一、简介
MQ 代表消息队列，一端仅不断向队列发布信息，另一端仅从队列中读取消息。阅读消息的人不必担心消息是谁发布的，每个人都可以做自己的事情，互不干扰。
市场上常用的消息队列有：RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、ActiveMQ。
二、MQ的优势
(1) 解耦
使用Message MQ后，只需保证消息格式没有改变，无需担心发布者和消费者之间的关系。以便互相沟通。
(2) 异步
某些不需要立即返回（同步）结果的操作通过消息队列进行异步实现。
(3) 削峰
如果请求量较大（秒杀场景），可以使用消息队列进行缓冲，抑制高峰流量，避免系统短时间内被高峰流量淹没。
场景：在流量高峰期，如果您的数据库只能承受2000个并发流量，您可以使用MQ来控制您的数据库的2000个并发流量。
(4) 日志处理
日志存储在消息队列中，用于kafka等处理日志。
三、MQ的劣势
系统可用性将会降低。在MQ之前，系统只需要考虑生产端和消费者端接口的一致性。实施后，应注意系统的稳定性。这增加了生产、MQ、消费端的负载，增加了系统运维成本。
随着系统复杂度的增加以及MQ的引入，需要考虑更多的问题，比如如何保证消息一致性，防止重复消费。
一致性问题：系统A发送消息后直接返回成功，但BCD系统中任何一个系统写入数据库失败，就会出现数据不一致的情况。
四、常见问题
(1) 怎么保证消息没有重复消费？使用消息队列如何保证幂等性
幂等性：同一操作的一次或多次用户发起请求的结果是一致的，并且不存在多次点击带来的副作用。
问题的原因
首先我们先了解一下为什么消息会被重复消费。使用MQ的过程中存在三种角色：生产者、MQ、消费者。然后您将看到该消息的重复。
生产者：生产者可以将重复的数据推送到MQ。这可能是由于控制器接口被发送两次或重试机制造成的。 MQ：假设网络波动，消费者消费完消息后发送ACK和MQ。由于在接受消息之前调用突然挂断，MQ判定消费者没有消费该消息，在MQ响应后，再次推送该消息，导致重复消费。 Consumer：消费者收到消息后，尝试向MQ发送ack，但它认为此时消费者还没有消费该消息，所以MQ推送它。又是这个消息。解决方案
一般情况下，生产者就是客户，很难避免用户的重复点击，但MQ不允许多条相同的消息。因此，MQ 被实现为幂等的。消费端：
状态判断：当消费者想要重新消费时，首先访问redis判断数据是否存在，则表示已被消费，消费完后直接丢弃。如果需要将数据插入数据库，请使用数据库唯一约束来防止重复使用。在将数据插入数据库之前检查数据是否存在。如果数据存在的话，这个方法是解决问题的一个比较简单粗暴的方法。
在生产端发布消息时，方法每发布一条消息，都会在消息体中记录上一条消息的ID。当消费者收到消息时，它会执行以下操作：
首先根据之前的ID检查是否还有之前未消费的消息。如果不存在（消费后删除ID），正常操作会访问数据库，检查是否存在。如果是基于ID进行消费，如果正常操作中没有被消费，则会休眠一定时间（例如30ms），并重新检查是否正在被消费。如果不进行正常操作，会抛出异常
(2) 消息丢失的情况
。根据消息的严重性，分两种情况进行处理。
如果可以的话，直接丢弃该消息。由于一般情况下消息是无法丢弃的，所以应该考虑一种策略，将原来的消费端复用为生产端，有一天重新部署MQ。则显示消费者端，形成另一条生产-消息-消费者线。
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