这篇文章是我会结合自己的实际经历以及在测试这里取的经所得，除此之外，我还借鉴了一些优秀书籍，希望对你有帮助。

当用户打开一个网站的时候，最关注的是什么？当然是网站响应速度的快慢。比如我们点击了淘宝的主页，淘宝需要多久将首页的内容呈现在我的面前，我点击了提交订单按钮需要多久返回结果等等。

所以，用户在体验我们系统的时候往往根据你的响应速度的快慢来评判你的网站的性能。

用户与开发人员都关注速度，这个速度实际上就是我们的系统**处理用户请求的速度**。

7. 项目使用的 Redis 缓存多大？服务器性能如何？用的是机械硬盘还是固态硬盘？

8. ……

测试人员一般会根据性能测试工具来测试，然后一般会做出一个表格。这个表格可能会涵盖下面这些重要的内容：

3. 吞吐量；

4. ……

运维人员会倾向于根据基础设施和资源的利用率来判断网站的性能，比如我们的服务器资源使用是否合理、数据库资源是否存在滥用的情况、当然，这是传统的运维人员，现在 Devops 火起来后，单纯干运维的很少了。我们这里暂且还保留有这个角色。

几乎没有文章在讲性能测试的时候提到这个问题，大家都会讲如何去性能测试，有哪些性能测试指标这些东西。

**性能测试之前更需要你了解当前的系统的业务场景。** 对系统业务了解的不够深刻，我们很容易犯测试方向偏执的错误，从而导致我们忽略了对系统某些更需要性能测试的地方进行测试。比如我们的系统可以为用户提供发送邮件的功能，用户配置成功邮箱后只需输入相应的邮箱之后就能发送，系统每天大概能处理上万次发邮件的请求。很多人看到这个可能就直接开始使用相关工具测试邮箱发送接口，但是，发送邮件这个场景可能不是当前系统的性能瓶颈，这么多人用我们的系统发邮件， 还可能有很多人一起发邮件，单单这个场景就这么人用，那用户管理可能才是性能瓶颈吧！

另外，这些地方也就像这个系统的一个短板一样，优化好了这些地方会为我们的系统带来质的提升。

模拟真实场景，给系统一定压力，看看业务是否能稳定运行。

性能优化之前我们需要对请求经历的各个环节进行分析，排查出可能出现性能瓶颈的地方，定位问题。

参与消息传递的双方称为 **生产者** 和 **消费者** ，生产者负责发送消息，消费者负责处理消息。

维基百科是这样介绍中间件的：

通常来说，使用消息队列主要能为我们的系统带来下面三点好处：

2. 削峰/限流

3. 降低系统耦合性

除了这三点之外，消息队列还有其他的一些应用场景，例如实现分布式事务、顺序保证和数据流处理。

如果在面试的时候你被面试官问到这个问题的话，一般情况是你在你的简历上涉及到消息队列这方面的内容，这个时候推荐你结合你自己的项目来回答。


因为用户请求数据写入消息队列之后就立即返回给用户了，但是请求数据在后续的业务校验、写数据库等操作中可能失败。因此，**使用消息队列进行异步处理之后，需要适当修改业务流程进行配合**，比如用户在提交订单之后，订单数据写入消息队列，不能立即返回用户订单提交成功，需要在消息队列的订单消费者进程真正处理完该订单之后，甚至出库后，再通过电子邮件或短信通知用户订单成功，以免交易纠纷。这就类似我们平时手机订火车票和电影票。

**消息队列使用发布-订阅模式工作，消息发送者（生产者）发布消息，一个或多个消息接受者（消费者）订阅消息。** 从上图可以看到**消息发送者（生产者）和消息接受者（消费者）之间没有直接耦合**，消息发送者将消息发送至分布式消息队列即结束对消息的处理，消息接受者从分布式消息队列获取该消息后进行后续处理，并不需要知道该消息从何而来。**对新增业务，只要对该类消息感兴趣，即可订阅该消息，对原有系统和业务没有任何影响，从而实现网站业务的可扩展性设计**。

RocketMQ、 Kafka、Pulsar、QMQ 都提供了事务相关的功能。事务允许事件流应用将消费，处理，生产消息整个过程定义为一个原子操作。

消息发送后不会立即被消费，而是指定一个时间，到时间后再消费。大部分消息队列，例如 RocketMQ、RabbitMQ、Pulsar、Kafka，都支持定时/延时消息。

针对分布式系统产生的海量数据流，如业务日志、监控数据、用户行为等，消息队列可以实时或批量收集这些数据，并将其导入到大数据处理引擎中，实现高效的数据流管理和处理。

使用**队列（Queue）**作为消息通信载体；满足**生产者与消费者模式**，一条消息只能被一个消费者使用，未被消费的消息在队列中保留直到被消费或超时。比如：我们生产者发送 100 条消息的话，两个消费者来消费一般情况下两个消费者会按照消息发送的顺序各自消费一半（也就是你一个我一个的消费。）

发布订阅模型（Pub/Sub） 使用**主题（Topic）**作为消息通信载体，类似于**广播模式**；发布者发布一条消息，该消息通过主题传递给所有的订阅者。