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Java中牛逼哄哄的消息队列到底有什么用？

最近小千会听到很多学员说，在面试大型互联网公司的时候，很可能会被问到消息队列的问题：

在何种场景下使用了消息中间件?
为什么要在系统里引入消息中间件?
如何实现幂等?

链式调用是我们在写程序时候的一般流程，为了完成一个整体功能，会将其拆分成多个函数(或子模块)，比如模块A调用模块B，模块B调用模块C，模块C调用模块D。但在大型分布式应用中，系统间的RPC交互繁杂，一个功能背后要调用上百个接口并非不可能，这种架构有如下几个劣势：

1、这些接口之间耦合比较严重，每新增一个下游功能，都要对上有的相关接口进行改造;举个例子：假如系统A要发送数据给系统B和C，发送给每个系统的数据可能有差异，因此系统A对要发送给每个系统的数据进行了组装，然后逐一发送;当代码上线后，新增了一个需求：把数据也发送给D。此时就需要修改A系统，让他感知到D的存在，同时把数据处理好给D。在这个过程中你会看到，每接入一个下游系统，都要对A系统进行代码改造，开发联调的效率很低。其整体架构如下图：

2、面对大流量并发时，容易被冲垮。每个接口模块的吞吐能力是有限的，这个上限能力如果堤坝，当大流量(洪水)来临时，容易被冲垮。

3、存在性能问题。RPC接口基本上是同步调用，整体的服务性能遵循“木桶理论”，即链路中最慢的那个接口。比如A调用B/C/D都是50ms，但此时B又调用了B1，花费2000ms，那么直接就拖累了整个服务性能。

根据上述的几个问题，在设计系统时可以明确要达到的目标：

要做到系统解耦，当新的模块接进来时，可以做到代码改动最小;
设置流量缓冲池，可以让后端系统按照自身吞吐能力进行消费，不被冲垮;
强弱依赖梳理，将非关键调用链路的操作异步化，提升整体系统的吞吐能力，比如上图中A、B、C、D是让用户发起付款，然后返回付款成功提示的几个关键流程，而B1是通知付款后通知商家发货的模块，那么实质上用户对B1完成的时间容忍度比较大(比如几秒之后)，可以将其异步化。

在现在的系统视线中，MQ消息队列是普遍使用的，可以完美的解决这些问题的利器。下图是使用了MQ的简单架构图，可以看到MQ在最前端对流量进行蓄洪，下游的系统ABC只与MQ打交道，通过事先定义好的消息格式来解析。