想象一个场景，你的一个创建订单的操作，在订单创建完成之后，需要触发一系列其他的操作，比如进行用户订单数据的统计、给用户发送短信、给用户发送邮件等等，就像这样： Kafka核心源码解读

createOrder(...){
 ...
 statOrderData(...);
 sendSMS();
 sendEmail();
}

代码这样写似乎没什么问题，可是过了一段时间，你给系统引进了一个用户行为分析服务，它也需要在订单创建完成之后，进行一个分析用户行为的操作，而且随着系统的逐渐壮大，创建订单之后要触发的操作也就越来越多，代码也渐渐膨胀成这样：

createOrder(...){
 ...
 statOrderData(...);
 sendSMS();
 sendEmail();
 // new operation
 statUserBehavior(...);
 doXXX(...);
 doYYY(...);
 // more and more operations
 ...
}

导致代码越来越膨胀的症结在于，消息的生产和消费耦合在一起了。createOrder方法不仅仅要负责生产“订单已创建”这条消息，还要负责处理这条消息。

这就好比BBC的记者，在知道皇马拿到欧冠冠军之后，拿起手机，翻开皇马球迷通讯录，给球迷一个一个打电话，告诉他们，皇马夺冠了。

事实上，BBC的记者只需要在他们官网发布这条消息，然后球迷自行访问BBC，去上面获取这条新闻；又或者球迷订阅了BBC，那么订阅系统会主动把发布在官网的消息推送给球迷。

同样，createOrder也需要一个像BBC官网那样的载体，也就是消息中间件，在订单创建完成之后，把一条主题为“orderCreated”的消息，放到消息中间件去就ok了，不必关心需要把这条消息发给谁。这就完成了消息的生产。

至于需要在订单创建完成之后触发操作的服务，则只需要订阅主题为“orderCreated”的消息，在消息中间件出现新的“orderCreated”消息时，就会收到这条消息，然后进行相应的处理。

因此，通过使用消息中间件，上面的代码也就简化成了：

createOrder(...){
 ...
 sendOrderCreatedMessage(...);
}

以后如果在订单创建之后有新的操作需要执行，这串代码也不需要修改，只需要给对消息进行订阅即可。

另外，通过这样的解耦，消费者在消费数据时更加的灵活，不必每次消息一产生就要马上去处理（虽然通常消费者侧也会有线程池等缓冲机制），可以等自己有空了的时候，再过来消息中间件这里取数据进行处理。这就是消息中间件带来的缓冲作用。