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为什么使用MQ？MQ的优点
简答
异步处理 - 相比于传统的串行、并行方式，提高了系统吞吐量。
应用解耦 - 系统间通过消息通信，不用关心其他系统的处理。
流量削锋 - 可以通过消息队列长度控制请求量；可以缓解短时间内的高并发请求。
日志处理 - 解决大量日志传输。
消息通讯 - 消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。
详答
主要是：解耦、异步、削峰。
解耦：A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果 C 系统现在不需要了呢？A 系统负责人几乎崩溃…A
系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合，A 系统产生一条比较关键的数据，很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。如果使用 MQ，A 系统产生一条数据，发送到
MQ 里面去，哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据，直接从 MQ 里消费即可；如果某个系统不需要这条数据了，就取消对 MQ
消息的消费即可。这样下来，A 系统压根儿不需要去考虑要给谁发送数据，不需要维护这个代码，也不需要考虑人家是否调用成功、失败超时等情况。
就是一个系统或者一个模块，调用了多个系统或者模块，互相之间的调用很复杂，维护起来很麻烦。但是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的，如果用 MQ
给它异步化解耦。
异步：A 系统接收一个请求，需要在自己本地写库，还需要在 BCD 三个系统写库，自己本地写库要 3ms，BCD 三个系统分别写库要
300ms、450ms、200ms。最终请求总延时是 3 + 300 + 450 + 200 = 953ms，接近
1s，用户感觉搞个什么东西，慢死了慢死了。用户通过浏览器发起请求。如果使用 MQ，那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中，假如耗时 5ms，A
系统从接受一个请求到返回响应给用户，总时长是 3 + 5 = 8ms。
削峰：减少高峰时期对服务器压力。
消息队列有什么优缺点？RabbitMQ有什么优缺点？
优点上面已经说了，就是在特殊场景下有其对应的好处，解耦、异步、削峰。缺点有以下几个：
系统可用性降低
本来系统运行好好的，现在你非要加入个消息队列进去，那消息队列挂了，你的系统不是呵呵了。因此，系统可用性会降低；
系统复杂度提高
加入了消息队列，要多考虑很多方面的问题，比如：一致性问题、如何保证消息不被重复消费、如何保证消息可靠性传输等。因此，需要考虑的东西更多，复杂性增大。
一致性问题
A 系统处理完了直接返回成功了，人都以为你这个请求就成功了；但是问题是，要是 BCD 三个系统那里，BD 两个系统写库成功了，结果 C
系统写库失败了，咋整？你这数据就不一致了。
所以消息队列实际是一种非常复杂的架构，你引入它有很多好处，但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉，做好之后，你会发现，妈呀，系统复杂度提升了一个数量级，也许是复杂了
10 倍。但是关键时刻，用，还是得用的。
你们公司生产环境用的是什么消息中间件？
这个首先你可以说下你们公司选用的是什么消息中间件，比如用的是
RabbitMQ，然后可以初步给一些你对不同MQ中间件技术的选型分析。举个例子：比如说ActiveMQ是老牌的消息中间件，国内很多公司过去运用的还是非常广泛的，功能很强大。
但是问题在于没法确认ActiveMQ可以支撑互联网公司的高并发、高负载以及高吞吐的复杂场景，在国内互联网公司落地较少。而且使用较多的是一些传统企业，用ActiveMQ做异步调用和系统解耦。
然后你可以说说RabbitMQ，他的好处在于可以支撑高并发、高吞吐、性能很高，同时有非常完善便捷的后台管理界面可以使用。
另外，他还支持集群化、高可用部署架构、消息高可靠支持，功能较为完善。
而且经过调研，国内各大互联网公司落地大规模RabbitMQ集群支撑自身业务的case较多，国内各种中小型互联网公司使用RabbitMQ的实践也比较多。除此之外，RabbitMQ的开源社区很活跃，较高频率的迭代版本，来修复发现的bug以及进行各种优化，因此综合考虑过后，公司采取了RabbitMQ。
但是RabbitMQ也有一点缺陷，就是他自身是基于erlang语言开发的，所以导致较为难以分析里面的源码，也较难进行深层次的源码定制和改造，毕竟需要较为扎实的erlang语言功底才可以。
然后可以聊聊RocketMQ，是阿里开源的，经过阿里的生产环境的超高并发、高吞吐的考验，性能卓越，同时还支持分布式事务等特殊场景。
而且RocketMQ是基于Java语言开发的，适合深入阅读源码，有需要可以站在源码层面解决线上生产问题，包括源码的二次开发和改造。
另外就是Kafka。Kafka提供的消息中间件的功能明显较少一些，相对上述几款MQ中间件要少很多。
但是Kafka的优势在于专为超高吞吐量的实时日志采集、实时数据同步、实时数据计算等场景来设计。
因此Kafka在大数据领域中配合实时计算技术（比如Spark
Streaming、Storm、Flink）使用的较多。但是在传统的MQ中间件使用场景中较少采用。