消息队列复习精讲

为什么写这篇文章/span>

博主有两位朋友分别是小A和小B:

1. 小A，工作于传统软件行业(某 保局的软件外包公司)，每天工作内容就是和产品聊聊需求，改改业务逻辑。再不然就是和运营聊聊天，写几个SQL，生成下 表。又或者接到客服的通知，某某功能故障了，改改数据，然后下班部署上线。每天过的都是这种生活，技术零成长。
2. 小B，工作于某国企，虽然能接触到一些中间件技术。然而，他只会订阅/发布消息。通俗点说，就是调调API。对为什么使用这些中间件啊何保证高可用啊有充分的认识。

庆幸的是两位朋友都很有上进心，于是博主写这篇文章，帮助他们复习一下关于消息队列中间件这块的要点

复习要点

1. 为什么使用消息队列/li>
2. 使用消息队列有什么缺点/li>
3. 消息队列如何选型/li>
4. 如何保证消息队列是高可用的/li>
5. 如何保证消息不被重复消费/li>
6. 如何保证消费的可靠性传输/li>
7. 如何保证消息的顺序性/li>

正文

1、为什么要使用消息队列/span>

分析:一个用消息队列的人，不知道为啥用，这就有点尴尬。没有复习这点，很容易被问蒙，然后就开始胡扯了。
回答:这个问题,咱只答三个最主要的应用场景(不可否认还有其他的，但是只答三个主要的),即以下六个字:解耦、异步、削峰

(1)解耦

• 系统间耦合性太强，如上图所示，系统A在代码中直接调用系统B和系统C的代码，如果将来D系统接入，系统A还需要修改代码，过于麻烦！

• 将消息写入消息队列，需要消息的系统自己从消息队列中订阅，从而系统A不需要做任何修改。

(2)异步

• 一些非必要的业务逻辑以同步的方式运行，太耗费时间。

• 将消息写入消息队列，非必要的业务逻辑以异步的方式运行，加快响应速度

(3)削峰

• 并发量大的时候，所有的请求直接怼到数据库，造成数据库连接异常

• 系统A慢慢的按照数据库能处理的并发量，从消息队列中慢慢拉取消息。在生产中，这个短暂的高峰期积压是允许的。

2、使用了消息队列会有什么缺点/span>

分析:一个使用了MQ的项目，如果连这个问题都没有考虑过，就把MQ引进去了，那就给自己的项目带来了风险。我们引入一个技术，要对这个技术的弊端有充分的认识，才能做好预防。要记住，不要给公司挖坑！
回答:回答也很容易，从以下两个个角度来答

• 系统可用性降低:你想啊，本来其他系统只要运行好好的，那你的系统就是正常的。现在你非要加个消息队列进去，那消息队列挂了，你的系统不是呵呵了。因此，系统可用性降低
• 系统复杂性增加:要多考虑很多方面的问题，比如一致性问题、如何保证消息不被重复消费，如何保证保证消息可靠传输。因此，需要考虑的东西更多，系统复杂性增大。

但是，我们该用还是要用的。

3、消息队列如何选型/span>

先说一下，博主只会ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,Kafka，对什么ZeroMQ等其他MQ没啥理解，因此只能基于这四种MQ给出回答。
分析:既然在项目中用了MQ，肯定事先要对业界流行的MQ进行调研，如果连每种MQ的优缺点都没了解清楚，就拍脑袋依据喜好，用了某种MQ，还是给项目挖坑。如果面试官问:”你为什么用这种MQ”你直接回答”领导决定的。”这种回答就很LOW了。还是那句话，不要给公司挖坑。
回答:首先，咱先上ActiveMQ的 区，看看该MQ的更新频率:

我们可以看出，ActiveMq几个月才发一次版本，据说研究重心在他们的下一代产品Apollo。
接下来，我们再去RabbitMQ的 区去看一下,RabbitMQ的更新频率

我们可以看出，RabbitMQ版本发布比ActiveMq频繁很多。至于RocketMQ和kafka就不带大家看了，总之也比ActiveMQ活跃的多。详情，可自行查阅。
再来一个性能对比表

