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|阿里面试问消息队列MQ，原来是这么回答的


1.为什么要使用消息队列
先说一下消息队列常见的使用场景吧 ， 其实场景有很多 ， 但是比较核心的有 3 个：解耦、异步、削峰 。 解耦 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…
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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 。
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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 。
这里我们可以回顾一下自己曾经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 。
异步
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 。
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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 。
如果使用 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！
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削峰
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 。
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