MQ消息队列详解

MQ消息队列详解

WWW原则

一、MQ是什么？

MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。——百度百科

1. 解耦

系统之间的耦合度越高，维护起来就会越麻烦，如果要降低耦合度，就需要通过一种方式来达到解耦的目的，而MQ就能达到此目的，通过MQ多个系统之间的依赖关系由之前的强耦合变成弱耦合，将关注点转嫁放到了MQ上。
总结：通过一个 MQ，Pub/Sub 发布订阅消息这么一个模型，A 系统就跟其它系统彻底解耦了。

2. 异步

顾名思义通过异步的方式能够达到缩短系统响应时间，异步的相反是同步，同步就是请求的处理过程是串行的，只有上一个处理成功后下一个才会继续处理，所有中间过程处理成功了，最终才返回成功。而异步是指将响应先返回给前台，然后后台继续处理，直到成功。

3. 削峰

一般的 MySQL，扛到每秒 2k 个请求就差不多了，如果每秒请求到 5k 的话，可能就直接把 MySQL 给打死了，导致系统崩溃，用户也就没法再使用系统了。
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。

三、什么时候用MQ？

如果系统之间耦合度很高，维护起来很麻烦，建议使用MQ。

消息队列的有哪些？

一、ActiveMQ

二、RabbitMQ

三、RocketMQ

四、Kafka

消息队列对比

ActiveMQ

特性ActiveMQ单机吞吐量万级，比 RocketMQ、Kafka 低一个数量级topic 数量对吞吐量的影响时效性微秒级，这是 RabbitMQ 的一大特点，延迟最低可用性高，基于主从架构实现高可用消息可靠性基本不丢功能支持基于 erlang 开发，并发能力很强，性能极好，延时很低

RabbitMQ

特性ActiveMQ单机吞吐量万级，比 RocketMQ、Kafka 低一个数量级topic 数量对吞吐量的影响时效性ms 级可用性高，基于主从架构实现高可用消息可靠性有较低的概率丢失数据功能支持MQ 领域的功能极其完备

RocketMQ

特性ActiveMQ单机吞吐量10 万级，支撑高吞吐topic 数量对吞吐量的影响topic 可以达到几百/几千的级别，吞吐量会有较小幅度的下降，这是 RocketMQ 的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的 topic时效性ms 级可用性非常高，分布式架构消息可靠性经过参数优化配置，可以做到 0 丢失功能支持MQ 功能较为完善，还是分布式的，扩展性好

kafka

特性ActiveMQ单机吞吐量10 万级，高吞吐，一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景topic 数量对吞吐量的影响topic 从几十到几百个时候，吞吐量会大幅度下降，在同等机器下，Kafka 尽量保证 topic 数量不要过多，如果要支撑大规模的 topic，需要增加更多的机器资源时效性延迟在 ms 级以内可用性非常高，分布式，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用消息可靠性同 RocketMQ功能支持功能较为简单，主要支持简单的 MQ 功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用

综上，各种对比之后，有如下建议：

1. 一般的业务系统要引入 MQ，最早大家都用ActiveMQ，但是现在确实大家用的不多了，没经过大规模吞吐量场景的验证，社区也不是很活跃。
2. 后来开始用 RabbitMQ，erlang 语言阻止了大量的 Java工程师去深入研究和掌控它，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。
3. 现在确实越来越多的公司会去用 RocketMQ，确实很不错，毕竟是阿里出品，但社区可能有停止维护的风险（目前 RocketMQ 已捐给Apache，但 GitHub 上的活跃度其实不算高）。
4. 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。
5. 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，几乎是全世界这个领域的事实性规范。

消息队列有哪些优缺点？

缺点有以下几个：

一、系统可用性降低

系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉。引入MQ组件会对原有系统增加不可确定性因素，MQ组件本身也存在突然挂掉的风险，会对依赖它的系统造成影响。

二、系统复杂度提高

引入MQ会造成系统的复杂度可能提升一个量级，同时也会存在很多问题需要通过架构层面来进行规避，
常见的问题如下：

1. 重复消费问题？

首先，比如 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka，都有可能会出现消息重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是 MQ 自己保证的，是由我们开发来保证的。挑一个 Kafka 来举个例子，说说怎么重复消费吧。

