消息队列常见问题分析（小白必看）

如果对消息队列的基础知识还不了解的话建议先阅读下文：

消息队列基础入门（小白必看）

一、简介

很久以前也写过一篇关于消息队列的文章，这里的文章，这篇文章是对消息队列使用场景，以及一些模型做过一点介绍。

这篇文章将分析消息队列常见问题。

消息队列：利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统集成。

从定义看：它是一种数据交流平台，也是数据通信平台。
然而，数据通信我们可以用http，RPC来进行通信，这些与消息队列有什么区别呢？
最大的区别就是同步和异步。http和RPC一般都是同步，而消息队列是异步。

二、为什么要用消息队列

1.解耦
双方不在基于对方直接通信了，而是基于消息队列来通信，通过MQ解耦了客户端和服务端通信。处理数据的双方关注的点不同了，比如说一个事务，我们只关心核心流程，而需要依赖其他系统但不是那么重要的事情，有通知即可，不需要等待结果。这种消息模型，关心的是通知，而不在意处理过程。也可以用消息队列。
上下游开发人员也可以基于消息队列发送消息，而不需要同步的处理消息了。

2.异步处理
传统的业务逻辑都是基于同步的方式进行处理的。而有了消息队列，就可以把消息存放在MQ里，消息队列的消费者就可以从消息队列中获取数据并进行处理。它不一定要实时处理，可以隔几分钟处理消息队列里的数据。

3.削峰和流控
这里有点像计算机中的硬件，比如CPU和内存，CPU运算速度比内存高N个数量级，那怎么才能缓解两者之间的差异？中间加一个缓存来缓解两者速度的差异。
同理，MQ也可以起到这种作用。对于上下游软件不同的处理速度的差异进行调节。

比如，我们常见的秒杀应用，前端瞬间涌入成千上万的请求，前端可以承受这么大的请求压力，但是复杂的后端系统，肯定会被压垮，从而导致秒杀服务不可以用的情况。为了解决这种前后端处理速度不平衡的差异，导致的服务问题，可以引入消息队列来调节，用消息队列来缓存用户的请求，等待后端系统来消费。

上面就是消息队列的主要功能，当然还有其他一些功能，比如消息广播，最终一致性等。

使用MQ后的问题

当然使用了消息队列，会增加系统的复杂性，一致性延迟，可用性降低等问题。
可用性降低是指系统可用性降低，如果MQ挂了，那么肯定会影响到整个系统了。
因为上下游系统可能都会与MQ交互。

三、什么时候引入MQ？

这个要看业务系统功能需求，一个是系统处理是否到达了瓶颈，需要消息队列来缓解；
还有，业务系统一致性要求是不是特别高。通常业务系统不会要求那么高的一致性要求。当然一些高频交易系统，一致性要求特别高，就不适合用了。

引入任何一个新的软件必然会增加原有系统的复杂性，还是要根据业务特性进行合理的选择。

四、消息队列常见问题

1.如何保证消息不被重复消费(怎么保证幂等)

为什么会重复消费

生产者：也就是客户端，可能会重复推送一条数据到MQ中。有可能是客户端超时重复推送，也有可能是网络比较慢客户端重复推送了数据到MQ中。
MQ：消费者消费完了一条数据，发送ACK信息表示消费成功时，这时候，MQ突然挂了，导致MQ以为消费者还未消费该条消息，MQ恢复后再次推送了该条消息，导致重复消费。
消费者：与上面MQ挂掉情况类似，消费者已经消费完了一条消息，正准备给MQ发送ACK消息但还未发送时，这时候消费者挂了，服务重启后MQ以为消费者还没有消费该条消息，再次推送该条消息。

怎么处理重复消费

每个消息都带一个唯一的消息id。消费端保证不重复消费就可以了，即使生产端产生了重复的数据，当然生产端也最好控制下重复数据。

消费端保证不重复消费：
通常方法都是存储消费了的消息，然后判断消息是否存在。

1.先保存在查询
每次保存数据前，先查询下，不存在就插入。这种是并发不高的情况下可以使用。

2.数据库添加唯一约束条件
比如唯一索引

3.增加一个消息表
已经消费的消息，把消息id插入到消息表里面。
为了保证高并发，消息表可以用Redis来存。

2.如何处理消息丢失的问题

消息丢失的原因

生产者：生产者推送消息到MQ中，但是网络出现了故障，比如网络超时，网络抖动，导致消息没有推送到MQ中，在网络中丢失了。又或者推送到MQ中了，但是这时候MQ内部出错导致消息丢失。
MQ：MQ自己内部发生了错误，导致消息丢失。
消费者：有时处理消息的消费者处理不当，还没等消息处理完，就给MQ发送确认信息，但是这时候消费者自身出问题，挂了，确认消息已经发送给MQ告诉MQ自己已经消费完了，导致消息丢失。

