一般认为，采用消息传送机制/消息队列 的中间件技术，进行数据交流，用在分布式系统的集成。
为什么使用消息中间件
解决分布式系统之间消息的传递。
电商场景：用户下单减库存，调用物流系统，系统扩充后服务化和业务拆分。系统交互，y一般用RPC（远程过程调用）。如果系统扩充到有几十个接口，消息中间件来解决问题。
消息中间件有些什么使用场景
一、异步处理
用户注册（50ms），还需发送邮件（50ms）和短信（50ms）
串行：（150ms）用户注册—》发送邮件—-》发送短信
并行（100ms）：用户注册—》发送邮件
a) |—-》发送短信
消息中间件（56ms）：
用户注册（50ms）—》（6ms）消息中间件《—–发送邮件
《—–发送短信
说明：一个用户注册流程，包含下述业务：
1. 注册处理以及写数据库、
2. 发送注册成功的手机短信
3. 发送注册成功的邮件信息
我们使用老方法的话，则会注册完执行发送短信再执行邮件发送。太low
一般使用的是：在注册成功后，使用两个线程去做发送邮件，发送短信操作。
如果用消息中间件：则将两个线程创建这些事情省了，直接发送消息给消息中间件，然后让邮件服务和短信服务自己去消息中间件里面去取消息，然后取到消息后再自己做对应的业务操作。就是这么方便
二、应用的解耦
a) 订单系统—》库存系统（强耦合）
b) 消息中间件：订单系统—》消息中间件《—-库存系统（解耦）
说明：用户购买一笔订单，订单成交—》调用库存系统—1—》返回给订单系统，此时算一个正常业务。还有不正常的业务，就是用户订单完成后，订单系统并不去滴啊用库存系统-1操作，而是调用消息中间件，写入一个订单信息。又库存系统自己去消息中间件上去获取，然后更新库存，这样能够减少互联网型应用追求的快这一个属性。而库存系统读取订单间库存其实这个操作也是非常快的，所以有消息中间件对解耦来说也是一个不错的方向。
三、流量的削峰
a) 用户请求—–》秒杀应用
b) 应用的前端加入消息队列
c) 用户请求—–》消息队列《—-秒杀应用
说明：比如，系统举行秒杀活动，热门商品。流量蜂拥而至 100件商品，10万人挤进来怎么办，10万秒杀的操作，放入消息队列。秒杀应用处理消息队列中的10万个请求中的100个，其他的打回，通知失败。流量峰值控制在消息队列处，秒杀应用不会瞬间被怼死.
四、日志处理
a) 错误日志—》消息队列《—-日志处理
b) 用户行为日志–》消息队列(kafka)《—–日志的存储或流式处理
说明：日志处理 可能随时kafka的强项，大数据的日志处理非它莫属，我没用过，只知道它很强大。非常强大。
五、纯粹的消息通信
后期将主要记录：rabbitmq 应用场景以及相关知识
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