分布式消息中间件相信大家在实际工作中已经使用消息中间件在系统之间交换数据，处理应用解耦、异步消息、流量削峰等问题。所以消息中间件的强大功能就不用我多说了！目前业界消息中间件的实现有几十种，可谓百花齐放，使用的实现语言也是五花八门。 无论我们使用哪种消息中间件，我们的目标都是实现高性能、高可用性、可伸缩和最终一致的架构。 除此之外，如果面试官在你的简历中读到了MQ中间件的经历，你可能会被问到以下问题:1。您的生产环境中使用了什么消息中间件？2.为什么要在系统中引入消息中间件？3.引入消息中间件有什么好处和坏处？你看了之后脑子里没有一个系统的概念吗？不要慌，今天我们就借用我前段时间从阿里的一个朋友那里得到的一个文档，和你一起打开分布式消息中间件的大门！由于篇幅限制，您无法显示文档的所有内容。如需朋友评论+转发，关注我后直接私信【学习】百分百获取！我们来看看文件的主要内容！首先，我们来看一下目录的第一部分，消息队列的细节，消息队列技术的背景，包括消息队列的使用场景和功能特点，并设计一个简单的消息队列。 消息队列的功能特点:共设计了简单的消息队列。第二部分:详细介绍消息队列中常用的消息协议，包括历史背景、主要概念以及基于每种消息协议的消息通信过程。 本章中详细的协议也是接下来理解各种消息中间件产品的基础。 AMQPSTOMP第三部分RabbitMQ的具体细节RabbitMQ的特性、主要概念和Java使用实例然后，利用RabbitMQ实现异步求解和消息推送的功能。RabbitMQ的概念在Spring中集成了MQRabbitMQ。第四部分是ActiveMQ的具体细节。ActiveMQ的特点、基本概念和Java使用实例，然后利用ActiveMQ实现了消息推送分布式事务的功能。ActiveMQ特性Java访问ActiveMQ实例。基于ActiveMQ的消息推送是第五部分。卡夫卡的具体细节。Kafka的特点、主要概念和Java使用实例，然后，通过使用Kafka实现客户行为数据采集、日志采集和流量削峰功能，Java访问Kafka实例，Spring集成Kafka的基于Kafka的客户行为数据采集，Kafka实践建议，第六部分:RocketMQ的具体细节，RocketMQ的特点、主要概念和Java使用实例，然后，利用RocketMQ的特点，实现消息序列解析和分布式事务的另一种处理方案。基于RocketMQ的分布式事务的消息序列解析的基本概念工程示例基于RocketMQ实践建议集群应该被集群化。为了不影响大家的阅读体验，文章放在这里很久了。就像这样。写在最后。相信大家都知道掌握消息中间件的重要性。希望您看完本文后，能从高可用性、可伸缩性、可扩展性、消息堆叠能力等方面选择符合您需求的中间件。 需要帮助的朋友评论+转发，关注我，然后私信【中间件】就可以百分百直接搞定！