为什么使用消息队列，mq有什么优点和缺点，kafka,activemq,rabbitmq,rocketmq都有什么优点？
先说一下MQ的使用场景吧
其实场景有很多，但是比较核心的有三个：解耦，异步，消峰
解耦
现场画个图说明一下，A系统发送一个数据到BCD三个系统，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，现在A系统又要发送第二种数据了呢，A系统负责人崩溃中，再来点更加崩溃的事情，A系统要时时刻刻考虑BCDE四个系统如果挂了怎么办，要不要重新发送，要不要把消息存放起来，等等。。。
异步
现场画个图说明一下，A系统接收一个请求，需要在自己本地写库，还需要再BCD三个系统写库，自己本地写库需要3MS，BCD三个系统分别写库要300ms,450ms,200ms,最终请求延时是3+450+300+200，接近1s,用户感觉这是个什么东西，慢死了
削峰
每天0-11点，A系统风平浪静，每秒并发请求数量也就100个，结果每次一到11点-1点，每秒并发请求数量突然暴增到1万条，但是系统最大的处理能力也就只能是每秒钟处理1000个请求，怎么办。。。
消息队列有什么优点和缺点
优点:就是再特殊场景下其对应的好处，解耦，异步，消峰
缺点:
- 系统可用性降低:系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉
- 系统复杂性提高：MQ加进来后，会有很多麻烦的问题:重复消费，消息丢失，怎么保证消息的顺序性，等等
- 一致性问题：A系统处理完了，返回给用户成功，用户以为操作成功了，但是C系统挂了，导致数据不一致，
所以MQ是一种非常复杂的架构，引入他有很多的好处，但是也得针对它带来的坏处做各种二外的技术方案和架构来规避，最终可能导致系统的复杂度提升了很大的量级，但是关键时刻改用还是得用
Kafka,RabbitMq,RocketMq都有什么优缺点
| 特性 | ActiveMq | RabbitMQ | RocketMQ | Kafka |
|---|---|---|---|---|
| 单机吞吐量 | 万级，吞吐量比RocketMq 和 KafKa要低一个数量级 | 万级，吞吐量比RocketMq 和 KafKa要低一个数量级 | 10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ | 10万级别，这是Kafka最大的优点，就是吞吐量高 |
| Topic数量对吞吐量的影响 | topic可以达到几百，几千个级别，吞吐量会有较小幅度的下降，这事RocketMQ的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的Topic | Topic从几十个到几百个的时候，吞吐量会大幅度下降，所以在同等机器下，kafka尽量保证topic数量不能过多，如果需要支撑大规模topic，则需要增加更多的机器资源 | ||
| 时效性 | ms级 | 微妙级，这是RabbitMQ的一大特点，延迟是最低的 | ms级 | 延迟再ms级以内 |
| 可用性 | 高，基于主从架构实现高可用性 | 高，基于主从架构实现高可用性 | 非常高，分布式架构 | 非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机不会丢失数据，不会导致不可用 |
| 消息可靠性 | 有较低的概率丢失数据 | 经过参数优化配置，可以做到0丢失 | 经过参数优化配置，消息可以做到0丢失 | |
| 核心特点 | MQ领域功能机器完备 | 基于Erlang语言开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低 | MQ功能较为完善，还是分布式的，拓展性好 | 功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用，是事实上的标准 |
| 优劣势总结 | 非常成熟，功能强大，在业内大量的公司以及项目都有应用，偶尔会有较低的概率丢失消息，而且现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现在对ActiveMq5.x维护也越来越少，而且确实主要是基于异步和解耦来用的，较少在大规模吞吐的场景中使用 | erlang语言开发，性能极其好，而且开源提供的管理界面非常好，但是问题也是显而易见的，RabbitMQ确实吞吐量会低一些，这是因为他做的实现机制比较重，而且erlang开发，国内能做erlang源生的公司太少，导致公司对于该产品的掌控太少，只能依赖于开源社区以及官方修复BUG，并且RabbitMQ集群动态拓展会很麻烦，主要是erlang语言本身带来的问题，很难读懂源码，很难定制和掌控 | 接口简单易用，而且毕竟在阿里大规模应用过，有阿里品牌保障日处理消息上百亿之多，可以做到大规模吞吐，性能也非常好，分布式拓展也很方便，社区维护还可以，可靠性和可用性都是ok的，还可以支撑大规模的topic数量，支持复杂MQ业务场景，并且我们可以自己阅读源码，定制自己公司的MQ，可以掌控，社区活跃度相对来说一般，文档相对来说简单一点，但是接口这块不是按照标准的JMS规范走的，有些系统迁移需要修改大量的代码，还有就是阿里的技术，需要做好这个技术一旦被抛弃，社区黄掉的风险，需要公司有一定的技术实力 | kafka的特点其实很明显，就是仅仅提供较好的核心功能，但是提供超高的吞吐量，ms级的延迟，较高的可用性以及可靠性，而且分布式可以任意拓展，同时kafka最好是支撑教师奥德topic数量即可，保证其超高吞吐量，而且kaafka唯一的劣势是有可能消息重复消费，这样对于数据的准确性会造成机器轻微的影响，再大数据领域中以及日志采集中，这点轻微影响可以忽略，这个特性天然适合各大数据试试计算以及日志收集 |
