一.异步处理

场景：发送手机验证码，邮件

传统古老处理方式如下图

这个流程，全部在主线程完成，注册-》入库-》发送邮件-》发送短信，由于都在主线程，所以要等待每一步完成才能继续执行。由于每一步的操作时间响应时间不固定，所以主线程的请求耗时可能会非常长，如果请求过多，会导致IIS站点巨慢，排队请求，甚至宕机，严重影响用户体验。

现在大多数的处理方式如下图

这个做法是主线程只做耗时非常短的入库操作，发送邮件和发送短信，会开启2个异步线程，扔进去并行执行，主线程不管，继续执行后续的操作，这种处理方式要远远好过第一种处理方式，极大的增强了请求响应速度，用户体验良好。缺点是，由于异步线程里的操作都是很耗时间的操作，一个请求要开启2个线程，而一台标准配置的ECS服务器支撑的并发线程数大概在800左右，假设一个线程在10秒做完，这个单个服务器最多能支持400个请求的并发，后面的就要排队。出现这种情况，就要考虑增加服务器做负载，尴尬的增加成本。

消息队列RabbitMq的处理方式

这个流程是，主线程依旧处理耗时低的入库操作，然后把需要处理的消息写进消息队列中，这个写入耗时可以忽略不计，非常快，然后，独立的发邮件子系统，和独立的发短信子系统，同时订阅消息队列，进行单独处理。处理好之后，向队列发送ACK确认，消息队列整条数据删除。这个流程也是现在各大公司都在用的方式，以SOA服务化各个系统，把耗时操作，单独交给独立的业务系统，通过消息队列作为中间件，达到应用解耦的目的，并且消耗的资源很低，单台服务器能承受更大的并发请求。

二.应用解耦

以电商的下订单为例子，假设中间的流程为下单=》减库存=》发货

传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口

传统做法的缺点：

1、假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败

2、订单系统和库存系统耦合

如何解决以上问题呢？引入应用消息队列后的方案，如下图

1、订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功

2、库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推得方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作

3、假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦

一般常见的三种三种实现方案

第一种方式：

通过连续操作表，在单一系统中，通过主线程，连续操作。呵呵哒，这种做法，相信很多人刚入门，甚至几年经验了，由于项目小，也在继续使用吧。用户量少，或者都是内部人使用，必然没问题，因为不会在意出的问题，这种做法，只要一个环节出问题，请求直接报错，导致用户懵逼，假设在执行到减库存操作报错了，整个流程没有用事务回滚的话，还会造成数据不一致。

第二种方式：

把这三个业务，拆成三个独立系统，通过JSON方式相互调用请求。这个做法，其实已经很不错了，起码独立出来，各自做各自的事情，一定程度上减小了整个系统的耦合性。但是问题是，就算是通过API形式请求，发送请求的系统一般情况下会等待被请求方的响应，如果响应错了，整个程序还是会终止，前面的业务系统假如已经做了入库操作，就必须要混滚了。很麻烦。如果说不等待被请求方响应的话，如果出错，如果还要保证数据一致性，就要做更多的操作，去补全数据，比如，下单成功，减库存失败，发货成功，这样当减库存系统修复后，就要通过订单数据，去补库存表的对应数据。先对麻烦，难处理。

第三种方式：

把消息队列作为中间件，当订单系统下完单后，把数据消息写入消息队列中，库存系统和发货系统同时订阅这个消息队列，思想上和纯API系统调用类似，但是，消息队列RabbitMq本身的强大功能，会帮我们做大量的出错善后处理，还是，假设下单成功，库存失败，发货成功，当我们修复库存的时候，不需要任何管数据的不一致性，因为库存队列未被处理的消息，会直接发送到库存系统，库存系统会进行处理。实现了应用的大幅度解耦。

三.流量削峰

这个主要用在团购，秒杀活动中，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉

为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列：

1、可以控制活动的人数

2、可以缓解短时间内高流量压垮应用

这个主要原理就是，控制队列长度，当请求来了，往队列里写入，假如超过消息队列的长度，就返回失败，给用户报一个可爱的错误页等等。

四.日志处理

这个场景应该都很熟悉，一个系统有大量的业务需要各种日志来保证后续的分析工作，而且实时性要求不高，用队列处理再好不过了

五.消息通讯

现在上线的各大社交通讯项目中，实际上是没有用消息队列做即时通讯的，但是它确实可以用来做，有兴趣的不妨去试试吧

点对点通讯：消费者A和B同时订阅消息队列，又同时是制造者，就能实现点对点通信

聊天室通讯：群聊的做法，所有客户端同时订阅队列，又同时是发送，制造者。

六.复杂业务处理

消息队列采用高可用，可持久化的消息中间件。

1、应用将主干逻辑处理完成后，写入消息队列。消息发送是否成功可以开启消息的确认模式；

2、扩展流程（发短信、配送处理）订阅队列消息，采用拉或推得方式获取消息并处理；

3、消息将应用解耦的同时，带来了数据一致性的问题，可以采用最终一致性方式解决。

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上述大致的5种RabbitMq的应用场景，下面来介绍几个消息队列的区别

ActiveMq：这个应用于JAVA中间件较多

ZeroMq：这个是分发效率最高的队列，是其他队列的十倍以上，缺点是不能数据持久化。

kafka：这是一种高吞吐量的发布订阅消息系统，当每秒达到10W+的分发要求时，可以用这个尝试，新浪微博就是用这个做分发。

先写这么多吧，大致的应用场景，欢迎各路大神来补充，我也是公司需要，学习整理出来的，可能会有理解偏差，见谅哈！