RabbitMQ
# 同步调用
目前我们采用的是基于OpenFeign的同步调用，也就是说业务执行流程是这样的：
- 支付服务需要先调用用户服务完成余额扣减
- 然后支付服务自己要更新支付流水单的状态
- 然后支付服务调用交易服务，更新业务订单状态为已支付
三个步骤依次执行。
这其中就存在3个问题：
第一，拓展性差
我们目前的业务相对简单，但是随着业务规模扩大，产品的功能也在不断完善。
在大多数电商业务中，用户支付成功后都会以短信或者其它方式通知用户，告知支付成功。假如后期产品经理提出这样新的需求，你怎么办？是不是要在上述业务中再加入通知用户的业务？
某些电商项目中，还会有积分或金币的概念。假如产品经理提出需求，用户支付成功后，给用户以积分奖励或者返还金币，你怎么办？是不是要在上述业务中再加入积分业务、返还金币业务？
。。。
最终你的支付业务会越来越臃肿
也就是说每次有新的需求，现有支付逻辑都要跟着变化，代码经常变动，不符合开闭原则，拓展性不好。
第二，性能下降
由于我们采用了同步调用，调用者需要等待服务提供者执行完返回结果后，才能继续向下执行，也就是说每次远程调用，调用者都是阻塞等待状态。最终整个业务的响应时长就是每次远程调用的执行时长之和：
假如每个微服务的执行时长都是50ms，则最终整个业务的耗时可能高达300ms，性能太差了。
第三，级联失败
由于我们是基于OpenFeign调用交易服务、通知服务。当交易服务、通知服务出现故障时，整个事务都会回滚，交易失败。
这其实就是同步调用的级联失败问题。
但是大家思考一下，我们假设用户余额充足，扣款已经成功，此时我们应该确保支付流水单更新为已支付，确保交易成功。毕竟收到手里的钱没道理再退回去吧。
因此，这里不能因为短信通知、更新订单状态失败而回滚整个事务。
综上，同步调用的方式存在下列问题：
- 拓展性差
- 性能下降
- 级联失败
而要解决这些问题，我们就必须用异步调用的方式来代替同步调用。
# 异步调用
异步调用方式其实就是基于消息通知的方式，一般包含三个角色：
- 消息发送者：投递消息的人，就是原来的调用方
- 消息Broker：管理、暂存、转发消息，你可以把它理解成微信服务器
- 消息接收者：接收和处理消息的人，就是原来的服务提供方
在异步调用中，发送者不再直接同步调用接收者的业务接口，而是发送一条消息投递给消息Broker。然后接收者根据自己的需求从消息Broker那里订阅消息。每当发送方发送消息后，接受者都能获取消息并处理。
这样，发送消息的人和接收消息的人就完全解耦了。
综上，异步调用的优势包括：
- 耦合度更低
- 性能更好
- 业务拓展性强
- 故障隔离，避免级联失败
当然，异步通信也并非完美无缺，它存在下列缺点：
- 完全依赖于Broker的可靠性、安全性和性能
- 架构复杂，后期维护和调试麻烦
# 技术选型
消息Broker，目前常见的实现方案就是消息队列（MessageQueue），简称为MQ.
目比较常见的MQ实现：
- ActiveMQ
- RabbitMQ
- RocketMQ
- Kafka
几种常见MQ的对比：
| RabbitMQ | ActiveMQ | RocketMQ | Kafka | |
|---|---|---|---|---|
| 公司/社区 | Rabbit | Apache | 阿里 | Apache |
| 开发语言 | Erlang | Java | Java | Scala&Java |
| 协议支持 | AMQP，XMPP，SMTP，STOMP | OpenWire,STOMP，REST,XMPP,AMQP | 自定义协议 | 自定义协议 |
| 可用性 | 高 | 一般 | 高 | 高 |
| 单机吞吐量 | 一般 | 差 | 高 | 非常高 |
| 消息延迟 | 微秒级 | 毫秒级 | 毫秒级 | 毫秒以内 |
| 消息可靠性 | 高 | 一般 | 高 | 一般 |
追求可用性：Kafka、 RocketMQ 、RabbitMQ
追求可靠性：RabbitMQ、RocketMQ
追求吞吐能力：RocketMQ、Kafka
追求消息低延迟：RabbitMQ、Kafka
据统计，目前国内消息队列使用最多的还是RabbitMQ，再加上其各方面都比较均衡，稳定性也好，因此我们课堂上选择RabbitMQ来学习。