Kafka 实际上有个 offset 的概念，就是每个消息写进去，都有一个 offset，代表消息的序号，然后 consumer 消费了数据之后，每隔一段时间（定时定期），会把自己消费过的消息的 offset 提交一下，表示“我已经消费过了，下次我要是重启啥的，你就让我继续从上次消费到的 offset 来继续消费吧”。
但是凡事总有意外，比如我们之前生产经常遇到的，就是你有时候重启系统，看你怎么重启了，如果碰到点着急的，直接 kill 进程了，再重启。这会导致 consumer 有些消息处理了，但是没来得及提交 offset，尴尬了。重启之后，少数消息会再次消费一次。
举个栗子。
有这么个场景。数据 1/2/3 依次进入 Kafka，Kafka 会给这三条数据每条分配一个 offset，代表这条数据的序号，我们就假设分配的 offset 依次是 152/153/154。消费者从 Kafka 去消费的时候，也是按照这个顺序去消费。假如当消费者消费了 offset=153 的这条数据，刚准备去提交 offset 到 Zookeeper，此时消费者进程被重启了。那么此时消费过的数据 1/2 的 offset 并没有提交，Kafka 也就不知道你已经消费了 offset=153 这条数据。那么重启之后，消费者会找 Kafka 说，嘿，哥儿们，你给我接着把上次我消费到的那个地方后面的数据继续给我传递过来。由于之前的 offset 没有提交成功，那么数据 1/2 会再次传过来，如果此时消费者没有去重的话，那么就会导致重复消费。

注意：新版的 Kafka 已经将 offset 的存储从 Zookeeper 转移至 Kafka brokers，并使用内部位移主题 __consumer_offsets 进行存储。

怎么保证消息队列消费的幂等性？

比如你拿个数据要写库，你先根据主键查一下，如果这数据都有了，你就别插入了，update 一下好吧。
比如你是写 Redis，那没问题了，反正每次都是 set，天然幂等性。
比如你不是上面两个场景，那做的稍微复杂一点，你需要让生产者发送每条数据的时候，里面加一个全局唯一的 id，类似订单 id 之类的东西，然后你这里消费到了之后，先根据这个 id 去比如 Redis 里查一下，之前消费过吗？如果没有消费过，你就处理，然后这个 id 写 Redis。如果消费过了，那你就别处理了，保证别重复处理相同的消息即可。
比如基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条。因为有唯一键约束了，重复数据插入只会报错，不会导致数据库中出现脏数据。

2. 消息丢失问题？

用 MQ 有个基本原则，就是数据不能多一条，也不能少一条，不能多，就是前面说的重复消费和幂等性问题。不能少，就是说这数据别搞丢了。那这个问题你必须得考虑一下。

数据的丢失问题，可能出现在生产者、MQ、消费者中，咱们从 RabbitMQ 和 Kafka 分别来分析一下吧。

2.1. RabbitMQ

2.1.1. 生产者弄丢了数据

生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候，可能数据就在半路给搞丢了，因为网络问题啥的，都有可能。
此时可以选择用 RabbitMQ 提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启 RabbitMQ 事务 channel.txSelect() ，然后发送消息，如果消息没有成功被 RabbitMQ 接收到，那么生产者会收到异常报错，此时就可以回滚事务 channel.txRollback() ，然后重试发送消息；如果收到了消息，那么可以提交事务 channel.txCommit() 。

try{// 通过工厂创建连接
    connection = factory.newConnection();// 获取通道
    channel = connection.createChannel();// 开启事务
    channel.txSelect();// 这里发送消息
    channel.basicPublish(exchange, routingKey,MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, msg.getBytes());// 模拟出现异常int result =1/0;// 提交事务
    channel.txCommit();}catch(IOException|TimeoutException e){// 捕捉异常，回滚事务
    channel.txRollback();}

