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换句话说：
有一个大的系统由A系统和B系统组成，A系统先将数据发送给MQ，然后MQ将数据发送给B系统，实现A系统和B系统之间的数据传输。A系统生产数据，称为生产者。B系统消费数据，称为消费者。MQ为存储数据的消息中间件。
MQ 分类
目前市面上常见的MQ有以下几款，从下图可以看出他们之间的区别。
以电商应用为例，应用中有订单系统、库存系统、物流系统、支付系统。
在软件设计或者编写代码时，都会追求高内聚低耦合，耦合性降低，系统可用性，扩展性增强。在分布式系统中，需要降低系统之间的耦合性。
用户点击提交订单按钮，访问到订单系统，订单系统需要操作库存、支付、物流三个系统，从上图中的架构方式可以看到，各个系统之间的耦合性较高。当库存系统出现问题后，订单系统操作的整个链路将无法继续进行，导致订单系统出现问题，这是其一。
其二，如果在上图的架构中再加入一个X系统，开发订单系统的人员需要修改订单系统的代码，添加访问X系统的链路代码。如果后期再加系统呢，开发人员需要天天改动，导致代码的可维护性降低。
总结：如果系统耦合性越高的话就会导致系统的容错性降低，可维护性也降低。
这时就需要引入MQ解决以上问题。
用户点击提交订单按钮，访问到订单系统，订单系统只需要发送消息给MQ就可以，然后返回给用户订单提交成功。下游的库存、支付、物流系统只需要消费MQ中的消息数据就可以。当库存系统出问题时，不会影响其他系统的使用；如果需要加入新系统，订单系统的开发人员也无需修改代码，直接让新的系统消费MQ中数据就好。提升了容错性和可维护性。
如上图，使用同步方式订单系统进行调用库存、支付、物流三个系统
分别消耗时间300ms，当用户进行下订单操作时总共花费920ms,时长去进行等待，可见系统的响应时间非常慢，为了提升系统的响应速度，引入MQ实现异步处理。
如上图，当用户进行下订单操作后，订单系统向MQ发送数据花费5ms，操作数据库花费20ms，订单系统向用户响应下单成功，整体只消耗25ms处理完一个请求，提高用户的体验和系统的吞吐量。
举个例子：A系统接收用户的请求，每秒钟处理1000个请求。
在双十一的时候，为了提高网站的用户使用量，推出了一个秒杀活动。在当天的12点左右，大量的用户进入A系统，产生大量的请求访问，当请求量剧增时，A系统无法处理，导致A系统宕机。
引入MQ进行流量削峰，当大量的用户进行秒杀活动时，请求数据都先到MQ，然后A系统去消费MQ中的数据，提高A系统的可用性和稳定性。
四个关键概念
名词解释
RabbitMQ提供了六种工作模式：简单模式、work queues、发布订阅模式、路由模式、主题模式、RPC远程调用模式。
本次分享RabbitMQ入门概述到这里就结束了，希望对大家有所帮助！！！
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