看这么个场景。A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果 C 系统现在不需要了呢？A 系统负责人几乎崩溃…
在这个场景中，A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合，A 系统产生一条比较关键的数据，很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。A 系统要时时刻刻考虑 BCDE 四个系统如果挂了该咋办？要不要重发，要不要把消息存起来？头发都白了啊！如果使用 MQ，A 系统产生一条数据，发送到 MQ 里面去，哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据，直接从 MQ 里消费即可；如果某个系统不需要这条数据了，就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来，A 系统压根儿不需要去考虑要给谁发送数据，不需要维护这个代码，也不需要考虑人家是否调用成功、失败超时等情况。
总结：通过一个 MQ，Pub/Sub 发布订阅消息这么一个模型，A 系统就跟其它系统彻底解耦了。
思考：你需要去考虑一下你负责的系统中是否有类似的场景，就是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。但是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的，如果用 MQ 给它异步化解耦，也是可以的，你就需要去考虑在你的项目里，是不是可以运用这个 MQ 去进行系统的解耦。在简历中体现出来这块东西，用MQ 作解耦。
再来看一个场景，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，用户感觉搞个什么东西，慢死了慢死了。用户通过浏览器
发起请求，等待个 1s，这几乎是不可接受的。
一般互联网类的企业，对于用户直接的操作，一般要求是每个请求都必须在 200 ms 以内完成，对用户几乎是无感知的。如果 MQ，那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中，假如耗时 5ms，A 系统从接受一个请求到返回响应给用户，总时长是 3 + 5 = 8ms，对于用户而言，其实感觉上就是点个按钮，8ms 以后就直接返回了，爽！网站做得真好，真快！
每天 0:00 到 12:00，A 系统风平浪静，每秒并发请求数量就 50 个。结果每次一到 12:00 ~ 13:00，每秒并发请求数量突然会暴增到 5k+ 条。但是系统是直接基于 MySQL 的，大量的请求涌入MySQL，每秒钟对 MySQL 执行约 5k 条 SQL。一般的 MySQL，扛到每秒 2k 个请求就差不多了，如果每秒请求到 5k 的话，可能就直接把MySQL 给打死了，导致系统崩溃，用户也就没法再使用系统了。但是高峰期一过，到了下午的时候，就成了低峰期，可能也就 1w 的用户同时在网站上操作，每秒中的请求数量可能也就 50 个请求，对整个系统几乎没有任何的压力。
如果使用 MQ，每秒 5k 个请求写入 MQ，A 系统每秒钟最多处理 2k 个请求，因为 MySQL 每秒钟最多处理 2k 个。A 系统从 MQ 中慢慢拉取请求，每秒钟就拉取 2k 个请求，不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就 ok，这样下来，哪怕是高峰期的时候，A 系统也绝对不会挂掉。而MQ 每秒钟 5k 个请求进来，就 2k 个请求出去，结果就导致在中午高峰期（1 个小时），可能有几十万甚至几百万的请求积压在 MQ 中。
这个短暂的高峰期积压是 ok 的，因为高峰期过了之后，每秒钟就 50 个请求进 MQ，但是 A 系统依然会按照每秒 2k 个请求的速度在处理。所以说，只要高峰期一过，A 系统就会快速将积压的消息给解决掉。
缺点有以下几个：
生产者弄丢数据
生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候，可能数据就在半路给搞丢了，因为网络问题啥的，都
有可能。此时可以选择用 RabbitMQ 提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启 RabbitMQ 事务channel.txSelect ，然后发送消息，如果消息没有成功被 RabbitMQ 接收到，那么生产者会收到异常报错，此时就可以回滚事务 channel.txRollback ，然后重试发送消息；如果收到了消息，那么可以提交事务 channel.txCommit 。
但是问题是，RabbitMQ 事务机制（同步）一搞，基本上吞吐量会下来 消耗性能
channel txSelect
e
channel txRollback
channel txCommit
// 开启事务
.
try {
// 这里发送消息
} catch (Exception ) {
.
