消息队列已经是互联网基石了，也是大厂重点考察的对象，下面我全面来详解消息队列核心应用@mikechen
消息队列
消息队列（Message Queue）,它通过在消息的生产者/和消费者之间引入一个队列，来实现系统中不同组件之间的解耦。
如下图所示：
- 消息（Message）：消息是消息队列中传递的数据单位，通常包含：消息内容、和一些元数据;
- 消息队列（Message Queue）：这是存储消息的容器，生产者将消息发送到队列中，消费者从队列中读取消息;
- 生产者（Producer）：生产者是消息的发送方，负责：创建和发送消息到消息队列中;
- 消费者（Consumer）：消费者是消息的接收方，负责：从消息队列中读取和处理消息。
消息队列，可以用于实现异步通信、应用解耦、流量控制、和日志处理…….等技术，下面我分别详解@mikechen
异步通信
异步通信是一种通信模式，发送方在发送消息后不需要等待接收方处理消息，即可继续执行其他任务。
如下图所示：
这种方式，发送方不需要等待接收方处理完毕，可以在短时间内处理大量请求，提升系统的并发能力。
举个典型的例子：
比如：订单处理系统，当用户提交订单时，订单服务可以将订单信息发送到消息队列，然后立即返回响应。
后续的支付处理、库存更新、通知服务…..等，都可以异步地从消息队列中，读取订单信息、并处理。
以及，用户注册成功后，注册服务可以将邮件发送任务放入消息队列，邮件服务异步读取消息并发送邮件。
这些，都是非常典型的异步通信的例子。
应用解耦
应用解耦，是指系统的不同组件，通过消息队列进行通信，而不是直接调用从而实现组件之间的解耦。
如下图所示：
上游服务与下游服务，通过上图的“MQ消息队列”，实现了解耦。
如果是多个服务，服务之间不直接依赖，而是通过“MQ消息队列”来通信，这就实现了解耦。
比如：订单服务、支付服务、库存服务……等通过消息队列进行通信，各个服务可以独立开发/和维护。
这种方式，组件之间通过消息队列通信，提高系统的灵活性、和可维护性。
流量控制
流量控制：是通过消息队列对系统的请求进行限流、和削峰，防止系统过载。
如下图所示：
比如：在电商大促期间，大量用户同时发起抢购请求。
消息队列可以将这些请求在队列中，后端系统按处理能力逐步消费消息，这样，可以防止系统崩溃。
这就是我们经常谈到的“削峰填谷”，通过消息队列缓存请求，平滑地处理高峰流量，从而，保护好后端系统。
日志处理
日志处理：是通过消息队列收集、传输和处理系统生成的日志信息。
如下图所示:
比如：最典型的场景，就是各个应用，将日志信息发送到消息队列，比如：Kafka。
然后，日志处理系统从消息队列中读取日志，进行集中处理、和存储。
然后，以便进行进一步的分析和查询，例如，可以将日志存储到：Elasticsearch以支持全文搜索、和分析。
Kafka日志系统通过高吞吐量、分布式存储和灵活的消费者模型，为处理和分析大规模日志数据提供了强大的支持。
