[举个例子]：汽车部件有轮子，发动机等。有生产轮子的车间，生产发动机的车间。同时，生产发动机的车间又有多个生产小组。那么汽车各种部件的生产车间就构成了分布式；生产发动机的车间里的多个生产小组构成了集群。

首先队列是一种数据结构，是一种特殊的线性表，其特点是先进先出。允许插入的一端称为队尾，允许删除的一端称为队头。图片如下：

消息队列，一般我们会简称它为MQ(Message Queue)，也叫消息中间件，是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削峰等问题，目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ。

下面谈谈个人对其特点的理解：

解耦：假设系统A（A）是个用户管理系统，外界系统需要使用到系统A中的用户身份信息，便于其他系统使用。现在有系统B（B），系统C（C）需要用到A的用户信息，所以可能需要A在新增用户后将新增用户的信息以接口调用的方式发送给B和C。如果哪天B和C的接口发生改变，这样就导致了A需要同步修改调用接口。B和C要是出现用户匹配不上，可能还需要A来辅助帮忙排查问题。系统之间的耦合度是非常高的。所以，引入消息队列后，A只需要将新增用户信息放到消息队列中，其他不需要问了。B和C只要监听对应的主题，去取就好了。要是B和C遇到相关用户关联不上的问题，那只需要排查到消息队列有没有对应的消息就可以了。从此之后，系统A中的小伙伴们能省不少时间去划水摸鱼了。

异步：还拿上面的例子来说，当系统A录入一个新的用户时，是需要同步发送系统B和系统C的，是一个线性操作。发送C之前需要发送给B，然后得到B的响应后才能发送给C。所以C收到时间会和B挂钩，然而B和C是完全不相干的系统，这样对C是不是不公平。但是当A将新增用户直接扔到MQ里面，B和C两个都能同时取到。这样大家都好，就很nice。

削峰：换个例子，比如PDD电商平台0元抢购最新苹果手机（限量一台）活动时，有订单系统A。假设系统A中集群（假设三台物理机）的每台机器最大并发只支持1000的request，负载均衡后，系统A最大支持3000的并发量了。好家伙，遇到便宜傻子才不占。一下有10000个请求同一时间过来了。系统A只能处理3000条，多出来的7000条请求承受不了（liao）了（le），然后，系统A凉凉，这10000个人手机上就显示了[系统异常，请稍后重试!]。还抢购个鸡毛啊，he tui 。但是系统A加入消息队列后，请求发送到MQ中，系统A可以按照每秒3000去处理，也可以按照每秒2000去处理。嗯，先到先得，有一个人抢到了。9999人收到了消息[抱歉，没有抢到哦，充值VIP可以增加抢购概率哦]，然后就有傻子去充会员了。

引用知乎的一个回答帮助大家更好理解什么是解耦、异步、削峰的概念：点击此处跳转

Kafka是一个分布式系统，由通过高性能TCP网络协议进行通信的服务器和客户端组成。它可以部署在内部以及云环境中的裸机硬件，虚拟机和容器上。

在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。

APACHE KAFKA官网

消息处理过程：消息由producer产生，消息按照topic归类，并发送到broker中，broker中保存了一个或多个topic的消息，consumer通过订阅一组topic的消息，通过持续的pull操作从broker获取消息，并进行后续的消息处理。

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