// 这里再次重发这条消息
}
// 提交事务
所以一般来说，如果你要确保说写 RabbitMQ 的消息别丢，可以开启 confirm 模式，在生产
者那里设置开启 confirm 模式之后，你每次写的消息都会分配一个唯一的 id，然后如果写入
了 RabbitMQ 中，RabbitMQ 会给你回传一个 ack 消息，告诉你说这个消息 ok 了。如果
RabbitMQ 没能处理这个消息，会回调你的一个 nack 接口，告诉你这个消息接收失败，你可
以重试。而且你可以结合这个机制自己在内存里维护每个消息 id 的状态，如果超过一定时间还
没接收到这个消息的回调，那么你可以重发。事务机制和 confirm 机制最大的不同在于，事务机制是同步的，你提交一个事务之后会在那儿，但是 confirm 机制是 的，你发送个消息之后就可以发送下一个消息，然后那个消息 RabbitMQ 接收了之后会异步回调你的一个接口通知你这个消息接收到了。
所以一般在生产者这块避免数据丢失，都是用 confirm 机制的。
RabbitMQ弄丢了数据
就是 RabbitMQ 自己弄丢了数据，这个你必须 RabbitMQ的持久化，就是消息写入之后会持久化到磁盘，哪怕是 RabbitMQ 自己挂了，恢复之后会读取之前存储的数据，一般数据不会丢。除非极其罕见的是，RabbitMQ 还没持久化，自己就挂了，可能导致少量数据丢失，但是这个概率较小。
设置持久化有两个步骤：
消费端弄丢数据
RabbitMQ 如果丢失了数据，主要是因为你消费的时候，刚消费到还没处理完，结果进程挂了，比如重启了，那么就尴尬了，RabbitMQ 认为你都消费了，这数据就丢了。这个时候得用 RabbitMQ 提供的 ack 机制，简单来说，就是你必须关闭 RabbitMQ 的自动ack ，可以通过一个 api 来调用就行，然后每次你自己代码里确保处理完的时候，再在程序里 ack 一把。这样的话，如果你还没处理完，不就没有 ack 了？那 RabbitMQ 就认为你还没处理完，这个时候 RabbitMQ 会把这个消费分配给别的 consumer 去处理，消息是不会丢的。
举个例子，我们以前做过一个 mysql binlog 同步的系统，压力还是非常大的，日同步数据
要达到上亿，就是说数据从一个 mysql 库原封不动地同步到另一个 mysql 库里面去（mysql ->
mysql）。常见的一点在于说比如大数据 team，就需要同步一个 mysql 库过来，对公司的业务
系统的数据做各种复杂的操作。
你在 mysql 里增删改一条数据，对应出来了增删改 3 条 binlog 日志，接着这三条 binlog
发送到 MQ 里面，再消费出来依次执行，起码得保证人家是按照顺序来的吧？不然本来是：增
加、修改、删除；你愣是换了顺序给执行成删除、修改、增加，不全错了么。
本来这个数据同步过来，应该最后这个数据被删除了；结果你搞错了这个顺序，最后这个数据
保留下来了，数据同步就出错了。
Rabbitmq：一个 queue，多个 consumer。比如，生产者向 RabbitMQ 里发送了三条数据，
顺序依次是 data1/data2/data3，压入的是 RabbitMQ 的一个内存队列。有三个消费者分别从
MQ 中消费这三条数据中的一条，结果消费者2先执行完操作，把 data2 存入数据库，然后
是 data1/data3。这不明显乱了。
解决方案：
拆分多个 queue，每个 queue 一个 consumer，就是多一些 queue 而已，确实是麻烦点；或者
就一个 queue 但是对应一个 consumer，然后这个 consumer 内部用内存队列做排队，然后分发
给底层不同的 worker 来处理。
大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决
