6G面临维度灾难

这些增加的逻辑，假如我们都做在交易系统的话，就会发现交易系统会变得越来越臃肿不堪，而且会难以保证数据的一致性。假如成单之后，通知广告系统失败了(例如网络波动)，那么，这次交易行为是否还要进行下去呢，通知广告系统这种可能失败了就算了，要是通知商家系统失败了呢?数据不一致可能会给公司带来投诉与资损，后期开发要花大量的时间进行数据修复。

消息队列，是一种更简单又更可靠的方法。当我们成功完成一次交易行为之后，我们生产一条消息，所有的业务方都来消费这条消息，由业务方自己来保证成功消费。这样子，交易系统就不用关心交易行为的后续动作，大大减少了交易系统的复杂性。

延迟与异步

这样的场景在电商系统是非常常见的，用户创建一次订单之后，可能没有支付，我们可以在创建订单25分钟之后去提醒用户，告诉他有笔订单未支付，从而提高转化率。假如让你来实现这个功能，那么你要怎么做呢?

我们可以使用一个定时任务，每分钟都去扫描数据库，把未支付的订单扫出来，然后通知用户进行支付。这也是一个不错的方法，但是，一个可靠的定时任务的难点这里就不进行赘述了，我们今天来介绍另外一个方法，那就是消息队列。

一些消息队列提供了延迟队列功能，例如RabbitMQ，我们可以利用其延迟的特性，非常简单地实现这个功能。当用户下单的时候，我们发布一个延迟消息，等到消费的时候，再去查询订单的状态，后面，我们会单独讲消息队列延迟是如何保证可靠性的。

今天我们主要讲了消息队列的三个作用，接下来我们会介绍几个常见的消息队列以及他们的特点，如果你有兴趣，欢迎关注我，我们一起学习，一起进步。
 

流量削峰

消息队列，其实并不是什么深奥的东西，类似这次我们的国庆出行，许多的景区都会出现人满为患，到处都是人从众的现象，这个时候，景区是怎么解决问题的呢?通常就是排队限流了，在检票处设一个等待区域，如果景区里面的人太多，那么就在售票处设立一个等待区，让游客进行排队， 等景区出来一些游客后，再放一批游客进去。

现实的生产环境也是如此，在生产环境中，每个系统的容量是不一样的，核心系统或者简单的系统吞吐量往往比较大，非核心系统与复杂系统往往吞吐量比较低。举个例子，在电商系统中，我们经常要对用户行为进行数据上报，相对于用户浏览、交易等行为，数据上报显得并不那么重要，所以支撑数据上报的系统性能往往是不如核心功能的。

在一些流量的高峰，例如双十一大促，我们一般不会对这种上报系统进行扩容，这个时候，同步的进行数据上报容易引发雪崩，应对这种情况，我们可以把用户行为数据的写入放入异步队列，可以根据数据的写入速度进行消费，从而保证系统的鲁棒性。

系统解耦

当我们开始开发一个系统的时候，逻辑总是比较清晰跟简单，随着需求的迭代，系统会变得越来越复杂，举个简单的例子，原先我们进行一次交易的时候，可能交易系统可能只是践行简单的库存扣减，然后写入订单。随着功能的迭代，我们需要通知广告系统、第三方的卖家的话、需要通知商家系统等等，像阿里巴巴，每发生一次简单的交易行为之后，可能需要通知数十个不同的业务方进行处理。

速度和维护
只有准备好插槽后，才能通过手动测量和管理来跟踪所有生产过程和输出。相反，基于物联网传感器的系统向您介绍实时数据收集和对正在进行的生产过程的分析，从而使其响应速度更快，从而轻松自如。
除此以外，基于人工智能的系统还具有检测偏差的根本原因的潜力，旨在识别和报告过程/设备中的故障，并生成和完善用于预测性维护的操作模型。因此，这将通过自动识别差距来加快升级速度。
可访问性和数据管理
互联智能制造的时代将进一步促进在单个应用程序可访问的位置维护所有必需的数据。逐分钟监控生产过程，并根据消费者的需求改进生产过程，将带来可观的转变。
可用的数据和生产过程监控技术可以帮助制造商与利益相关者和客户建立关系。他们可以访问生产系统应用程序，这将允许他们跟踪所用材料的质量，以及生产时间、当前性能和改进机会，然后再最终确定产品。因此，在这一过程中进行的这些测量将有助于降低运营成本。
智能制造是整个行业的未来。有效地将新技术集成到现有制造框架中，将把现有运营转变为高度连接，可追溯，智能，最终生产力更高的工厂。
人工智能将把车载信息通信技术用于供应链和生产线的发展，带来先进的自动化和数字化水平。

（编辑：阿坝站长网）

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