应用场景
消息队列的应用场景主要在三个方面
- 异步处理
- 应用解耦
- 流量削峰
异步处理
场景说明： 用户注册后，需要发送注册邮件和注册短信。传统的做法有两种
- 串行的方式
- 并行的方式
（1）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。以上三个任务全部完成后，返回给客户端。
（2）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）
小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。如何解决这个问题呢？
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
如何解决以上问题呢？引入应用消息队列后的方案，如下图：
- 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
- 将秒杀请求放入消息队列，业务服务器响应用户“秒杀结果计算中”从而释放资源处理用户其他请求。
- 后台启动若干队列处理任务，消费队列中的消息，执行校验入库、下单等逻辑。由于队列处理线程有限，从而落入后端数据库的并发请求有限，当库存处理完成，队列里堆积的的消息便可丢弃。
