说到 MQ，大家可能都不陌生，我们常见的MQ有IBM MQ 、Rabbit MQ、Kafka等等。
这几种常见的MQ，具体应用适配系统场景、MQ有哪些优势、解决了什么问题，今天就不过多赘述了，感兴趣的同学可以去问下“度娘”。
MQ实质上就是一个消息队列，生产者生产消息，将消息发送至消息队列；消费者去指定的队列获取消息，再进行相关业务处理。
简单的MQ模型如下：
我们经常使用压测工具模拟生产者对MQ的消息队列服务器进行压测。然而往往这么压测一下就真的结束了么？
相信很多时候，往往都是用压测工具模拟producers（生产者），然后再模拟consumers（消费者）对指定队列或topic进行消费。
但是这种测试方式总感觉差点什么。。。。我们来看张图：
我们把MQ message queue 看成管道，把报文可以看成里面的水。试想下水从开始进入管道直到流出管道，这是不是也需要时间，这个时间就是排队时间。
如果管道之间的某个水阀开的比较小（暂不考虑出入口阀），会直接影响最后出口的水流速。
如果我们把管道的水阀看成是MQ队列配置参数呢？嗯哼。。。。
随着业务的迅猛增长，应用到消息队列的场景也越来越广泛，各种营销活动，感觉每天都在过节，如：618活动、双十一活动.....
这种大促活动，无疑会往消息队列发送大量的消息，这就会有一种现象发生，很可能消息在队列中排队耗时过长，导致用户迟迟收不到下行短信或者推送消息，造成用户体验感下降。
那么有没有更好的测试方法来测消息在MQ队列中的性能表现？当然是有的。
从图不难看出，这个操作其实就是把发送消息的动作的时间戳写到报文中，在下游消费者接收到报文时，把报文中发送的时间戳取出。这样就可以测MQ队列的性能表现了。
源自公众号 宝路测试手记