但是问题是，RabbitMQ 事务机制（同步）一搞，基本上吞吐量会下来，因为太耗性能。

所以一般来说，如果你要确保说写 RabbitMQ 的消息别丢，可以开启 confirm 模式，在生产者那里设置开启 confirm 模式之后，你每次写的消息都会分配一个唯一的 id，然后如果写入了 RabbitMQ 中，RabbitMQ 会给你回传一个 ack 消息，告诉你说这个消息 ok 了。如果 RabbitMQ 没能处理这个消息，会回调你的一个 nack 接口，告诉你这个消息接收失败，你可以重试。而且你可以结合这个机制自己在内存里维护每个消息 id 的状态，如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调，那么你可以重发。
事务机制和 confirm 机制最大的不同在于，事务机制是同步的，你提交一个事务之后会阻塞在那儿，但是 confirm 机制是异步的，你发送个消息之后就可以发送下一个消息，然后那个消息 RabbitMQ 接收了之后会异步回调你的一个接口通知你这个消息接收到了。

所以一般在生产者这块避免数据丢失，都是用 confirm 机制的。

已经在 transaction 事务模式的 channel 是不能再设置成 confirm 模式的，即这两种模式是不能共存的。

客户端实现生产者 confirm 有 3 种方式：

1. 普通 confirm 模式：每发送一条消息后，调用 waitForConfirms() 方法，等待服务器端 confirm，如果服务端返回 false 或者在一段时间内都没返回，客户端可以进行消息重发。

channel.basicPublish(ConfirmConfig.exchangeName,ConfirmConfig.routingKey,MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,ConfirmConfig.msg_10B.getBytes());if(!channel.waitForConfirms()){// 消息发送失败// ...}

1. 批量 confirm 模式：每发送一批消息后，调用 waitForConfirms() 方法，等待服务端 confirm。

channel.confirmSelect();for(int i =0; i < batchCount;++i){
    channel.basicPublish(ConfirmConfig.exchangeName,ConfirmConfig.routingKey,MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,ConfirmConfig.msg_10B.getBytes());}if(!channel.waitForConfirms()){// 消息发送失败// ...}

1. 异步 confirm 模式：提供一个回调方法，服务端 confirm 了一条或者多条消息后客户端会回调这个方法。

SortedSet<Long> confirmSet =Collections.synchronizedSortedSet(newTreeSet<Long>());
channel.confirmSelect();
channel.addConfirmListener(newConfirmListener(){publicvoidhandleAck(long deliveryTag,boolean multiple)throwsIOException{if(multiple){
            confirmSet.headSet(deliveryTag +1).clear();}else{
            confirmSet.remove(deliveryTag);}}publicvoidhandleNack(long deliveryTag,boolean multiple)throwsIOException{System.out.println("Nack, SeqNo: "+ deliveryTag +", multiple: "+ multiple);if(multiple){
            confirmSet.headSet(deliveryTag +1).clear();}else{
            confirmSet.remove(deliveryTag);}}});while(true){long nextSeqNo = channel.getNextPublishSeqNo();
    channel.basicPublish(ConfirmConfig.exchangeName,ConfirmConfig.routingKey,MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,ConfirmConfig.msg_10B.getBytes());
    confirmSet.add(nextSeqNo);}

2.1.2. RabbitMQ 弄丢了数据

就是 RabbitMQ 自己弄丢了数据，这个你必须开启 RabbitMQ 的持久化，就是消息写入之后会持久化到磁盘，哪怕是 RabbitMQ 自己挂了，恢复之后会自动读取之前存储的数据，一般数据不会丢。除非极其罕见的是，RabbitMQ 还没持久化，自己就挂了，可能导致少量数据丢失，但是这个概率较小。

设置持久化有两个步骤：

1. 创建 queue 的时候将其设置为持久化。这样就可以保证 RabbitMQ 持久化 queue 的元数据，但是它是不会持久化 queue 里的数据的。
2. 第二个是发送消息的时候将消息的 deliveryMode 设置为 2。就是将消息设置为持久化的，此时 RabbitMQ 就会将消息持久化到磁盘上去。

必须要同时设置这两个持久化才行，RabbitMQ 哪怕是挂了，再次重启，也会从磁盘上重启恢复 queue，恢复这个 queue 里的数据。

注意，哪怕是你给 RabbitMQ 开启了持久化机制，也有一种可能，就是这个消息写到了 RabbitMQ 中，但是还没来得及持久化到磁盘上，结果不巧，此时 RabbitMQ 挂了，就会导致内存里的一点点数据丢失。

