随着互联网规模不断扩大，各种服务产生的日志和监控数据也在以惊人速度增长。如何高效收集和处理这些分布式产生的海量实时数据成为关键。

分布式消息队列作为一种异步和削峰的解决方案，在大数据实时采集系统中应用广泛。它可以很好地缓解数据源压力，提高整体吞吐能力。

常见的分布式消息队列有Kafka、RabbitMQ、RocketMQ等。它们支持发布订阅和队列模型，保证消息的可靠传递。

在实时采集系统中，可以利用消息队列实现以下功能：

1. 数据采集：各个采集节点通过队列异步上报采集数据，解耦采集与处理。

2. 数据清洗：将采集数据入队，消费后进行格式转换、数据校验等操作。

3. 数据存储：将清洗后的数据入队，消费后持久化到分布式存储系统。

4. 流计算：通过队列实现实时数据的流计算处理。

5. 错误重试：采集失败数据入队进行重试，提高容错能力。

6. 系统解耦：通过队列进行微服务间通信，提高扩展性。

此外，消息队列需要支持高可靠性和高吞吐需求。常见做法是采用主从复制和分区策略来保证数据一致性和处理能力。

利用消息队列可以很好地解决大数据实时采集系统中的分布式和流式处理挑战，是核心技术之一。