前言
消息队列（MQ）是分布式系统中不可或缺的技术之一。
对很多小伙伴来说，刚接触 MQ 时，可能觉得它只是个“传话工具”，但用着用着，你会发现它简直是系统的“润滑剂”。
无论是解耦、削峰，还是异步任务处理，都离不开 MQ 的身影。
下面我结合实际场景，从简单到复杂，逐一拆解 MQ 的 10 种经典使用方式，希望对你会有所帮助。
1. 异步处理：让系统轻松一点
场景
小伙伴们是不是经常遇到这样的情况：用户提交一个操作，比如下单，然后要发送短信通知。
如果直接在主流程里调用短信接口，一旦短信服务响应慢，就会拖累整个操作。
用户等得不耐烦，心态直接崩了。
解决方案
用 MQ，把非关键流程抽出来异步处理。下单时，直接把“发短信”这件事丢给 MQ，订单服务就能立刻响应用户，而短信的事情让 MQ 和消费者去搞定。
示例代码
// 订单服务：生产者Order order = createOrder(); // 订单生成逻辑rabbitTemplate.convertAndSend("order_exchange", "order_key", order);System.out.println("订单已生成，发短信任务交给MQ");
// 短信服务：消费者@RabbitListener(queues = "sms_queue")public void sendSms(Order order) { System.out.println("发送短信，订单ID：" + order.getId()); // 调用短信服务接口}
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这种方式的好处是：主流程解耦，不受慢服务的拖累。订单服务只管自己的事，短信服务挂了也没关系，MQ 会把消息暂存，等短信服务恢复后继续处理。
2. 流量削峰：稳住系统别崩
场景
每年的“双十一”电商大促，用户秒杀商品时一窝蜂冲进来。
突然涌入的高并发请求，不仅会压垮应用服务，还会直接让数据库“趴窝”。
解决方案
秒杀请求先写入 MQ，后端服务以稳定的速度从 MQ 中消费消息，处理订单。
这样既能避免系统被瞬时流量压垮，还能提升处理的平稳性。
示例代码
// 用户提交秒杀请求：生产者rabbitTemplate.convertAndSend("seckill_exchange", "seckill_key", userRequest);System.out.println("用户秒杀请求已进入队列");
// 秒杀服务：消费者@RabbitListener(queues = "seckill_queue")public void processSeckill(UserRequest request) { System.out.println("处理秒杀请求，用户ID：" + request.getUserId()); // 执行秒杀逻辑}
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MQ 在这里相当于一个缓冲池，把瞬时流量均匀分布到一段时间内处理。系统稳定性提升，用户体验更好。
3. 服务解耦：减少相互牵制
场景
比如一个订单系统需要通知库存系统扣减库存，还要通知支付系统完成扣款。
如果直接用同步接口调用，服务间的依赖性很强，一个服务挂了，整个链条都会被拖垮。
解决方案
订单服务只负责把消息丢到 MQ 里，库存服务和支付服务各自从 MQ 中消费消息。
这样订单服务不需要直接依赖它们。
示例代码
// 订单服务：生产者rabbitTemplate.convertAndSend("order_exchange", "order_key", order);System.out.println("订单生成消息已发送");
// 库存服务：消费者@RabbitListener(queues = "stock_queue")public void updateStock(Order order) { System.out.println("扣减库存，订单ID：" + order.getId());}
// 支付服务：消费者@RabbitListener(queues = "payment_queue")public void processPayment(Order order) { System.out.println("处理支付，订单ID：" + order.getId());}
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深度解析
通过 MQ，各个服务之间可以实现松耦合。
即使库存服务挂了，也不会影响订单生成的流程，大幅提升系统的容错能力。
4. 分布式事务：保证数据一致性
场景
订单服务需要同时生成订单和扣减库存，这涉及两个不同的数据库操作。
如果一个成功一个失败，就会导致数据不一致。
解决方案
通过 MQ 实现分布式事务。
订单服务生成订单后，将扣减库存的任务交给 MQ，最终实现数据的一致性。
示例代码
// 订单服务：生产者rabbitTemplate.convertAndSend("order_exchange", "order_key", order);System.out.println("订单创建消息已发送");
// 库存服务：消费者@RabbitListener(queues = "stock_queue")public void updateStock(Order order) { System.out.println("更新库存，订单ID：" + order.getId()); // 执行扣减库存逻辑}
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深度解析
通过“最终一致性”解决了分布式事务的难题，虽然短时间内可能有数据不一致，但最终状态一定是正确的。
5. 广播通知：一条消息，通知多个服务
场景
比如商品价格调整，库存、搜索、推荐服务都需要同步更新。
如果每个服务都要单独通知，工作量会很大。
解决方案