所以，持久化可以跟生产者那边的 confirm 机制配合起来，只有消息被持久化到磁盘之后，才会通知生产者 ack 了，所以哪怕是在持久化到磁盘之前，RabbitMQ 挂了，数据丢了，生产者收不到 ack ，你也是可以自己重发的。

2.1.3. 消费端弄丢了数据

RabbitMQ 如果丢失了数据，主要是因为你消费的时候，刚消费到，还没处理，结果进程挂了，比如重启了，那么就尴尬了，RabbitMQ 认为你都消费了，这数据就丢了。

这个时候得用 RabbitMQ 提供的 ack 机制，简单来说，就是你必须关闭 RabbitMQ 的自动 ack ，可以通过一个 api 来调用就行，然后每次你自己代码里确保处理完的时候，再在程序里 ack 一把。这样的话，如果你还没处理完，不就没有 ack 了？那 RabbitMQ 就认为你还没处理完，这个时候 RabbitMQ 会把这个消费分配给别的 consumer 去处理，消息是不会丢的。

为了保证消息从队列中可靠地到达消费者，RabbitMQ 提供了消息确认机制。消费者在声明队列时，可以指定 noAck 参数，当 noAck=false，RabbitMQ 会等待消费者显式发回 ack 信号后，才从内存（和磁盘，如果是持久化消息）中移去消息。否则，一旦消息被消费者消费，RabbitMQ 会在队列中立即删除它。

2.2. Kafka

2.2.1. 消费端弄丢了数据

唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是说，你消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了 offset，让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息，但其实你才刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。

这不是跟 RabbitMQ 差不多吗，大家都知道 Kafka 会自动提交 offset，那么只要关闭自动提交 offset，在处理完之后自己手动提交 offset，就可以保证数据不会丢。但是此时确实还是可能会有重复消费，比如你刚处理完，还没提交 offset，结果自己挂了，此时肯定会重复消费一次，自己保证幂等性就好了。

生产环境碰到的一个问题，就是说我们的 Kafka 消费者消费到了数据之后是写到一个内存的 queue 里先缓冲一下，结果有的时候，你刚把消息写入内存 queue，然后消费者会自动提交 offset。然后此时我们重启了系统，就会导致内存 queue 里还没来得及处理的数据就丢失了。

2.2.2. Kafka 弄丢了数据

这块比较常见的一个场景，就是 Kafka 某个 broker 宕机，然后重新选举 partition 的 leader。大家想想，要是此时其他的 follower 刚好还有些数据没有同步，结果此时 leader 挂了，然后选举某个 follower 成 leader 之后，不就少了一些数据？这就丢了一些数据啊。

生产环境也遇到过，我们也是，之前 Kafka 的 leader 机器宕机了，将 follower 切换为 leader 之后，就会发现说这个数据就丢了。

所以此时一般是要求起码设置如下 4 个参数：

1. 给 topic 设置 replication.factor 参数：这个值必须大于 1，要求每个 partition 必须有至少 2 个副本。
2. 在 Kafka 服务端设置 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，没掉队，这样才能确保 leader 挂了还有一个 follower 吧。
3. 在 producer 端设置 acks=all ：这个是要求每条数据，必须是写入所有 replica 之后，才能认为是写成功了。
4. 在 producer 端设置 retries=MAX （很大很大很大的一个值，无限次重试的意思）：这个是要求一旦写入失败，就无限重试，卡在这里了。 我们生产环境就是按照上述要求配置的，这样配置之后，至少在 Kafka broker 端就可以保证在 leader 所在 broker 发生故障，进行 leader 切换时，数据不会丢失。

2.2.3. 生产者会不会弄丢数据？

如果按照上述的思路设置了 acks=all ，一定不会丢，要求是，你的 leader 接收到消息，所有的 follower 都同步到了消息之后，才认为本次写成功了。如果没满足这个条件，生产者会自动不断的重试，重试无限次。

3. 消息传递顺序问题？

三、一致性问题

可能存在系统A处理完数据直接返回成功了，但系统B,C,D只有BC系统处理成功了，系统D处理失败了，导致数据最终不一致。

所以消息队列实际是一种非常复杂的架构，你引入它有很多好处，但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉，做好之后，你会发现，系统复杂度提升了一个数量级，也许是复杂了 10 倍。