写在前面：做供应链业务一年有余了，这一年里MQ帮我们解决了很多问题，在此做一些经验总结；另外，各个公司消息中间件提供的功能大同小异，最基础的推消息、下游异常重试机制应该是都具备的，本文所述也是建立在这样的能力基础上的~

场景一：削峰填谷，降低响应时间，下游异常自动重试、保证成功

举例：对库存模块而言，入库是一个增量操作，当通过了数据校验之后就理应执行成功，但入库操作常常伴有复杂的写库逻辑及乐观锁冲突，同步模型平均响应时间长，且并发条件下乐观锁冲突失败概率较大；这里就可以引入MQ，将写库操作异步处理，简要流程如下：

需要注意的是：
1、如果有重复发消息地可能性，MQ下游需要做业务幂等，整条链路要有并发锁保护（redis实现并发悲观锁可参看文章：https://segmentfault.com/a/1190000014270584）；

2、如果下游触发异常，中间件一般会自动重试（并发乐观锁冲突自动重试可解决，中间件一般会提供一直重试、重新入队、丢弃消息等模式，需根据具体场景选取，在此不再赘述）；如果是非重试能够解决的异常，则需要再监控到异常后，人工介入跳过、修复、补偿；

3、示例情况是上游无写库，如果上游有写库，可能出现发消息与事务写库两个事件状态不一致的情况，一般会有三种情况：

（1）先事务写库，再发消息；当发消息失败时，写库事务已提交，无法回滚；
（2）先发消息，再事务写库；当写库失败时，消息已发送，无法回滚；
（3）写库事务中发消息，如果发消息失败，事务可以回滚，但如果发消息成功后，事务提交时失败（有这种可能），消息也无法回滚；

如果上游无法避免写库时，我们一般采用先事务写库，再发送消息，因为消息中间件作为基础服务，一般是可靠的，很小概率出现发消息失败；如果出现了，有两种处理方式：

（1）发消息失败，返回客户端失败，则需要脚本补偿，回滚上游写库；
（2）发消息失败，只报警，但返回客户端正常，则需要补偿消息；

场景二：异步处理，服务解耦

举例：每一次操作库存后都需要记录业务操作日志，每个Stock（库存服务）接口都需要在完成库存逻辑后，再调用Log（日志服务）记录操作日志；如果采用同步调用模型，Stock服务就与Log服务耦合，依赖于Log服务的实时响应结果，如果Log服务挂了，Stock服务也就挂了，这不是我们期望看到的；这里就可以引入MQ实现核心流程与非核心流程的解耦，简要流程如下：

这样，上游只需依赖MQ，一般而言，相比下游服务，中间件是更可靠的；通过MQ的能力，如果下游出现问题，主流程不会阻塞，有更多的时间修复，且更易补偿；

场景三：多下游的发布订阅

举例：商品信息作为供应链基础数据，在几乎所有系统都有应用；如果商品信息变更，其他系统就需要接收变更信息，如何通知就是一个问题；同步通知模型会耦合所有下游服务，响应时间长，在增加或减少接收方时，上游代码还需要变更，显然不可行；这里可以采用多个consumer group订阅同一个topic消息方式，异步接收变更事件，在增加或减少接收方时，下游服务consumer group主动订阅或取消订阅商品信息变更topic即可，简要流程如下：