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为什么使用消息队列？

使用消息队列有哪些场景，具体结合自己的项目使用MQ是什么样的业务场景。在这样一个业务场景下使用哪一种消息队列技术。使用MQ之前需要考虑MQ带来的麻烦，以及使用MQ给系统带来的好处。

MQ的三个核心的好处：解耦、异步、削峰。

解耦：系统之间严重耦合，多个模块或者多个系统之间相互调用，如果这个接口不需要同步调用的，可以考虑使用MQ对其进行异步解耦。

异步：A系统接送一个用户的请求，A系统本身需要花费100ms来处理，还需要调用BCD三个系统。总共耗时超过1s。如果使用MQ，那么A系统只需要发送消息到MQ队列中，发送完毕之后直接返回。这样总体时间缩短了许多。

削峰：应用整天大部分时间的请求数量比较低，在某一个时间段的请求数量会暴涨。相应的MySQL的查询压力也会增大，有可能直接把MySQL打死，导致整个应用崩溃。如果使用MQ，将处理不过来的请求先堆积在MQ队列当中，逐步消费MQ队列当中的消息，消费速度不要超过自己每秒能处理的最大请求数量即可。

使用MQ给系统带来的缺点：

系统可用性降低：系统引用的外部组件或者外部依赖，带来的风险就越多，会增加系统崩溃的风险。

系统复杂度提高：引入MQ组件，会提升系统的复杂度，给系统带来诸多问题。

一致性问题：A系统在利用MQ发送完消息之后就直接返回成功了，但是接收消息的BCD系统里面，有可能部分系统没有成功处理这条数据，这样就造成了数据不一致的情况。

Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ各种MQ技术对比。

ActiveMQ和RabbitMQ在单机吞吐量远不如RocketMQ和Kafka。ActiveMQ没经过大规模的吞吐量场景的验证，社区活跃度较低，一般不推荐使用ActiveMQ。

RabbitMQ采用erlang语言开发，对于公司的java工程师来说定制化比较困难。社区活跃度比较高，在时效性方面做的非常好达到了微秒级，也就是说延迟最低。

RocketMQ是阿里的产品，经历过双11极致流量场景的验证，如果公司基础架构研发实力较强的话可以选择RocketMQ。

Kafka多应用于大数据领域的实时计算以及日志采集等场景。