activemq都一般应用于什么场景中呢?小伙伴们知道吗?本篇文章就带你了解下它的常见应用场景。

　　一、应用解耦

　　场景举例：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统做法是，订单系统调用库存系统的接口，它的缺点：如若库存系统无法访问，则订单减库存将失败，导致订单失败，订单系统与库存系统存在耦合。

　　消息队列引入应用后方案，如图：

　　订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功

　　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

　　如若：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。实现订了单系统与库存系统的应用解耦。

　　二、流量削锋

　　流量削锋是消息队列的常客，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。

　　应用举例：一般因为流量过大，导致流量暴增的秒杀活动。一般需要在应用前端加入消息队列。

　　特点

　　a、控制活动人数

　　b、能够缓解短时间内高流量压垮应用

　　流程

　　用户请求被服务器接收后，首先写入消息队列，如若消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面。

　　最后秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理

　　三、异步处理

　　场景举例：用户注册后，需要发送注册邮件和注册短信。传统方式有串行和并行两种：

　　串行：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，返回给客户端。

　　并行：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间

　　我们假设三个业务节点每个使用时间为50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。

　　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)

　　如以上描述，传统方式系统的性能及响应时间必定会有瓶颈。

　　引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后架构如下：

　　按照以上说法，用户响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，所以写入消息队列的速度很快，基本能够忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了两倍。