消息队列，本质上是一种分布式的阻塞队列。消息队列，也可以理解成一种缓存，对任务的缓存，所以，redis也可以作为一种消息队列嘛。当然，一般消息队列的产品还是有很多复杂的功能的；
下面就简单的谈谈消息队列的应用场景：
第一个就是异步，如果你想在本地实现一个异步的操作，你可能会构建一个线程池，但是，如果你打算在分布式环境实现这个任务，那么消息队列是首选。
把业务拆分成异步的步骤，一般是用户不需要及时反馈得到结果的；生产者发送完消息进入消息中间件后，就立即返回用户请求了，这种场景一般是向用户发送信息等等；用户需要及时得到结果的，一般是同步的；
把业务拆分成异步处理，是可以提升系统的性能的；
第二个就是流量削峰，后端系统按照自身吞吐能力进行消费，不被大流量冲垮，系统不至于崩溃；
如果你把业务设计成异步的，那么可以保证上游和下游都不会受到大流量的冲击而奔溃。这时候谈一下为什么大流量会导致系统宕机，一是内存，每一个请求都会消耗内存空间，特别大的流量就会
导致内存爆满；而是大量请求等待处理，会导致客户端请求超时。所以，消息中间件也是系统高可用性的保障。
这里说一下，以前工作的公司把同步的业务也用上了消息中间件，他是这样用的，客户端发送一个消息，然后开始阻塞，消费端消费这个消息，消费端处理完业务后，再向中间件发送消息，客户端接收到消息后，返回用户的请求；
这样的设计，消息中间件只能保护下游没事，但不能保证上游的高可用性，因为上游的请求依然hold在那里，而且架构上中间加一个MQ，反而导致请求处理变慢。
第三个就是系统解耦，
传统的方法调用，当系统发生变化时，其他的系统也要发生相应的变化；
消息中间件能够做到系统解耦，当新模块进来时，可以做到代码改动最小；发送者和生产者不必同时在线如果消费者的机器出现故障不可用，消息可以暂时保存到中间件，等待消费者正常启动后继续处理业务,这样，相比较接口调用，是可以增加系统可用性的。
这样，MQ提升了系统的高可用性和扩展性。
第四个是消息中间顾名思义的作用，可以发送消息，可以实现两个系统之间的消息传送，例如分布式日志，业务系统和大数据平台之间的数据沟通等等；
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