消息队列
应用场景
为什么使用消息队列(面试官看你思不思考)
其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景，然后你项目里具体是什么场景，说说你在这个场景里用消息队列是什么？
面试官问你这个问题，期望的一个回答是说，你们公司有个什么业务场景，这个业务场景有个什么技术挑战，如果不用 MQ 可能会很麻烦，但是你现在用了 MQ 之后带给了你很多的好处。
先说一下消息队列常见的使用场景吧，其实场景有很多，但是比较核心的有 3 个：解耦、异步、削峰。
解耦
一个系统(模块)调用多个系统(模块)的场景
多个系统的添加或减少都需修改调用系统的代码
且不需要同步调用接口的情况
异步
涉及到时间消耗问题,当一个信息传入同时保存到多个系统,
期间需要一个时间消耗,
这时只需要信息先保存当前系统,剩下的放入消息队列
削峰
每个系统性能都是有极限的
类似淘宝双十一,数据量猛增,
这个时候就需要把用户的请求放入消息队列中,
每次从队列中取出最大数据(刚好不会使系统崩溃的数据),
这样请求就会堆积在消息队列中,
等到闲时请求就少了,但系统人以最大吞吐去处理数据,
所以堆积消息很快会被解决
消息队列的优缺点
优点
在特殊场景下有其对应的好处，解耦、异步、削峰。
缺点
系统可用性降低
系统引入的外部依赖越多,越容易挂掉.
MQ挂掉,全部凉凉
系统复杂度提高
如何保证消息没有被重复消费
怎么处理消息丢失的情况
怎么保证消息的顺序型
一致性问题
A 系统处理完了直接返回成功了，人都以为你这个请求就成功了；但是问题是，要是 BCD 三个系统那里，BD 两个系统写库成功了，结果 C 系统写库失败了，咋整？你这数据就不一致了。
Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ有什么优缺点？
| 特性 | ActiveMQ | RabbitMQ | RocketMQ | Kafka |
|---|---|---|---|---|
| 单机吞吐量 | 万级，比 RocketMQ、Kafka 低一个数量级 | 同 ActiveMQ | 10 万级，支撑高吞吐 | 10 万级，高吞吐，一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景 |
| topic 数量对吞吐量的影响 | topic 可以达到几百/几千的级别，吞吐量会有较小幅度的下降，这是 RocketMQ 的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的 topic | topic 从几十到几百个时候，吞吐量会大幅度下降，在同等机器下，Kafka 尽量保证 topic 数量不要过多，如果要支撑大规模的 topic，需要增加更多的机器资源 | ||
| 时效性 | ms 级 | 微秒级，这是 RabbitMQ 的一大特点，延迟最低 | ms 级 | 延迟在 ms 级以内 |
| 可用性 | 高，基于主从架构实现高可用 | 同 ActiveMQ | 非常高，分布式架构 | 非常高，分布式，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用 |
| 消息可靠性 | 有较低的概率丢失数据 | 基本不丢 | 经过参数优化配置，可以做到 0 丢失 | 同 RocketMQ |
| 功能支持 | MQ 领域的功能极其完备 | 基于 erlang 开发，并发能力很强，性能极好，延时很低 | MQ 功能较为完善，还是分布式的，扩展性好 | 功能较为简单，主要支持简单的 MQ 功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用 |
- 一般的业务系统要引入 MQ，最早大家都用 ActiveMQ，但是现在确实大家用的不多了，没经过大规模吞吐量场景的验证，社区也不是很活跃，所以大家还是算了吧，我个人不推荐用这个了；
- 后来大家开始用 RabbitMQ，但是确实 erlang 语言阻止了大量的 Java 工程师去深入研究和掌控它，对公司而言，几乎处于不可控的状态，但是确实人家是开源的，比较稳定的支持，活跃度也高；
- 不过现在确实越来越多的公司会去用 RocketMQ，确实很不错，毕竟是阿里出品，但社区可能有突然黄掉的风险（目前 RocketMQ 已捐给 Apache，但 GitHub 上的活跃度其实不算高）对自己公司技术实力有绝对自信的，推荐用 RocketMQ，否则回去老老实实用 RabbitMQ 吧，人家有活跃的开源社区，绝对不会黄。
- 所以中小型公司，技术实力较为一般，技术挑战不是特别高，用 RabbitMQ 是不错的选择；大型公司，基础架构研发实力较强，用 RocketMQ 是很好的选择。
- 如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用 Kafka 是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝对不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。