消息队列源码分析：从快递柜看数据传递的秘密

你有没有过这样的经历？点了外卖，App显示“骑手已取餐，正在派送”，可等了十分钟都没动静。其实，背后可能正有一个“消息队列”在默默排队处理你的订单信息。

快递柜和消息队列，其实是一回事

想象一下小区里的智能快递柜。快递员把包裹放进柜子，系统发一条短信给你：“您的快递已到达，请凭码取件。”这个过程，本质上就是一个消息的生产和消费。

在软件世界里，消息队列干的就是类似的事。一个服务把消息扔进去（比如“用户下单了”），另一个服务从里面取出来处理（比如“减库存”）。它们不直接对话，而是通过中间的“柜子”来传递信息。

看看 RabbitMQ 的一小段代码

拿开源消息队列 RabbitMQ 的 Erlang 源码举个例子。它接收消息的核心逻辑长这样：

handle_info({'basic.deliver', Delivery}, State) ->
    Message = extract_message(Delivery),
    save_to_queue(Message, State#state.queue),
    ack_delivery(Delivery),
    {noreply, State};

这段代码的意思是：当收到一条新消息时，提取内容，存进内存队列，然后告诉发送方“我收到了”。就像快递柜收到包裹后亮起灯、发短信一样。

Kafka 的存储设计更像超市货架

Kafka 不把消息全放内存，而是写到磁盘的日志文件里。你可以把它想象成超市的货架，商品按顺序摆放，消费者从某个位置开始拿。

它的 Java 源码里有个关键类 KafkaLogReader，读消息时会记录偏移量（offset）：

public ByteBufferMessageSet read(long offset, int maxSize) {
    FileMessageSet segment = segments.get(offset);
    return segment.read(offset, maxSize);
}

这就像你在超市拿货，店员记住你上次取到第几号货架，下次继续从那里开始，不会漏也不会重复。

很多人觉得“源码分析”高深莫测，其实拆开来看，不过是一堆人写的逻辑，解决的是“怎么安全、高效地传消息”这种实际问题。就像快递柜，设计得好，大家都不用挤在门口等。

下次你看到“系统处理中”，不妨想想，可能正有几千条消息在队列里排队，而你的那一条，已经在前往目的地的路上了。