题及其解决方案等。本文不会过多的扩展详细的消息队列系统，如RocketMQ、RabbitMQ、Kafka等，这些会在后续系列文章中详细介绍。 由于篇幅问题，本文分为上下两节，上节内容参考历史文章：《消息队列概要讲解（上）》 消息传递模式 在消息队列的运行机制中，消费者从消息队列获取数据主要有两种方式：推（Push） 模式和 拉（Pull） 模式，它们在数据传递方式、实时性和资源消耗等方面有显著差异。 首先需要明确一下，推拉模式指的是Consumer和Broker之间的交互。Producer与Broker之间就是推的方式，即Producer将消息推送给Broker，而不是Broker主动去拉取消息。 如果需要Broker去拉取消息，那么Producer就必须在本地保存消息来等待Broker的拉取，如果有很多生产者的话，那么消息的可靠性不仅仅靠Broker自身，还需要靠成千上万的Producer。 概念介绍 1. 推模式（Push） 在推模式中，消息队列

大家好，这里是编程Cookbook。本文概要介绍消息队列的核心原理和实现，以及常见问题及其解决方案等。本文不会过多的扩展详细的消息队列系统，如RocketMQ、RabbitMQ、Kafka等，这些会在后续系列文章中详细介绍。 消息队列（Message Queue，MQ） 是在微服务系统和分布式架构中实现异步通信的技术。是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步处理，流量削锋等问题，实现系统的高性能，高可用，可伸缩，使用较多的消息队列有RocketMQ、RabbitMQ、Kafka等。 为什么需要消息队列？ 随着互联网的快速发展，技术架构从单体架构向微服务和分布式架构转变，服务间相互调用和依赖增多。需要一个工具来解耦服务之间的关系、合理控制资源的使用以及缓冲流量洪峰等，消息队列应运而生。 主要功能包括： * 异步处理：例如电商订单系统中，下单后订单处理、库存扣减、支付处理等环节可异步进行，提高系统响应速度。 * 应用解耦：让不同服务专注自身业务，通过消息队列交换信息，如营销系统和支付系统分开。 * 流量削锋：避免流量过大冲垮系统，例如电商大促期间