MQ，很多的应用场景，是消息的订阅发布，是系统上下游的解耦，MQ的还有一个典型应用场景是缓冲流量，削峰填谷，本文将简单介绍下，MQ要怎么实现缓冲流量，削峰填谷。

站点与服务上下游之间，一般如何通讯？

有两种常见的方式。

一种是“直接调用”，通过RPC框架，上游直接调用下游。

一种是“MQ推送”，上游将消息发给MQ，MQ将消息推送给下游。

这两种方式，能否缓存流量，能否削峰填谷？

不能。不管采用“直接调用”还是“MQ推送”，都有一个缺点，下游消息接收方无法控制到达自己的流量，如果调用方不限速，很有可能把下游压垮。

举个栗子，秒杀业务：

上游：发起下单操作。

下游：完成秒杀业务逻辑（库存检查，库存冻结，余额检查，余额冻结，订单生成，余额扣减，库存扣减，生成流水，余额解冻，库存解冻）。

上游下单业务简单，每秒发起了10000个请求，下游秒杀业务复杂，每秒只能处理2000个请求，很有可能上游不限速的下单，导致下游系统被压垮，引发雪崩。

如何避免下游被压垮呢？

为了避免雪崩，常见的优化方案有两种：

（1）业务上游队列缓冲，限速发送；

（2）业务下游队列缓冲，限速执行；

不管哪种方案，都会引入业务的复杂性，有“缓冲流量”需求的系统都需要加入类似的机制，正所谓“通用痛点统一解决”，需要一个通用的机制解决这个问题。

能否通过MQ实现缓冲流量？

可以，但需要简单修改。

MQ要怎么改，能缓冲流量？

由MQ-server推模式，升级为MQ-client拉模式。

MQ-client根据自己的处理能力，每隔一定时间，或者每次拉取若干条消息，实施流控，达到保护自身的效果。并且这是MQ提供的通用功能，无需上下游修改代码。

如果上游发送流量过大，MQ提供拉模式确实可以起到下游自我保护的作用，会不会导致消息在MQ中堆积？

下游MQ-client拉取消息，消息接收方能够批量获取消息，需要下游消息接收方进行优化，方能够提升整体吞吐量，例如：批量写。

结论

（1）MQ-client提供拉模式，定时或者批量拉取，可以起到削平流量，下游自我保护的作用（MQ需要做的）；

（2）要想提升整体吞吐量，需要下游优化，例如批量处理等方式（消息接收方需要做的）；

架构优化要整体考虑，需要通用服务和业务方一起优化升级。

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MQ，究竟如何做到削峰填谷？