如何保证消息不丢失呢？下面谈谈这方面的做法。

3.如何保证消息可靠性传输

整个消息从生产到消费一般分为三个阶段：生产者-生产阶段，MQ-存储阶段，消费者-消费阶段

3.1 生产者-生产阶段
在这个阶段，一般通过请求确认机制，来保证消息可靠性传输。与TCP/IP协议里ACK机制有点像。
客户端发送消息到消息队列，消息队列给客户端一个确认响应，表示消息已经收到，客户端收到响应，表示一次正常消息发送完毕。

3.2 MQ-存储阶段
消息队列给客户端发送确认消息。存储完成后，才发送确认消息。

3.3 消费者-消费阶段
跟生产阶段相同，消费完了，给消息队列发送确认消息。

4.如何保证消息的顺序性

我们日常说的顺序性是什么呢？

比如说小孩早上上学过程，他先起床，然后洗漱，吃早餐，最后上学。我们认为他做的事情是有先后顺序的，及是时间的先后顺序，我们用时间来标记他的顺序。
更抽象的理解，这些发生的事件有一个相同的参考系，即他们的时间是对应同一个物理时钟的时间。

如果没有绝对的时间作为参考系，那他们之间还能确定顺序吗？
如果事件之间有因果关系，比如A、B两个事件是因果关系，那么A一定发生在B之前（前应后果）。相反，在没有一个绝对的时间的参考的情况下，若A、B之间没有因果关系，那么A、B之间就没有顺序关系。跟java里的happen before很像。

总结一下，我们说顺序时，其实说的是：

在有绝对时间作为参考系的情况下，事件发生的时间先后关系；
在没有绝对时间作为参考系的情况下，一种由因果关系推断出来的happening before的关系；

在分布式系统领域，有一篇关于时间，时钟和事件的顺序的很有名的一篇论文
Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System，可以看一看，上面举例情况都是参考这篇论文。

参考上面的结论，在消息队列中，我们也是以时间作为参考系，让消息有序。

但是，在消息队列中，消息有序会遇到一些问题，下面让我们来讨论这些问题。

消息的顺序性的一些问题

在计算机系统中，有一个比较棘手的问题是，它可以是多线程执行的，而且哪个线程先运行，哪个线程后运行，完全是由操作系统决定的，完全没有规律，是乱序执行。显然与消息队列中的消息有序相悖。

还有，在消息队列中，涉及到生产者，MQ，消费者，还有网络，这4者之间的关系。然后他们又涉及到消息的顺序性，就有很多种情况需要考虑。可以参考这篇文章
分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践(作者：CHUAN.CHEN)，各种情况讨论的很全面。

最后的结论就是：消息的顺序性，不仅仅是MQ本身存储消息要保证顺序性，还需要生产者和消费者一同来保证顺序性。

顺序性保证

在消息队列中，消息的顺序性需要3方面来保证：
1、生产者发送消息时要保证顺序
2、消息被消息队列存储时要保持和发送的顺序一致
3、消息被消费时保持和存储的顺序一致

生产者：发送时要求用户在同一个线程中采用同步的方式发送。
消息队列：存储保持和发送的顺序一致。一般是在一个分区中保持顺序性。
消费者：一个分区的消息由一个线程来处理消费消息。

5.消息队列中消息延迟问题

你说的消息的延迟是延迟消息队列吗？啊，并不是，是完全2个不同的概念。延迟消息队列是MQ提供的一个功能。消息的延迟，是指消费端消费的速度跟不上生产端产生消息的速度，可能导致消费端丢失数据，也可能导致消息积压在MQ中。所以这里说的消息的延迟，指的是消费端消费消息的延迟。

消息队列的消费模型pull和push：

1、push模式

这种模式是消息队列主动将消息推送给消费者。

优点：尽可能实时的将消息发送给消费者进行消费。
缺点：如果消费端消费能力弱，消费端的消费速度赶不上生产端，而MQ又不断的给消费端推送消息，消费端的缓存满了导致缓存溢出，就会产生错误或丢失数据的可能。

