業務場景說明:
消息隊列在大型電子商務類網站，如京東、淘寶、去哪兒等網站有着深入的應用，
隊列的主要作用是消除高并發通路高峰，加快網站的響應速度。
在不使用消息隊列的情況下，使用者的請求資料直接寫入資料庫，在高并發的情況下，會對資料庫造成巨大的壓力，同時也使得系統響應延遲加劇。
在使用隊列後，使用者的請求發給隊列後立即傳回,
（例如: 當然不能直接給使用者提示訂單送出成功，京東上提示：您“您送出了訂單，請等待系統确認”），
再由消息隊列的消費者程序從消息隊列中擷取資料，異步寫入資料庫。
由于消息隊列的服務處理速度遠快于資料庫，是以使用者的響應延遲可得到有效改善。
圖解說明:
1. 消息隊列說明
消息隊列中間件是分布式系統中重要的元件，主要解決應用耦合，異步消息，流量削鋒等問題。
實作高性能，高可用，可伸縮和最終一緻性架構。是大型分布式系統不可缺少的中間件。
目前在生産環境，使用較多的消息隊列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。
2. 消息隊列應用場景
消息隊列在實際應用中常用的使用場景。異步處理，應用解耦，流量削鋒和消息通訊四個場景。
2.1. 異步處理
場景說明：使用者注冊後，需要發注冊郵件和注冊短信。傳統的做法有兩種1.串行的方式；2.并行方式。
（1）串行方式：将注冊資訊寫入資料庫成功後，發送注冊郵件，再發送注冊短信。以上三個任務全部完成後，傳回給用戶端。
（2）并行方式：将注冊資訊寫入資料庫成功後，發送注冊郵件的同時，發送注冊短信。以上三個任務完成後，傳回給用戶端。與串行的差别是，并行的方式可以提高處理的時間。
假設三個業務節點每個使用50毫秒鐘，不考慮網絡等其他開銷，則串行方式的時間是150毫秒，并行的時間可能是100毫秒。
因為CPU在機關時間内處理的請求數是一定的，假設CPU1秒内吞吐量是100次。
則串行方式1秒内CPU可處理的請求量是7次（1000/150）。并行方式處理的請求量是10次（1000/100）。
小結：如以上案例描述，傳統的方式系統的性能（并發量，吞吐量，響應時間）會有瓶頸。如何解決這個問題呢？
引入消息隊列，将不是必須的業務邏輯，異步處理。改造後的架構如下：
按照以上約定，使用者的響應時間相當于是注冊資訊寫入資料庫的時間，也就是50毫秒。
注冊郵件，發送短信寫入消息隊列後，直接傳回，是以寫入消息隊列的速度很快，基本可以忽略，
是以使用者的響應時間可能是50毫秒。是以基于此架構改變後，系統的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了兩倍。
2.2. 應用解耦
場景說明：使用者下單後，訂單系統需要通知庫存系統。傳統的做法是，訂單系統調用庫存系統的接口。如下圖：
傳統模式的缺點：
1） 假如庫存系統無法通路，則訂單減庫存将失敗，進而導緻訂單失敗；
2） 訂單系統與庫存系統耦合；
如何解決以上問題呢？引入應用消息隊列後的方案，如下圖：
- 1:訂單系統：使用者下單後，訂單系統完成持久化處理，将消息寫入消息隊列，傳回使用者訂單下單成功,請等待物流配送。
- 2:庫存系統：訂閱下單的消息，采用拉/推的方式，擷取下單資訊，庫存系統根據下單資訊，進行庫存操作。
- 3:假如：在下單時庫存系統不能正常使用。也不影響正常下單，
- 因為下單後，訂單系統寫入消息隊列就不再關心其他的後續操作了。實作訂單系統與庫存系統的應用解耦。
2.3. 流量削鋒
流量削鋒也是消息隊列中的常用場景，一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛。
應用場景：秒殺活動，一般會因為流量過大，導緻流量暴增，應用容易挂掉。為解決這個問題，一般需要在應用前端加入消息隊列。
- 可以控制活動的人數.
- 可以緩解短時間内高流量壓垮應用；
- 使用者的請求，伺服器接收後，首先寫入消息隊列。假如消息隊列長度超過最大數量，則直接抛棄使用者請求或跳轉到錯誤頁面；
- 秒殺業務根據消息隊列中的請求資訊，再做後續處理。
2.4. 消息通訊
消息通訊是指，消息隊列一般都内置了高效的通信機制，是以也可以用在純的消息通訊。比如實作點對點消息隊列，或者聊天室等。
點對點通訊：
用戶端A和用戶端B使用同一隊列，進行消息通訊。
聊天室通訊：
用戶端A，用戶端B，用戶端N訂閱同一主題，進行消息釋出和接收。實作類似聊天室效果。
以上實際是消息隊列的兩種消息模式，點對點或釋出訂閱模式。