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在面试大型互联网公司的时候，很可能会被问到消息队列的问题：
1. 在何种场景下使用了消息中间件？
2. 为什么要在系统里引入消息中间件？
3. 如何实现幂等？
链式调用是我们在写程序时候的一般流程，为了完成一个整体功能，会将其拆分成多个函数（或子模块），比如模块 A 调用模块 B，模块 B 调用模块 C，模块 C 调用模块 D。但在大型分布式应用中，系统间的 RPC 交互繁杂，一个功能背后要调用上百个接口并非不可能，这种架构有如下 几个劣势：
1、这些 接口之间耦合比较严重，每新增一个下游功能，都要对上有的相关接口进行改造；举个例子：假如系统 A 要发送数据给系统 B 和 C，发送给每个系统的数据可能有差异，因此系统 A 对要发送给每个系统的数据进行了组装，然后逐一发送；当代码上线后，新增了一个需求：把数据也发送给 D。此时就需要修改 A 系统，让他感知到 D 的存在，同时把数据处理好给 D。在这个过程中你会看到，每接入一个下游系统，都要对 A 系统进行代码改造，开发联调的效率很低。其整体架构如下图：
2、面对大流量并发时，容易被冲垮 。 每个接口模块的吞吐能力是有限的，这个上限能力如果堤坝，当大流量（洪水）来临时，容易被冲垮。
3、存在性能问题。RPC 接口基本上是同步调用，整体的服务性能遵循“木桶理论”，即链路中最慢的那个接口。比如 A 调用 B /C/ D 都是 50ms，但此时 B 又调用了 B1，花费 2000ms，那么直接就拖累了整个服务性能。
根据上述的几个问题，在设计系统时可以明确要达到的目标：
1、要做到系统解耦，当新的模块接进来时，可以做到代码改动最小；
2、设置流量缓冲池，可以让后端系统按照自身吞吐能力进行消费，不被冲垮；
3、强弱依赖梳理，将非关键调用链路的操作异步化，提升整体系统的吞吐能力，比如上图中 A、B、C、D 是让用户发起付款，然后返回付款成功提示的几个关键流程，而 B1 是通知付款后通知商家发货的模块，那么实质上用户对 B1 完成的时间容忍度比较大（比如几秒之后），可以将其异步化。
在现在的系统视线中，MQ 消息队列是普遍使用的，可以完美的解决这些问题的利器。下图是使用了 MQ 的简单架构图，可以看到 MQ 在最前端对流量进行蓄洪，下游的系统 ABC 只与 MQ 打交道，通过事先定义好的消息格式来解析。
引入 MQ 之后的系统架构、交互方式与最初的链式调用架构非常不同，虽然可以解决上文提到的问题，但也要充分理解其原理特性来避免其带来的副作用，这里以消息队列如何保证“消息的可靠投递”为切入点，来看看 MQ 的实现方式。
1. Client 如何将消息可靠投递到 MQ
1.Client 发送消息给 MQ
2.MQ 将消息持久化后，发送 Ack 消息给 Client，此处有可能因为网络问题导致 Ack 消息无法发送到 Client，那么 Client 在等待超时后，会重传消息；
3.Client 收到 Ack 消息后，认为消息已经投递成功。
2. MQ 如何将消息可靠投递到 Client
1.MQ 将消息 push 给 Client（或 Client 来 pull 消息）
2.Client 得到消息并做完业务逻辑
3.Client 发送 Ack 消息给 MQ，通知 MQ 删除该消息，此处有可能因为网络问题导致 Ack 失败，那么 Client 会重复消息，这里就引出消费幂等的问题；
4.MQ 将已消费的消息删除
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