消息队列是分布式系统中的重要组件，主要解决应用耦合、异步消息、流量削峰等问题。实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。常见的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ和RocketMQ。
消息队列的常见的四种应用场景有四种:
异步处理
场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。
传统的做法有两种:
- 串行方式
- 并行方式
串行方式
将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务完成后返回给客户端。
并行方式
将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间。
假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。
因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）
引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：
按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了两倍
应用解耦
场景说明: 用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图:
传统模式的缺点：
- 假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败
- 订单系统与库存系统耦合
利用消息队列将两者解耦
- 订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功
- 库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作
- 假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。
流量削峰
流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛
应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。
- 可以控制活动的人数
-
可以缓解短时间内高流量压垮应用
image.png - 用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面
- 秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理
日志处理
日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解决大量日志传输的问题。架构简化如下:
- 日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列
- Kafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发
- 日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据
一般日志处理系统由以下几个组件构成:
(1)Kafka：接收用户日志的消息队列
(2)Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch
(3)Elasticsearch：实时日志分析服务的核心技术，一个schemaless，实时的数据存储服务，通过index组织数据，兼具强大的搜索和统计功能
(4)Kibana：基于Elasticsearch的数据可视化组件，超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因