Webservice 和MQ(MessageQueue)都是解决跨平台通信的常用手段，两者有哪些区别呢？
个人认为最本质的区别在于 Webservice近乎实时通信，而MQ却通常是延时通信。
什么意思呢？
因为webservice其实就是本地服务器程序调用远程服务器上的方法，属于两者之间的交互，请求的时候需要等被请求的服务器做出回应后，另一端才会有所动作，也就是说，如果你请求的service服务器关闭了，或者中断了，那么你这边肯定就得不到答复了，你的这次请求就算是打水漂丢失了。
而MQ 则相当于是多了一个中间件
我所发送的请求 都必须先传达给 这个消息队列组件，然后由这个消息队列组件再去到另一个服务器上去请求，有了响应之后再 返回给
当初的请求程序，因为MessageQueue组件会把消息持久化放在本地，所以哪怕突然死机了，请求消息也是不会丢失的。
比如我们有些复杂的生成报表的请求，生成一张报表可能会相当繁杂，要这么几分钟，那我们肯定不可能在那干等，这时候就使用MQ，按这个请求报表的需求传给MQ,等到接收程序处理完返回之后，我这边会收到通知，这样就比较好。
常见的MQ组件 包括MSMQ ,Apache ActiveMQ以及一些开源mq等。
MQ的作用是削峰和解耦？
MQ最大的好处就是削峰和解耦，在RPC式的同步调用场景中，
如果同一个逻辑中调用A和B，那么在扩展的时候，A和B一定是需要同时扩展的，但是有了消息以后，A发送消息给B，及时B暂时处理不了，
也可以等到A峰值过后B继续处理，即使B短期无法匹配A的发送消息能力也没有关系。
削峰的应用场景：
流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。 应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。 a、可以控制活动的人数 b、可以缓解短时间内高流量压垮应用 用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面。 秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理 2.4日志处理 日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解决大量日志传输的问题。架构简化如下 日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列 Kafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发 日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据 2.5消息通讯 消息通讯是指，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 点对点通讯： 客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。 聊天室通讯： 客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。
解耦的应用场景：
应用解耦 场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图： 传统模式的缺点：假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败，订单系统与库存系统耦合 如何解决以上问题呢？引入应用消息队列后的方案，如下图： 订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功 库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作 假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。
实现订单系统与库存系统的应用解耦