Update why-mq.md

README.md

@@ -2,6 +2,7 @@
 
 [![license](https://img.shields.io/badge/license-Attribution--NonCommercial%204.0%20-brightgreen.svg)](https://github.com/doocs/advanced-java/blob/master/LICENSE)
 [![original](https://img.shields.io/badge/original-shishan-blue.svg)](https://github.com/doocs/advanced-java)
+[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-Welcome-brightgreen.svg)](http://makeapullrequest.com)
 
 ## 分布式系统
 

docs/high-concurrency/why-mq.md

@@ -15,7 +15,7 @@
 
 - **第三**，既然你用了 MQ，可能是某一种 MQ，那么你当时做没做过调研？<br>
 你别傻乎乎的自己拍脑袋看个人喜好就瞎用了一个 MQ，比如 Kafka，甚至都从没调研过业界流行的 MQ 到底有哪几种。每一个 MQ 的优点和缺点是什么。每一个 MQ **没有绝对的好坏**，但是就是看用在哪个场景可以**扬长避短，利用其优势，规避其劣势**。<br>
-如果是一个不考虑技术选型的候选人招进了团队，面试官交给他一个任务，去设计个什么系统，他在里面用一些技术，可能都没考虑过选型，最后选的技术可能并不一定合适，一样是留坑。
+如果是一个不考虑技术选型的候选人招进了团队，leader 交给他一个任务，去设计个什么系统，他在里面用一些技术，可能都没考虑过选型，最后选的技术可能并不一定合适，一样是留坑。
 
 ## 面试题剖析
 ### 为什么使用消息队列
@@ -23,7 +23,7 @@
 
 面试官问你这个问题，**期望的一个回答**是说，你们公司有个什么**业务场景**，这个业务场景有个什么技术挑战，如果不用 MQ 可能会很麻烦，但是你现在用了 MQ 之后带给了你很多的好处。
 
-先说一下消息队列常见的使用场景吧，其实场景有很多，但是比较核心的有3个：**解耦**、**异步**、**削峰**。
+先说一下消息队列常见的使用场景吧，其实场景有很多，但是比较核心的有 3 个：**解耦**、**异步**、**削峰**。
 
 #### 解耦
 看这么个场景。A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果 C 系统现在不需要了呢？A 系统负责人几乎崩溃......
@@ -60,7 +60,7 @@
 
 ![mq-5](http://p9ucdlghd.bkt.clouddn.com/mq-5.png)
 
-如果使用 MQ，每秒 5k 个请求写入 MQ，A 系统每秒钟最多处理 2k 个请求，因为 MySQL 每秒钟最多处理 2k 个。A 系统从 MQ 中慢慢拉取请求，每秒钟就拉取 2k 个请求，不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就 ok，这样下来，哪怕是高峰期的时候，A 系统也绝对不会挂掉。而MQ 每秒钟 5k 个请求进来，就 2k 个请求出去，结果就导致在中午高峰期（1 个小时），可能有几十万甚至几百万的请求积压在 MQ 中。
+如果使用 MQ，每秒 5k 个请求写入 MQ，A 系统每秒钟最多处理 2k 个请求，因为 MySQL 每秒钟最多处理 2k 个。A 系统从 MQ 中慢慢拉取请求，每秒钟就拉取 2k 个请求，不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就 ok，这样下来，哪怕是高峰期的时候，A 系统也绝对不会挂掉。而 MQ 每秒钟 5k 个请求进来，就 2k 个请求出去，结果就导致在中午高峰期（1 个小时），可能有几十万甚至几百万的请求积压在 MQ 中。
 
 ![mq-6](http://p9ucdlghd.bkt.clouddn.com/mq-6.png)
 
@@ -72,10 +72,10 @@
 缺点有以下几个：
 
 - 系统可用性降低<br>
-系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉。本来你就是 A 系统调用 BCD 三个系统的接口就好了，人 ABCD 四个系统好好的，没啥问题，你偏加个 MQ 进来，万一 MQ 挂了咋整，MQ 一挂，整套系统崩溃的，你不就完了？
+系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉。本来你就是 A 系统调用 BCD 三个系统的接口就好了，人 ABCD 四个系统好好的，没啥问题，你偏加个 MQ 进来，万一 MQ 挂了咋整，MQ 一挂，整套系统崩溃的，你不就完了？如何保证消息队列的高可用，可以[点击这里查看](/high-concurrency/how-to-ensure-high-availability-of-message-queues.md)。
 
 - 系统复杂度提高<br>
-硬生生加个 MQ 进来，你怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序性？头大头大，问题一大堆，痛苦不已。
+硬生生加个 MQ 进来，你怎么[保证消息没有重复消费](/high-concurrency/how-to-ensure-that-messages-are-not-repeatedly-consumed.md)？怎么处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序性？头大头大，问题一大堆，痛苦不已。
 
 - 一致性问题<br>
 A 系统处理完了直接返回成功了，人都以为你这个请求就成功了；但是问题是，要是 BCD 三个系统那里，BD 两个系统写库成功了，结果 C 系统写库失败了，咋整？你这数据就不一致了。
@@ -100,8 +100,8 @@ A 系统处理完了直接返回成功了，人都以为你这个请求就成功
 
 后来大家开始用 RabbitMQ，但是确实 erlang 语言阻止了大量的 Java 工程师去深入研究和掌控它，对公司而言，几乎处于不可控的状态，但是确实人家是开源的，比较稳定的支持，活跃度也高；
 
-不过现在确实越来越多的公司，会去用 RocketMQ（阿里出品），确实很不错，但社区可能有突然黄掉的风险，对自己公司技术实力有绝对自信的，我推荐用 RocketMQ，否则回去老老实实用 RabbitMQ 吧，人家有活跃的开源社区，绝对不会黄。
+不过现在确实越来越多的公司，会去用 RocketMQ，确实很不错（阿里出品），但社区可能有突然黄掉的风险，对自己公司技术实力有绝对自信的，推荐用 RocketMQ，否则回去老老实实用 RabbitMQ 吧，人家有活跃的开源社区，绝对不会黄。
 
-所以**中小型公司**，技术实力较为一般，技术挑战不是特别高，用RabbitMQ 是不错的选择；**大型公司**，基础架构研发实力较强，用 RocketMQ 是很好的选择。
+所以**中小型公司**，技术实力较为一般，技术挑战不是特别高，用 RabbitMQ 是不错的选择；**大型公司**，基础架构研发实力较强，用 RocketMQ 是很好的选择。
 
 如果是**大数据领域**的实时计算、日志采集等场景，用 Kafka 是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝对不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。