MQ 的广播模式（Fanout）可以让多个消费者订阅同一条消息，实现消息的“一发多收”。
示例代码
// 生产者：广播消息rabbitTemplate.convertAndSend("price_update_exchange", "", priceUpdate);System.out.println("商品价格更新消息已广播");
// 消费者1：库存服务@RabbitListener(queues = "stock_queue")public void updateStockPrice(PriceUpdate priceUpdate) { System.out.println("库存价格更新：" + priceUpdate.getProductId());}
// 消费者2：搜索服务@RabbitListener(queues = "search_queue")public void updateSearchPrice(PriceUpdate priceUpdate) { System.out.println("搜索价格更新：" + priceUpdate.getProductId());}
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这种模式让多个服务都能接收到同一条消息，扩展性非常强。
6. 日志收集：分布式日志集中化
场景
多个服务产生的日志需要统一存储和分析。
如果直接写数据库，可能导致性能瓶颈。
解决方案
各服务将日志写入 MQ，日志分析系统从 MQ 中消费消息并统一处理。
示例代码
// 服务端：生产者rabbitTemplate.convertAndSend("log_exchange", "log_key", logEntry);System.out.println("日志已发送");
// 日志分析服务：消费者@RabbitListener(queues = "log_queue")public void processLog(LogEntry log) { System.out.println("日志处理：" + log.getMessage()); // 存储或分析逻辑}
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7. 延迟任务：定时触发操作
场景
用户下单后，如果 30 分钟内未支付，需要自动取消订单。
解决方案
使用 MQ 的延迟队列功能，设置消息延迟消费的时间。
示例代码
// 生产者：发送延迟消息rabbitTemplate.convertAndSend("delay_exchange", "delay_key", order, message -> { message.getMessageProperties().setDelay(30 * 60 * 1000); // 延迟30分钟 return message;});System.out.println("订单取消任务已设置");
// 消费者：处理延迟消息@RabbitListener(queues = "delay_queue")public void cancelOrder(Order order) { System.out.println("取消订单：" + order.getId()); // 取消订单逻辑}
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8. 数据同步：跨系统保持数据一致
场景
在一个分布式系统中，多个服务依赖同一份数据源。
例如，电商平台的订单状态更新后，需要同步到缓存系统和推荐系统。
如果让每个服务直接从数据库拉取数据，会增加数据库压力，还可能出现延迟或不一致的问题。
解决方案
利用 MQ 进行数据同步。订单服务更新订单状态后，将更新信息发送到 MQ，缓存服务和推荐服务从 MQ 中消费消息并同步数据。
示例代码
订单服务：生产者
// 更新订单状态后，将消息发送到MQOrder order = updateOrderStatus(orderId, "PAID"); // 更新订单状态为已支付rabbitTemplate.convertAndSend("order_exchange", "order_status_key", order);System.out.println("订单状态更新消息已发送：" + order.getId());
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缓存服务：消费者
@RabbitListener(queues = "cache_update_queue")public void updateCache(Order order) { System.out.println("更新缓存，订单ID：" + order.getId() + " 状态：" + order.getStatus()); // 更新缓存逻辑 cacheService.update(order.getId(), order.getStatus());}
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推荐服务：消费者
@RabbitListener(queues = "recommendation_queue")public void updateRecommendation(Order order) { System.out.println("更新推荐系统，订单ID：" + order.getId() + " 状态：" + order.getStatus()); // 更新推荐服务逻辑 recommendationService.updateOrderStatus(order);}
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深度解析
通过 MQ 实现数据同步的好处是：
减轻数据库压力：避免多个服务同时查询数据库。
最终一致性：即使某个服务处理延迟，MQ 也能保障消息不丢失，最终所有服务的数据状态一致。
