概述
消息中间件例如，Kafka，RocketMQ和RabbitMQ等等，是业务开发中不可或者的组件。通常消息中间件包括3个角色组成，如下：
- 生成者（Producer），生产消息。
- 消息代理（message broker），存储生产者产生的消息。
- 消费者（Consumer），从消息代理获取并消费消息。
大致流程图如下：
常见场景
通常消息的使用场景有如下几类：
- 应用解耦
- 流量消峰
- 日志处理
- 分布式事务（异步消息调用）
应用解耦
在常见的订单支付场景中，为了鼓励用户多下单，运营经常会搞各类促销活动。当用户订单支付（订单服务）成功后，就送用户XXX优惠券（优惠券服务）；给用户增加积分（积分服务）等等。按照传统的逻辑，直接在订单服务中，调用优惠券服务和积分服务，大致流程如下：
按照上面的模式，耦合了第三方服务，增加的订单服务的代码维护量。如下情况尤为突出：
- 增加其他促销活动的服务，例如，直接返现，送礼品卡，此时，需要在订单服务中调用对应服务。
- 原先调用的优惠券服务和积分服务原来的API参数和逻辑有改动，此时，需要在订单服务中调用处修改对应参数。
这时，可以使用消息中间件类业务解耦，订单服务通过消息中间件发送第三方服务需要的参数，第三方服务在消息中间件中，回去对应的参数完成对应的促销活动。大致的调用流程如下：
流量消峰
在高并发场景中，例如，商品秒杀，抢票等场景。由于，瞬间的高并发请求可能超过服务器的处理能力，会直接把数据库击垮，以秒杀常见为例，流程如下：
这时，可以使用消息中间件进行流量消峰。当大量的用户请求发送到订单服务时，先把下单的参数使用消息队列保存，然后，在消费端以数据库可以承受的范围内生成订单。流程如下：
日志处理
在一个大型应用的开发中，应用程序通常部署几台，甚至几十台应用服务器上。此时，开发人员和运维人员查询日志时，需要到服务对应的服务器上去跟踪无疑是相当的不方便。此时，需要一个集中化的日志管理系统，对管理所有的日志，现在比较流行的方案就是ELK(elasticsearch、logstash、kibana) +Kakfa的方案，操作过程可以参考ELK + kafka 日志方案，组件介绍如下：
- Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能；是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能，可扩展的分布式系统。它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上。
- Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。它支持几乎任何类型的日志，包括系统日志、错误日志和自定义应用程序日志。它可以从许多来源接收日志，这些来源包括 syslog、消息传递（例如 Kakfa），它能够以多种方式输出数据，包括电子邮件、websockets和Elasticsearch。
- Kibana是一个基于Web的图形界面，用于搜索、分析和可视化存储在 Elasticsearch指标中的日志数据。它利用Elasticsearch的REST接口来检索数据，不仅允许用户创建他们自己的数据的定制仪表板视图，还允许他们以特殊的方式查询和过滤数据。
分布式事务（异步消息调用）
在分布式事务的解决方案中，使用本地消息表+消息中间件异步通知实现的分布式事务方案，具体请参考聊聊分布式事务，再说说解决方案。
