目录
- 🦁 前言
- 🦁 那么MQ的优势在哪里？
- 🦁 应用场景
- 🦁 最后
🦁 前言
消息队列：MQ全称Message Queue（消息队列），是在消息的传输过程中保存消息的容器。多用于系统之间的异步通信。
tips:
异步通信相当于通过第三方转述对话，可能有消息的延迟，但不需要二人时刻保持联系。
消息队列，很明显就是存储消息的队列，而队列咱们都知道是一种数据结构（先进先出），那么消息又是什么呢？
两台计算机间传送的数据单位。消息可以非常简单，例如只包含文本字符串；也可以更复杂，可能包含嵌入对象。
🦁 那么MQ的优势在哪里？
有以下三点：
- 应用解耦
- 在电商平台中，用户下订单需要调用订单系统，此时订单系统还需要调用库存系统、支付系统、物流系统完成业务。此时会产生两个问题：
- 如果库存系统出现故障，会造成整个订单系统崩溃。
- 如果需求修改，新增了一个X系统，此时必须修改订单系统的代码。
如果在系统中引入MQ，即订单系统将消息先发送到MQ中，MQ再
转发到其他系统，则会解决以下问题：
- 由于订单系统只发消息给MQ，不直接对接其他系统，如果库存系统出现故障，不影响整个订单。
- 如果需求修改，新增了一个X系统，此时无需修改订单系统的代码，只需修改MQ将消息发送给X系统即可。
- 异步提速
如果订单系统同步访问每个系统，则用户下单等待时长如下：
如果引入MQ，则用户下单等待时长如下：
- 削峰填谷:
假设我们的系统每秒只能承载1000请求，如果请求瞬间增多到每5000，则会造成系统崩溃。此时引入mq即可解决该问题
使用了MQ之后，限制消费消息的速度为1000，这样一来，高峰期产生的数据势必会被积压在MQ中，高峰就被“削”掉了，但是因为消息积压，在高峰期过后的一段时间内，消费消息的速度还是会维持在1000，直到消费完积压的消息，这就叫做“填谷”。
🦁 应用场景
- 抢红包、秒杀活动、抢火车票等这些业务场景都是短时间内需要处理大量请求，如果直接连接系统处理业务，会耗费大量资源，有可能造成系统瘫痪。如下：
而使用MQ后，可以先让用户将请求发送到MQ中，MQ会先保存请求消息，不会占用系统资源，且MQ会进行消息排序，先请求的秒杀成功，后请求的秒杀失败。如下：
- 消息分发
如电商网站要推送促销信息，该业务耗费时间较多，但对时效性要求不高，可以使用MQ做消息分发。
- 数据同步
假如我们需要将数据保存到数据库之外，还需要一段时间将数据同步到缓存（如Redis）、搜索引擎（如Elasticsearch）中。此时可以将数据库的数据作为消息发送到MQ中，并同步到缓存、搜索引擎中。
- 异步处理
在电商系统中，订单完成后，需要及时的通知子系统（进销存系统发货，用户服务积分，发送短信）进行下一步操作。为了保证订单系统的高性能，应该直接返回订单结果，之后让MQ通知子系统做其他非实时的业务操作。这样能保证核心业务的高效及时。
- 离线处理
在银行系统中，如果要查询近十年的历史账单，这是非常耗时的操作。如果发送同步请求，则会花费大量时间等待响应。此时使用MQ发送异步请求，等到查询出结果后获取结果即可。
🦁 最后
队列是一种**先进先出（FIFO）**的数据结构，可以帮助我们管理和处理大量的数据，提高程序的效率和可靠性。下面是队列的优势和应用场景的总结：
- 优势：
队列可以保证数据按照其进入队列的顺序进行处理，避免了数据丢失和混乱。
队列可以帮助我们实现异步处理，即将数据加入队列后，程序可以继续执行其他任务，而数据会在后台按照队列中的顺序进行处理。
队列可以控制数据的流量，在高峰期可以缓存数据，避免系统因为数据压力而宕机。
- 应用场景：
消息队列：将消息加入队列，异步处理，实现松耦合的架构，增加系统的健壮性。
缓存队列：缓存热门数据和请求，避免频繁的数据库读写，提高系统的性能。
日志队列：将日志信息加入队列，异步处理，避免对主线程的干扰，提高程序的效率。
爬虫队列：将需要爬取的网页加入队列，异步处理，提高爬虫的效率和稳定性。
总之，队列是一种非常重要的数据结构，可以帮助我们处理异步任务和高流量的数据，提高程序的效率和可靠性，让程序员专注于业务逻辑的实现，提高工作效率。
