一、什么是消息队列
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ
二、应用场景
异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景
三、消息丢失、重复、积压问题，如何解决？
1.消息丢失：
案例解答
我们首先来看消息丢失的环节，一条消息从生产到消费完成这个过程，可以划分三个阶段，分别为消息生产阶段，消息存储阶段和消息消费阶段。
消息生产阶段：
从消息被生产出来，然后提交给 MQ 的过程中，只要能正常收到 MQ Broker 的 ack
确认响应，就表示发送成功，所以只要处理好返回值和异常，这个阶段是不会出现消息丢失的。
消息存储阶段：
这个阶段一般会直接交给 MQ 消息中间件来保证，但是你要了解它的原理，比如 Broker 会做副本，保证一条消息至少同步两个节点再返回ack。
消息消费阶段：
消费端从 Broker 上拉取消息，只要消费端在收到消息后，不立即发送消费确认给
Broker，而是等到执行完业务逻辑后，再发送消费确认，也能保证消息的不丢失。
但是我们不知道服务器什么时候会宕机，消息服务什么时候会挂掉，所以任何时刻都有可能我们不能保证 MQ 是不是弄丢了你的消息，消费者是否消费了你的消息。
所以我们需要做消息检测
消息检测：
总体方案解决思路为：在消息生产端，给每个发出的消息都指定一个全局唯一 ID，或者附加一个连续递增的版本号，然后在消费端做对应的版本校验。
方案落地：可以利用拦截器机制。在生产端发送消息之前，通过拦截器将消息版本号注入消息中（版本号可以采用连续递增的 ID 生成，也可以通过分布式全局唯一 ID生成）。然后在消费端收到消息后，再通过拦截器检测版本号的连续性或消费状态，这样实现的好处是消息检测的代码不会侵入到业务代码中，可以通过单独的任务来定位丢失的消息，做进一步的排查。
如果同时存在多个消息生产端和消息消费端，通过版本号递增的方式就很难实现了，因为不能保证版本号的唯一性，此时只能通过全局唯一 ID 的方案来进行消息检测，具体的实现原理和版本号递增的方式一致。
现在，你已经知道了哪些环节（消息存储阶段、消息消费阶段）可能会出问题，并有了如何检测消息丢失的方案，然后就要给出解决防止消息丢失的设计方案。
2.防止重复消费
重复消费的场景：在消息消费的过程中，如果出现失败的情况，通过补偿的机制发送方会执行重试，重试的过程就有可能产生重复的消息
就是如何解决消费端幂等性问题（幂等性，就是一条命令，任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同），只要消费端具备了幂等性，那么重复消费消息的问题也就解决了。
接下来看某个入库数据服务的例子，将入库服务处理消费消息，在这个例子中，我们可以通过改造业务逻辑，让它具备幂等性。
这个表有两个字段：消息 ID 和消息执行状态。这样，我们消费消息的逻辑可以变为：在消息日志表中增加一条消息记录，然后再根据消息记录，异步操作入库数据，然后入库成功返回标识已消费该消息id的消息，修改该条消息id消息为已完成状态。
为我们每次都会在插入之前检查是否消息已存在，所以就不会出现一条消息被执行多次的情况，这样就实现了一个幂等的操作。当然，基于这个思路，不仅可以使用关系型数据库，也可以通过 Redis 来代替数据库实现唯一约束的方案。
在这里我多说一句，想要解决“消息丢失”和“消息重复消费”的问题，有一个前提条件就是要实现一个全局唯一 ID 生成的技术方案。
3.防止消息堆积
原因：消费性能不够！
因为消息发送之后才会出现积压的问题，所以和消息生产端没有关系，又因为绝大部分的消息队列单节点都能达到每秒钟几万的处理能力，相对于业务逻辑来说，性能不会出现在中间件的消息存储上面。毫无疑问，出问题的肯定是消息消费阶段。
解决：1.增加消费端的数量 2.消费业务逻辑优化
扩容消费者的实例数的同时，必须同步扩容主题 Topic
的分区数量，确保消费者的实例数和分区数相等。如果消费者的实例数超过了分区数，由于分区是单线程消费，所以这样的扩容就没有效果。
总结：这篇文章有点长，但是都是消息队列组件容易出现的问题，大家读到这里相信大家心里也有初步的解决方案和问题认知