業務場景說明:
消息隊列在大型電子商務類網站，如京東、淘寶、去哪兒等網站有着深入的應用，
隊列的主要作用是消除高並發訪問高峰，加快網站的響應速度。
在不使用消息隊列的情況下，用戶的請求數據直接寫入數據庫，在高並發的情況下，會對數據庫造成巨大的壓力，同時也使得系統響應延遲加劇。
在使用隊列后，用戶的請求發給隊列后立即返回,
（例如: 當然不能直接給用戶提示訂單提交成功，京東上提示：您“您提交了訂單，請等待系統確認”），
再由消息隊列的消費者進程從消息隊列中獲取數據，異步寫入數據庫。
由於消息隊列的服務處理速度遠快於數據庫，因此用戶的響應延遲可得到有效改善。
1. 消息隊列說明
消息隊列中間件是分布式系統中重要的組件，主要解決應用耦合，異步消息，流量削鋒等問題。
實現高性能，高可用，可伸縮和最終一致性架構。是大型分布式系統不可缺少的中間件。
目前在生產環境，使用較多的消息隊列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。
2. 消息隊列應用場景
消息隊列在實際應用中常用的使用場景。異步處理，應用解耦，流量削鋒和消息通訊四個場景。
2.1. 異步處理
場景說明：用戶注冊后，需要發注冊郵件和注冊短信。傳統的做法有兩種1.串行的方式；2.並行方式。
（1）串行方式：將注冊信息寫入數據庫成功后，發送注冊郵件，再發送注冊短信。以上三個任務全部完成后，返回給客戶端。
（2）並行方式：將注冊信息寫入數據庫成功后，發送注冊郵件的同時，發送注冊短信。以上三個任務完成后，返回給客戶端。與串行的差別是，並行的方式可以提高處理的時間。
假設三個業務節點每個使用50毫秒鍾，不考慮網絡等其他開銷，則串行方式的時間是150毫秒，並行的時間可能是100毫秒。
因為CPU在單位時間內處理的請求數是一定的，假設CPU1秒內吞吐量是100次。
則串行方式1秒內CPU可處理的請求量是7次（1000/150）。並行方式處理的請求量是10次（1000/100）。
小結：如以上案例描述，傳統的方式系統的性能（並發量，吞吐量，響應時間）會有瓶頸。如何解決這個問題呢？
引入消息隊列，將不是必須的業務邏輯，異步處理。改造后的架構如下：
按照以上約定，用戶的響應時間相當於是注冊信息寫入數據庫的時間，也就是50毫秒。
注冊郵件，發送短信寫入消息隊列后，直接返回，因此寫入消息隊列的速度很快，基本可以忽略，
因此用戶的響應時間可能是50毫秒。所以基於此架構改變后，系統的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比並行提高了兩倍。
2.2. 應用解耦
場景說明：用戶下單后，訂單系統需要通知庫存系統。傳統的做法是，訂單系統調用庫存系統的接口。如下圖：
傳統模式的缺點：
1） 假如庫存系統無法訪問，則訂單減庫存將失敗，從而導致訂單失敗；
2） 訂單系統與庫存系統耦合；
如何解決以上問題呢？引入應用消息隊列后的方案，如下圖：
1:訂單系統：用戶下單后，訂單系統完成持久化處理，將消息寫入消息隊列，返回用戶訂單下單成功,請等待物流配送。
2:庫存系統：訂閱下單的消息，采用拉/推的方式，獲取下單信息，庫存系統根據下單信息，進行庫存操作。
3:假如：在下單時庫存系統不能正常使用。也不影響正常下單，
因為下單后，訂單系統寫入消息隊列就不再關心其他的后續操作了。實現訂單系統與庫存系統的應用解耦。
2.3. 流量削鋒
流量削鋒也是消息隊列中的常用場景，一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛。
應用場景：秒殺活動，一般會因為流量過大，導致流量暴增，應用容易掛掉。為解決這個問題，一般需要在應用前端加入消息隊列。
- 可以控制活動的人數.
- 可以緩解短時間內高流量壓垮應用；
- 用戶的請求，服務器接收后，首先寫入消息隊列。假如消息隊列長度超過最大數量，則直接拋棄用戶請求或跳轉到錯誤頁面；
- 秒殺業務根據消息隊列中的請求信息，再做后續處理。
2.4. 消息通訊
消息通訊是指，消息隊列一般都內置了高效的通信機制，因此也可以用在純的消息通訊。比如實現點對點消息隊列，或者聊天室等。
點對點通訊：
客戶端A和客戶端B使用同一隊列，進行消息通訊。
聊天室通訊：
客戶端A，客戶端B，客戶端N訂閱同一主題，進行消息發布和接收。實現類似聊天室效果。
以上實際是消息隊列的兩種消息模式，點對點或發布訂閱模式