9. 分布式任务调度
场景
有些任务需要定时执行，比如每天凌晨清理过期订单。
这些订单可能分布在多个服务中，如果每个服务独立运行定时任务，可能会出现重复处理或任务遗漏的问题。
解决方案
使用 MQ 统一分发调度任务，每个服务根据自身的业务需求，从 MQ 中消费任务并执行。
示例代码
任务调度服务：生产者
// 定时任务生成器@Scheduled(cron = "0 0 0 * * ?") // 每天凌晨触发public void generateTasks() { List<Task> expiredTasks = taskService.getExpiredTasks(); for (Task task : expiredTasks) { rabbitTemplate.convertAndSend("task_exchange", "task_routing_key", task); System.out.println("任务已发送：" + task.getId()); }}
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订单服务：消费者
@RabbitListener(queues = "order_task_queue")public void processOrderTask(Task task) { System.out.println("处理订单任务：" + task.getId()); // 执行订单清理逻辑 orderService.cleanExpiredOrder(task);}
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库存服务：消费者
@RabbitListener(queues = "stock_task_queue")public void processStockTask(Task task) { System.out.println("处理库存任务：" + task.getId()); // 执行库存释放逻辑 stockService.releaseStock(task);}
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深度解析
分布式任务调度可以解决：
重复执行：每个服务只处理自己队列中的任务。
任务遗漏：MQ 确保任务可靠传递，防止任务丢失。
10. 文件处理：异步执行大文件任务
场景
用户上传一个大文件后，需要对文件进行处理（如格式转换、压缩等）并存储。
如果同步执行这些任务，前端页面可能会一直加载，导致用户体验差。
解决方案
用户上传文件后，立即将任务写入 MQ，后台异步处理文件，处理完成后通知用户或更新状态。
示例代码
上传服务：生产者
// 上传文件后，将任务写入MQFileTask fileTask = new FileTask();fileTask.setFileId(fileId);fileTask.setOperation("COMPRESS");rabbitTemplate.convertAndSend("file_task_exchange", "file_task_key", fileTask);System.out.println("文件处理任务已发送，文件ID：" + fileId);
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文件处理服务：消费者
@RabbitListener(queues = "file_task_queue")public void processFileTask(FileTask fileTask) { System.out.println("处理文件任务：" + fileTask.getFileId() + " 操作：" + fileTask.getOperation()); // 模拟文件处理逻辑 if ("COMPRESS".equals(fileTask.getOperation())) { fileService.compressFile(fileTask.getFileId()); } else if ("CONVERT".equals(fileTask.getOperation())) { fileService.convertFileFormat(fileTask.getFileId()); } // 更新任务状态 taskService.updateTaskStatus(fileTask.getFileId(), "COMPLETED");}
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前端轮询或回调通知
// 前端轮询文件处理状态setInterval(() => { fetch(`/file/status?fileId=${fileId}`) .then(response => response.json()) .then(status => { if (status === "COMPLETED") { alert("文件处理完成！"); } });}, 5000);
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深度解析
异步文件处理的优势：
提升用户体验：主线程迅速返回，减少用户等待时间。
后台任务灵活扩展：支持多种操作逻辑，适应复杂文件处理需求。
总结
消息队列不只是传递消息的工具，更是系统解耦、提升稳定性和扩展性的利器。
在这 10 种经典场景中，每一种都能解决特定的业务痛点。
希望这篇文章对你理解 MQ 的应用场景有帮助！
文章转载自：苏三说技术
原文链接：https://www.cnblogs.com/12lisu/p/18617434
体验地址：http://www.jnpfsoft.com/?from=infoq
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