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1.定义
消息队列：一般我们会简称它为MQ(Message Queue)。
Message Query（MQ），消息队列中间件，很多初学者认为，MQ通过消息的发送和接受来实现程序的异步和解耦，mq主要用于异步操作，这个不是mq的真正目的，只不过是mq的应用，mq真正的目的是为了通讯。
他屏蔽了复杂的通讯协议，像常用的dubbo，http协议都是同步的。
这两种协议很难实现双端通讯，A调用B,B也可以主动调用A，而且不支持长连接。 mq做的就是在这些协议上构建一个简单协议——生产者、消费者模型，mq带给我们的不是底层的通讯协议，而是更高层次的通讯模型。他定义了两个对象：发送数据的叫做生产者，接受消息的叫做消费者，我们可以无视底层的通讯协议，我们可以自己定义生产者消费者。
2.消息队列的三个最主要的作用是：异步、削峰、解耦
消息队列就像是一个三峡大坝，用来拦截上游给的压力。
异步：之前一步做完的事情，改为了多步
削峰：（比如流量忽然多了之前的100倍，而程序就是为了之间的数据量大小设计的）压力堆到mq中，消费者不需要抗住激增的数据，消息会放到消息队列中，消费者慢慢消费就可以。将激增的流量通过mq进行阻拦，不至于压垮下游服务。服务器中如果说有一个服务宕机了，很可能产生连锁反应，让整个系统瘫痪
解耦：将生产者和消费者解耦，生产者只要将消息放进mq中，生产者的任务就完成了，且各消费者之间互不关联
（由上面一般的形式的改为下面的用mq实现）
mq一般用于修改操作（当我的修改操作，调用链过长时，就需要用到mq了）
3.消息队列的缺点
①、增加了系统复杂性。
所以说如果说你的业务量不大，并发也不高，就没必要使用消息队列。
②、事务问题。
事务问题其实是分布式系统肯定会存在的一个问题，只不过消息队列更严重一些。一般解决方案有两种，第一种就是采用分布式事务，这个下单的里涉及的所有服务放到一个事务里面，要么都成功，要么都失败。第二种就是，消费者做好合理的数据补偿措施，比如说，消息重试，人工刷数据等等。
③、可用性
刚才讲了解耦，其实是系统的各个模块之间的解耦，但是这些模块都和消息队列关联，万一消息队列挂了，就真的下不了单了。为了保证可用性，我们可以采用消息队列集群，前端流量限流等，后面会介绍。
4.从三高的层面去审视一下这个设计
高可用：当我系统里的一个模块宕机了，不会影响到我其他服务。（可以通过数据补偿或者分布式事务来保证数据最终一致性）
高性能：用户下单，将下单所需要的数据都放到消息队列里，就直接返回了，所有耗时相当于就是网络传输所耗时。
高并发：由于消息队列不处理任何业务上的逻辑，所有他支持的并发是百万级别的。假如有100万个用户下单，100万的数据放到消息队列里，连接消息队列的服务慢慢消费即可，也不至于造成瞬间有百万请求进来，将我的服务压垮。
4.几种常见的消息队列
其中kafka和rocketmq现在在互联网大厂使用最广泛，因为吞吐量大。