2、pull模式

这种模式是由消费端主动向消息队列拉取消息。

优点：可以自主可控的拉取消息。
缺点：拉取消息的频率不好控制。

a、如果每次pull时间间隔比较久，会增加消息延迟，消息到达消费者时间会加长。这样时间一长会导致MQ中消息的堆积，而消息长时间堆积就会导致一系列的问题：

1、如果积压了几个小时的数据，有几千万的数据量，消费端处理的压力会越来越大。
2、如果是带有过期时间的消息，可能这些消息已经到了过期时间，因为积压时间太长，但还没被消费端消费掉，消费端来不及消费。
3、如果持续的积压，达到了MQ能存储消息数量的上限，也就是说MQ满了，存不下了，会导致MQ丢掉数据，导致数据丢失。
想一下，上面的情形是不是跟TCP/IP协议的流量控制和拥塞控制遇到的一些问题很像，也有很多不同。

b、如果每次pull的时间间隔比较短，在一段时间内MQ中没有可消费的消息，会产生很多无效的pull请求，导致一定的网络开销。

所以解决问题的办法最主要就是优化消费端的消费性能。1.优化消费逻辑 2.水平扩容，增加消费端并发。

延迟问题处理

如果消息堆积已经发生了，导致了上面的3个问题，这时怎么办？
1、积压了几个小时几千万的数据
第一：肯定要找到积压数据的原因，一般都是消费端的问题。
第二：如果可以的，扩大消费端的数量，快速消费掉消息。
第三：扩容，增加多机器消费。新建一个topic，partition是原来10倍，建立原先10倍的queue。然后写一个临时的消费程序，这个消费程序去转移积压的数据，把积压的数据均匀轮询写入建立好的10倍数量的queue。然后在征用10倍机器的消费端来消费这个queue。这种做法相当于临时将 queue 资源和 consumer 资源扩大 10 倍，以正常的 10 倍速度来消费数据。消费完了，恢复原来的部署。这是大厂做法。

2、积压时间过长，带有过期时间的消息过期失效了
这个没有好的办法处理，只能通过程序找出丢失的数据，然后也是通过程序把丢失的数据重新导入到MQ里，重新消费。

3、长时间积压导致MQ写满了
这个也没啥好办法处理，只能快速消费掉MQ里的数据，快速消费指消费一个，丢掉一个，不要这些数据了，然后重新导入数据。用户少的时候在补回数据。

6.消息队列高可用

6.1 kafka

kafka基本架构：

Broker：一个kafka节点就是一个broker，多个broker组成一个kafka集群。一个broker可以是一个单机器kafka服务器。
Topic：存放消息的主题，相当于一个队列。可以理解为存放消息的分类，比如你可以有前端日志的Topic，后端日志的Topic。可以理解为MySQL里的表。
Partition：一个topic可以划分为多个partition，每个partition都是一个有序队列。把topic主题中的消息进行分拆，均摊到kafka集群中不同机器上。partition是topic的进一步拆分。
Replica：副本消息。kafka可以以partition为单位，保存多个副本，分散在不同的broker上。副本数是可以设置的。
Segment: 一个Partition被切分为多个Segment，每个Segment包含索引文件和数据文件。
Message：kafka里最基本消息单元。

一个kafka集群可以由多个broker组成，每个broker是一个节点，你创建一个topic，这个topic可以划分为多个partition，每个partition可以存储在不同的broker上，每个partition存放一部分数据。

6.2 RocketMQ

在 RocketMQ 4.5 版本之前，RocketMQ 只有 Master/Slave 一种部署方式来实现高可用。
一组 Broker 中有一个 Master，有零到多个 Slave，Slave 通过同步复制或异步复制方式去同步 Master 的数据。Master/Slave 部署模式，提供了一定的高可用性。

上面主从高可用架构有一个缺点：
主节点挂了后需要人为的进行重启或者切换。为了解决这个问题，后续引入了raft，用raft协议来完成自动选主。RocketMQ的DLedger 就是一个基于 raft 协议的 commitlog 存储库，也是 RocketMQ 实现新的高可用多副本架构的关键。

还可以多master多slave部署，防止单点故障。

接下来会可以更进一步学习各类消息队列：

一、消息队列 Kafka的架构原理（小白必看）
二、还在更新中…