原文：消息队列作用（解耦、异步、削峰）图详解
一、消息队列简介
简单来说，“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器。
- MQ 全称为 Message Queue，消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信。
- 消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。
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
二、解耦
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传统做法
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传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图：
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传统模式的缺点：假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败，订单系统与库存系统耦合。
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如何解决以上问题呢？
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使用消息队列
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引入应用消息队列后的方案，如下图：
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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。
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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。
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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。
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举个新例子：
比如说某一个系统 A 要与其他系统打交道（即调用其中的方法），如果其它系统改变或者新增系统，那么 A 系统都会改变，这样的话耦合度比较高，比较麻烦。
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使用消息队列来解决这个问题。
我们 A 系统将产生的数据发入消息队列中，其它的系统再去消息队列来进行消费，那么其他系统的减少或者新增系统即与 A 系统关系不大了，这样来实现解耦的功能。
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三、异步
场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。
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传统做法
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a. 串行：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。
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b. 并行：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。
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使用消息队列
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将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：
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举个新例子
某一个用户使用系统 A，但是 A 要调用系统 B、C、D，但是每一个系统返回的时间是不一样的，你必须要等待全部返回后才可以响应用户。
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如果我们这里采用消息队列，当用户发送请求后，我们把数据传给消息队列，然后再直接响应给用户我已经发送了信息。
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四、流量削峰
场景说明：商品秒杀业务，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。
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传统做法
- 限制用户数量。
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使用消息队列
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用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列，秒杀业务根据规则处理消息：
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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。
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举个新例子
比如平常用户的请求我们会直接访问数据库，在大量用户过来的时候，这样的话我们会对数据库照常比较大的压力：
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在这里我们增加一个消息队列，这样的话不管你请求来多少，我先存入消息队列，然后我再让系统慢慢的处理你的请求（如右图），这样很好的减缓了数据库的访问压力。
五、消息通讯
消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。
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使用消息队列实现点对点通信
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客户端 A 和客户端 B 使用同一队列，进行消息通讯：
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使用消息队列实现聊天室通信
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客户端 A，客户端 B，客户端 N 订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果：
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六、日志处理
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。
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使用消息队列完成日志处理
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日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入 Kafka 队列
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Kafka 消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发
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日志处理应用：订阅并消费 kafka 队列中的日志数据
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七 . 使用消息队列带来的一些问题
1、系统可用性降低：
系统可用性在某种程度上降低，为什么这样说呢？在加入 MQ 之前，你不用考虑消息丢失或者说 MQ 挂掉等等的情况，但是，引入 MQ 之后你就需要去考虑了！
2、系统复杂性提高：
加入 MQ 之后，你需要保证消息没有被重复消费、处理消息丢失的情况、保证消息传递的顺序性等等问题！
3、一致性问题：
我上面讲了消息队列可以实现异步，消息队列带来的异步确实可以提高系统响应速度。但是，万一消息的真正消费者并没有正确消费消息怎么办？这样就会导致数据不一致的情况了。