几千万条数据在MQ里积压了七八个小时，从下午4点多，积压到了晚上11点多。这个是我们
真实遇到过的一个场景，确实是线上故障了，这个时候要不然就是修复consumer的问题，让
它恢复消费速度，然后傻傻的等待几个小时消费完毕。这个肯定不能在面试的时候说吧。
一个消费者一秒是1000条，一秒3个消费者是3000条，一.分钟就是18万条。所以如果你积压
了几百万到上千万的数据，即使消费者恢复了，也需要大概1小时的时间才能恢复过来。
一般这个时候，只能临时紧急扩容了，具体操作步骤和思路如下:
mq中的消息过期失效了
假设你用的是RabbitMQ，RabbtiMQ 是可以设置过期时间的，也就是TTL。如果消息在queue
中积压超过–定的时间就会被RabbitMQ给清理掉，这个数据就没了。那这就是第二个坑了。
这就不是说数据会大量积压在mq里，而是大量的数据会直接搞丢。
这个情况下，就不是说要增加consumer消费积压的消息，因为实际上没啥积压，而是丢了大
量的消息。我们可以采取一个方案，就是批量重导，这个我们之前线上也有类似的场景干过。
就是大量积压的时候，我们当时就直接丢弃数据了，然后等过了高峰期以后，比如大家- -起喝
咖啡熬夜到晚上12点以后，用户都睡觉了。这个时候我们就开始写程序，将丢失的那批数据，
写个临时程序，- -点一点的查出来，然后重新灌入mq里面去，把白天丢的数据给他补回来。
也只能是这样了。
假设1万个订单积压在mq里面，没有处理，其中1000个订单都丢了，你只能手动写程序把那
1000个订单给查出来，手动发到mq里去再补一-次。
mq都快写满了
如果消息积压在mq里，你很长时间都没有处理掉，此时导致mq都快写满了，咋办?这个还
有别的办法吗?没有，谁让你第一一个方 案执行的太慢了，你临时写程序，接入数据来消费，消
费一个丢弃一个，都不要了，快速消费掉所有的消息。然后走第二个方案，到了晚上再补数
据吧。
正常情况下，消费者在消费消息后，会给消息队列发送一个确认，消息队列接收后就知道消息已经被成功消费了，然后就从队列中删除该消息，也就不会将该消息再发送给其他消费者了。不同消息队列发出的确认消息形式不同，RabbitMQ是通过发送一个ACK确认消息。但是因为网络故障，消费者发出的确认并没有传到消息队列，导致消息队列不知道该消息已经被消费，然后就再次消息发送给了其他消费者，从而造成重复消费的情况。
重复消费问题的解决思路是：保证消息的唯一性，即使多次传输，也不让消息的多次消费带来影响，也就是保证消息等幂性；幂等性指一个操作执行任意多次所产生的影响均与一次执行的影响相同。具体解决方案如下：
（1）改造业务逻辑，使得在重复消费时也不影响最终的结果。例如对SQL语句： update t1 set money = 150 where id = 1 and money = 100; 做了个前置条件判断，即 money = 100 的情况下才会做更新，更通用的是做个 version 即版本号控制，对比消息中的版本号和数据库中的版本号。
（2）基于数据库的的唯一主键进行约束。消费完消息之后，到数据库中做一个 insert 操作，如果出现重复消费的情况，就会导致主键冲突，避免数据库出现脏数据。
（3）通过记录关键的key，当重复消息过来时，先判断下这个key是否已经被处理过了，如果没处理再进行下一步。
① 通过数据库：比如处理订单时，记录订单ID，在消费前，去数据库中进行查询该记录是否存在，如果存在则直接返回。
② 使用全局唯一ID，再配合第三组主键做消费记录，比如使用 redis 的 set 结构，生产者发送消息时给消息分配一个全局ID，在每次消费者开始消费前，先去redis中查询有没有消费记录，如果消费过则不进行处理，如果没消费过，则进行处理，消费完之后，就将这个ID以k-v的形式存入redis中(过期时间根据具体情况设置)。