消息中间件的主要应用场景如下
异步通信： 可以用于业务系统内部的异步通信，也可以用于分布式系统信息交互。
系统解耦： 将不同性质的业务进行隔离切分，提升性能，主从流程分层，按照重要性进行隔离，减少异常影响。
流量削峰： 对间歇性突刺流量进行分散处理，减小系统压力，提升系统可用性。
分布式事务一致性： RocketMQ提供的事务消息功能可以处理分布式事务一致性(如电商订单场景)当然，也可以使用分布式事务中间件。
消息顺序收发： 这是最基础的功能，先进先出，消息队列必备。
延时消息： 延迟触发业务场景，如下单后延迟取消未支付订单等
大数据处理： 日志处理、Kafka。
分布式缓存同步： 消费MySQLbinlog日志进行缓存同步，或者将业务变动直接推送到消息队列消费。
引入消息中间件也会带来一些问题，总结下来主要有以下几点
消息顺序性保证；
避免消息丢失；
消息的重复问题；
消息积压处理；
延迟消息处理。
其中和性能有关的主要是消息积压问题。当发生消息积压时，通常是消费者消费消息的性能不佳，或者资源瓶颈导致消费能力无法进一步得到提升。
可以通过如下方式提升消费能力：
提升消费并行度。 通过增加Consumer实例的数量来提高并行度，或者提高单个Consumer的消费并行线程数。
批量消费。 批量消费方式可以在很大程度上提高消费吞吐量，减少消费者与消息中间件交互的次数。
丢弃非重要消息。 根据业务特性，如果消费速度跟不上生产速度，可以选择丢弃一些不重要的消息口优化消息消费过程。消费消息的过程一般包括业务处理以及跟数据库的交互等，对此过程进行优化也可以提升消费能力。