综合上面的材料得出以下两点:
(1)中小型软件公司，建议选RabbitMQ.一方面，erlang语言天生具备高并发的特性，而且他的管理界面用起来十分方便。正所谓，成也萧何，败也萧何！他的弊端也在这里，虽然RabbitMQ是开源的，然而国内有几个能定制化开发erlang的程序员呢幸，RabbitMQ的 区十分活跃，可以解决开发过程中遇到的bug，这点对于中小型公司来说十分重要。不考虑rocketmq和kafka的原因是，一方面中小型软件公司不如互联 公司，数据量没那么大，选消息中间件，应首选功能比较完备的，所以kafka排除。不考虑rocketmq的原因是，rocketmq是阿里出品，如果阿里放弃维护rocketmq，中小型公司一般抽不出人来进行rocketmq的定制化开发，因此不推荐。
(2)大型软件公司，根据具体使用在rocketMq和kafka之间二选一。一方面，大型软件公司，具备足够的资金搭建分布式环境，也具备足够大的数据量。针对rocketMQ,大型软件公司也可以抽出人手对rocketMQ进行定制化开发，毕竟国内有能力改JAVA源码的人，还是相当多的。至于kafka，根据业务场景选择，如果有日志采集功能，肯定是首选kafka了。具体该选哪个，看使用场景。

4、如何保证消息队列是高可用的/span>

5、如何保证消息不被重复消费/span>

分析:这个问题其实换一种问法就是，如何保证消息队列的幂等性个问题可以认为是消息队列领域的基本问题。换句话来说，是在考察你的设计能力，这个问题的回答可以根据具体的业务场景来答，没有固定的答案。
回答:先来说一下为什么会造成重复消费br> 其实无论是那种消息队列，造成重复消费原因其实都是类似的。正常情况下，消费者在消费消息时候，消费完毕后，会发送一个确认信息给消息队列，消息队列就知道该消息被消费了，就会将该消息从消息队列中删除。只是不同的消息队列发送的确认信息形式不同,例如RabbitMQ是发送一个ACK确认消息，RocketMQ是返回一个CONSUME_SUCCESS成功标志，kafka实际上有个offset的概念，简单说一下(如果还不懂，出门找一个kafka入门到精通教程),就是每一个消息都有一个offset，kafka消费过消息后，需要提交offset，让消息队列知道自己已经消费过了。那造成重复消费的原因/span>，就是因为 络传输等等故障，确认信息没有传送到消息队列，导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了，再次将该消息分发给其他的消费者。
如何解决/span>这个问题针对业务场景来答分以下几点
(1)比如，你拿到这个消息做数据库的insert操作。那就容易了，给这个消息做一个唯一主键，那么就算出现重复消费的情况，就会导致主键冲突，避免数据库出现脏数据。
(2)再比如，你拿到这个消息做redis的set的操作，那就容易了，不用解决，因为你无论set几次结果都是一样的，set操作本来就算幂等操作。
(3)如果上面两种情况还不行，上大招。准备一个第三方介质,来做消费记录。以redis为例，给消息分配一个全局id，只要消费过该消息，将<id,message>以K-V形式写入redis。那消费者开始消费前，先去redis中查询有没消费记录即可。

6、如何保证消费的可靠性传输/span>

分析:我们在使用消息队列的过程中，应该做到消息不能多消费，也不能少消费。如果无法做到可靠性传输，可能给公司带来千万级别的财产损失。同样的，如果可靠性传输在使用过程中，没有考虑到，这不是给公司挖坑么，你可以拍拍屁股走了，公司损失的钱，谁承担。还是那句话，认真对待每一个项目，不要给公司挖坑。
回答:其实这个可靠性传输，每种MQ都要从三个角度来分析:生产者弄丢数据、消息队列弄丢数据、消费者弄丢数据

