1.异步处理
消息队列的主要特点是异步处理，主要目的是减少请求响应时间，实现非核心流程异步化，提高系统响应性能。
所以典型的使用场景就是将比较耗时而且不需要即时（同步）返回结果的操作，作为消息放入消息队列。
2.应用解耦
使用了消息队列后，只要保证消息格式不变，消息的发送方和接收方并不需要彼此联系，也不需要受对方的影响，即解耦。
解耦是消息队列要解决的最本质问题。所谓解耦，简单点讲就是一个事务，只关心核心的流程。而需要依赖其他系统但不那么重要的事情，有通知即可，无需等待结果。换句话说，基于消息的模型，关心的是“通知”，而非“处理”。
每个成员不必受其他成员影响，可以更独立自主，只通过消息队列MQ来联系。
举一个例子：用户下订单流程，下订单后会发生扣库存这个动作，上游系统订单和下游系统扣库存，就可以通过上图的消息队列MQ来联系，扣库存异步化，从而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。
试想上下游对于事情的处理能力是不同的。
比如，Web前端每秒承受上千万的请求，并不是什么神奇的事情，只需要加多一点机器，再搭建一些LVS负载均衡设备和Nginx等即可。
但数据库的处理能力却十分有限，即使使用SSD加分库分表，单机的处理能力仍然在万级。由于成本的考虑，我们不能奢求数据库的机器数量追上前端。
这种问题同样存在于系统和系统之间，如短信系统可能由于短板效应，速度卡在网关上（每秒几百次请求），跟前端的并发量不是一个数量级。
但用户晚上个半分钟左右收到短信，一般是不会有太大问题的。如果没有消息队列，两个系统之间通过协商、滑动窗口等复杂的方案也不是说不能实现。
但系统复杂性指数级增长，势必在上游或者下游做存储，并且要处理定时、拥塞等一系列问题。而且每当有处理能力有差距的时候，都需要单独开发一套逻辑来维护这套逻辑。所以，利用中间系统转储两个系统的通信内容，并在下游系统有能力处理这些消息的时候，再处理这些消息，是一套相对较通用的方式。
具体可以参考：阿里P8架构师谈：双11秒杀系统如何设计？
https://youzhixueyuan.com/how-to-design-double-11-seconds-kill-system.html
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。
5消息通讯
消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用于单纯的消息通讯，比如实现点对点消息队列或者聊天室等。
6最终一致性
最终一致性指的是两个系统的状态保持一致，要么都成功，要么都失败。
当然有个时间限制，理论上越快越好，但实际上在各种异常的情况下，可能会有一定延迟达到最终一致状态，但最后两个系统的状态是一样的。
业界有一些为“最终一致性”而生的消息队列，如：
Notify（阿里）
QMQ（去哪儿）等
其设计初衷，就是为了交易系统中的高可靠通知。
以一个银行的转账过程来理解最终一致性，转账的需求很简单，如果A系统扣钱成功，则B系统加钱一定成功。反之则一起回滚，像什么都没发生一样。
然而，这个过程中存在很多可能的意外：
A扣钱成功，调用B加钱接口失败。
A扣钱成功，调用B加钱接口虽然成功，但获取最终结果时网络异常引起超时。
A扣钱成功，B加钱失败，A想回滚扣的钱，但A机器down机。
可见，想把这件看似简单的事真正做成，真的不那么容易。
所有跨VM的一致性问题，从技术的角度讲通用的解决方案是：
强一致性，分布式事务，但落地太难且成本太高，后文会具体提到。
最终一致性，主要是用“记录”和“补偿”的方式。在做所有的不确定的事情之前，先把事情记录下来，然后去做不确定的事情，结果可能是：成功、失败或是不确定，“不确定”（例如超时等）可以等价为失败。成功就可以把记录的东西清理掉了，对于失败和不确定，可以依靠定时任务等方式把所有失败的事情重新搞一遍，直到成功为止。
回到刚才的例子，系统在A扣钱成功的情况下，把要给B“通知”这件事记录在库里（为了保证最高的可靠性可以把通知B系统加钱和扣钱成功这两件事维护在一个本地事务里），通知成功则删除这条记录，通知失败或不确定则依靠定时任务补偿性地通知我们，直到我们把状态更新成正确的为止。
整个这个模型依然可以基于RPC来做，但可以抽象成一个统一的模型，基于消息队列来做一个“企业总线”。
具体来说，本地事务维护业务变化和通知消息，一起落地（失败则一起回滚），然后RPC到达broker，在broker成功落地后，RPC返回成功，本地消息可以删除。否则本地消息一直靠定时任务轮询不断重发，这样就保证了消息可靠落地broker。
broker往consumer发送消息的过程类似，一直发送消息，直到consumer发送消费成功确认。
我们先不理会重复消息的问题，通过两次消息落地加补偿，下游是一定可以收到消息的。然后依赖状态机版本号等方式做判重，更新自己的业务，就实现了最终一致性。
最终一致性不是消息队列的必备特性，但确实可以依靠消息队列来做最终一致性的事情。
另外，所有不保证100%不丢消息的消息队列，理论上无法实现最终一致性。好吧，应该说理论上的100%，排除系统严重故障和bug。
像Kafka一类的设计，在设计层面上就有丢消息的可能（比如定时刷盘，如果掉电就会丢消息）。哪怕只丢千分之一的消息，业务也必须用其他的手段来保证结果正确。
7广播
消息队列的基本功能之一是进行广播。
如果没有消息队列，每当一个新的业务方接入，我们都要联调一次新接口。有了消息队列，我们只需要关心消息是否送达了队列，至于谁希望订阅，是下游的事情，无疑极大地减少了开发和联调的工作量。
比如本文开始提到的产品中心发布产品变更的消息，以及景点库很多去重更新的消息，可能“关心”方有很多个，但产品中心和景点库只需要发布变更消息即可，谁关心谁接入。
