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=== 为什么使用消息队列 ===
核心的有3个：解耦、异步、削峰

解耦:一个系统或者一个模块，调用了多个系统或者模块，互相之间的调用很复杂，维护起来很麻烦。如果这个调用不需要直接同步调用接口的，就可以考虑用MQ给他异步化解耦。

如何解耦

在企业整体架构中解耦，主要设计两个方面：一是简化减少交互，二是增加一个中间层实现两方的隔离，MQ就是其中的中间层（如下图所示）。引入MQ后生产者和消费者不必知道彼此的存在也不必同时在线，主要交互流程如下：

生产者负责：生产消息并通过SDK或API调用发送给MQ（同步发送或者异步发送）；

MQ负责：接收消息，并持久化消息到消息存储（同步或异步存储消息）；

生产者接收来自MQ的响应（消息发送状态或异常）；

消费者订阅消息后，接收来自MQ的消息；

消费者执行消息对应的后续业务操作；

对消费结果进行确认（消费成功、失败、异常等）。

异步：A系统接收一个请求，需要在自己本地写库，还需要在BCD三个系统写库，自己本地写库要3ms，BCD三个系统分别写库要300ms、450ms、200ms。最终请求总延时是3 + 300 + 450 + 200 = 953ms，接近1s，如果用mq，只需要写本地库+写mq，BCD自行从mq中读取写库。
削峰：当系统在某一点有大量请求涌入，峰值过大，远远超过系统承受力，系统就会hang死
=== 消息队列优缺点 ===
系统可用性降低：系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉。一旦MQ挂了，其他系统就不能消费数据，整个系统就崩溃了。
系统复杂性提高：加个MQ进来，怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序性？等等...
一致性问题：A系统处理完了直接返回成功了，人都以为你这个请求就成功了，但是问题是，要是BCD三个系统那里，BD两个系统写库成功了，结果C系统写库失败了，这就出现数据不一致问题。
=== kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq比较 ===

{| class="wikitable"
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! 特性 !! ActiveMQ !! RabbitMQ !! RocketMQ !! Kafka
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| 单机吞吐量	 || 万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级	 || 万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级	 || 10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ || 10万级别，这是kafka最大的优点，就是吞吐量高。一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景
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|topic数量对吞吐量的影响	 || 示例 || 示例 || topic可以达到几百，几千个的级别，吞吐量会有较小幅度的下降。这是RocketMQ的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的topic || topic从几十个到几百个的时候，吞吐量会大幅度下降。所以在同等机器下，kafka尽量保证topic数量不要过多。如果要支撑大规模topic，需要增加更多的机器资源
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| 时效性	 || ms级	 || 微秒级，这是rabbitmq的一大特点，延迟是最低的	 || ms级	 || 延迟在ms级以内
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| 可用性	 || 高，基于主从架构实现高可用性	 || 高，基于主从架构实现高可用性	 || 高，基于主从架构实现高可用性	 || 非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用
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| 消息可靠性	 || 有较低的概率丢失数据	 || 示例 || 经过参数优化配置，可以做到0丢失	 || 经过参数优化配置，消息可以做到0丢失
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| 功能支持	 || MQ领域的功能极其完备	 || 基于erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低	 || MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好	 || 功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用，是事实上的标准
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| 优劣势总结	|| 非常成熟，功能强大，在业内大量的公司以及项目中都有应用偶尔会有较低概率丢失消息而且现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少，几个月才发布一个版本而且确实主要是基于解耦和异步来用的，较少在大规模吞吐的场景中使用|| erlang语言开发，性能极其好，延时很低；
吞吐量到万级，MQ功能比较完备
而且开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用
社区相对比较活跃，几乎每个月都发布几个版本分
在国内一些互联网公司近几年用rabbitmq也比较多一些
但是问题也是显而易见的，RabbitMQ确实吞吐量会低一些，这是因为他做的实现机制比较重。
而且erlang开发,很难去看懂源码，对它的掌控很弱，基本只能依赖于开源社区的快速维护和修复bug。
而且rabbitmq集群动态扩展会很麻烦。
||接口简单易用，而且毕竟在阿里大规模应用过，有阿里品牌保障
日处理消息上百亿之多，可以做到大规模吞吐，性能也非常好，分布式扩展也很方便，社区维护还可以，可靠性和可用性都是ok的，还可以支撑大规模的topic数量，支持复杂MQ业务场景
而且一个很大的优势在于，阿里出品都是java系的，可以自己阅读源码，定制自己公司的MQ，可以掌控
社区活跃度相对较为一般，文档相对来说简单一些，然后接口这块不是按照标准JMS规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码
还有就是阿里出台的技术，可能面临技术被抛弃，社区黄掉的风险，但如果公司有技术实力用RocketMQ挺好
 || 仅仅提供较少的核心功能，但是提供超高的吞吐量，ms级的延迟，极高的可用性以及可靠性，而且分布式可以任意扩展
同时kafka最好是支撑较少的topic数量即可，保证其超高吞吐量
而且kafka唯一的一点劣势是有可能消息重复消费，那么对数据准确性会造成极其轻微的影响，在大数据领域中以及日志采集中，这点轻微影响可以忽略
这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集
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