RabbitMQ

(1)生产者丢数据
从生产者弄丢数据这个角度来看，RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息。
transaction机制就是说，发送消息前，开启事物(channel.txSelect())，然后发送消息，如果发送过程中出现什么异常，事物就会回滚(channel.txRollback())，如果发送成功则提交事物(channel.txCommit())。
然而缺点就是吞吐量下降了。因此，按照博主的经验，生产上用confirm模式的居多。一旦channel进入confirm模式，所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始)，一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，rabbitMQ就会发送一个Ack给生产者(包含消息的唯一ID)，这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了.如果rabiitMQ没能处理该消息，则会发送一个Nack消息给你，你可以进行重试操作。处理Ack和Nack的代码如下所示（说好不上代码的，偷偷上了）:

(2)消息队列丢数据
处理消息队列丢数据的情况，一般是开启持久化磁盘的配置。这个持久化配置可以和confirm机制配合使用，你可以在消息持久化磁盘后，再给生产者发送一个Ack信 。这样，如果消息持久化磁盘之前，rabbitMQ阵亡了，那么生产者收不到Ack信 ，生产者会自动重发。
那么如何持久化呢，这里顺便说一下吧，其实也很容易，就下面两步
1、将queue的持久化标识durable设置为true,则代表是一个持久的队列
2、发送消息的时候将deliveryMode=2
这样设置以后，rabbitMQ就算挂了，重启后也能恢复数据
(3)消费者丢数据
消费者丢数据一般是因为采用了自动确认消息模式。这种模式下，消费者会自动确认收到信息。这时rahbitMQ会立即将消息删除，这种情况下如果消费者出现异常而没能处理该消息，就会丢失该消息。
至于解决方案，采用手动确认消息即可。

kafka

1. 第一个配置要在producer端设置acks=all。这个配置保证了，follwer同步完成后，才认为消息发送成功。
2. 在producer端设置retries=MAX，一旦写入失败，这无限重试

(2)消息队列丢数据
针对消息队列丢数据的情况，无外乎就是，数据还没同步，leader就挂了，这时zookpeer会将其他的follwer切换为leader,那数据就丢失了。针对这种情况，应该做两个配置。

1. replication.factor参数，这个值必须大于1，即要求每个partition必须有至少2个副本
2. min.insync.replicas参数，这个值必须大于1，这个是要求一个leader至少感知到有至少一个follower还跟自己保持联系

这两个配置加上上面生产者的配置联合起来用，基本可确保kafka不丢数据

(3)消费者丢数据
这种情况一般是自动提交了offset，然后你处理程序过程中挂了。kafka以为你处理好了。再强调一次offset是干嘛的
offset：指的是kafka的topic中的每个消费组消费的下标。简单的来说就是一条消息对应一个offset下标，每次消费数据的时候如果提交offset，那么下次消费就会从提交的offset加一那里开始消费。
比如一个topic中有100条数据，我消费了50条并且提交了，那么此时的kafka服务端记录提交的offset就是49(offset从0开始)，那么下次消费的时候offset就从50开始消费。
解决方案也很简单，改成手动提交即可。

ActiveMQ和RocketMQ

大家自行查阅吧

7、如何保证消息的顺序性/span>

分析:其实并非所有的公司都有这种业务需求，但是还是对这个问题要有所复习。
回答:针对这个问题，通过某种算法，将需要保持先后顺序的消息放到同一个消息队列中(kafka中就是partition,rabbitMq中就是queue)。然后只用一个消费者去消费该队列。
有的人会问:那如果为了吞吐量，有多个消费者去消费怎么办/span>
这个问题，没有固定回答的套路。比如我们有一个微博的操作，发微博、写评论、删除微博，这三个异步操作。如果是这样一个业务场景，那只要重试就行。比如你一个消费者先执行了写评论的操作，但是这时候，微博都还没发，写评论一定是失败的，等一段时间。等另一个消费者，先执行写评论的操作后，再执行，就可以成功。
总之，针对这个问题，我的观点是保证入队有序就行，出队以后的顺序交给消费者自己去保证，没有固定套路。

总结

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