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1、异步处理 场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种：串行的方式和并行方式。 串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户。 
因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）。 小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。如何解决这个问题呢？ 引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：
2、应用解耦 场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图：
假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败，订单系统与库存系统耦合。 如何解决以上问题呢？引入应用消息队列后的方案，如下图：
库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作 假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。 3、流量削锋 流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛！ 应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。 可以控制活动的人数，可以缓解短时间内高流量压垮应用。
秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。 4、日志处理 日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解决大量日志传输的问题。架构简化如下：
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