通过异步处理提高响应时间，削峰填谷：
场景：数据比较集中且实时要求不是太高，如果同步处理，假如业务高峰需要4台服务支撑，那么在业务高峰过了之后，就会出现资源闲置，如果引入消息队列的话，将数据放到消息队列后直接返回成功，提升了响应时间，真正的业务在消息队列后面消费处理，可能2台服务就能够支撑的住，而且流量更加均匀。
降低系统间的耦合度：
场景：数据不止一方依赖，可能多个系统都需要这份数据，如果由发送方直接调用，那么如果新增业务也依赖数据，就得修改发送方代码；使用消息队列的话，将发送方和接收方解耦，发送方将数据扔到消息队列，依赖方可根据需求消费处理。
