目录
1.MQ
1.1定义
1.2 MQ有哪些
1.3不同MQ特点
2.MQ的应用场景
2.1异步处理
场景说明:
1.串行方式:
2.并行方式:
3.消息队列: 广播模型
2.2应用解耦
场景:
2.3流量削峰
场景:
作用:
MQ (Message Quene):翻译为消息队列,通过典型的生产者和消费者模型，生产者不断向消息队列中生产消息，消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的，而且只关心消息的发送和接收，没有业务逻辑的侵入，轻松的实现系统间解耦。别名为消息中间件 通过利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。
当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ， 炙手可热的Kafka,阿里巴巴自主开发RocketMQ等。
总结：RabbitMQ比Kafka可靠， Kafka更适合IO高吞吐的处理，一般应用在大数据日志处理或对实时性(少量延迟)， 可靠性 (少量丢数据) 要求稍低的场景使用，比如ELK日志收集。
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1 .串行的方式2 .并行的方式
1.串行方式:
将注册信息写入数据库后，发送注册邮件再发送注册短信,以上三个任务全部完成后才返回给客户端。
这有一个问题是,邮件，短信并不是必须的，它只是一个通知,而这种做法让客户端等待没有必要等待的东西.
2.并行方式:
将注册信息写入数据库后，发送邮件的同时,发送短信,以上三个任务完成后,返回给客户端,并行的方式能提高处理的时间。
3.消息队列: 广播模型
假设三个业务节点分别使用50ms,串行方式使用时间150ms，并行使用时间100ms。虽然并行已经提高的处理时间，但是，前面说过,邮件和短信对我正常的使用网站没有任何影响，客户端没有必要等着其发送完成才显示注册成功,应该是写入数据库后就返回，然后进入网站，进行正常操作.消息队列:引入消息队列后，把发送邮件，短信不是必须的业务逻辑异步处理
由此可以看出引入消息队列后，用户的响应时间就等于写入数据库的时间+写入消息队列的时间(可以忽略不计),引入消息队列后处理后,响应时间是串行的3倍，是并行的2倍。
场景:
双11是购物狂节,用户下单后，订单系统需要通知库存系统，传统的做法就是订单系统调用库存系统的接口.
这种做法有一个缺点:当库存系统出现故障时,订单就会失败。订单系统和库存系统高耦合.引入消息队列.
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,获取下单消息，进行库操作。就算库 存系统出现故障,消息队列也能保证消息的可靠投递,不会导致消息丢失.
（比如说应该减去库存，一直不减。然后前面一直卖东西，最后超过库存数量？？？？）
场景:
秒杀活动，一般会因为流量过大，导致应用挂掉，为了解决这个问题，一般在应用前端加入消息队列。
作用:
1.可以控制活动人数，超过此一定阀值的订单 直接丢弃
2.可以缓解短时间的高流量压垮应用(应用程序按自己的最大处理能力获取订单)
1.用户的请求,服务器收到之后,首先写入消息队列，加入消息队列长度超过最大值，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面.
2.秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理.
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