消息队列常见问题解析

苏丹发布于2019-08-19 10:31 / 3270人阅读

摘要：消息队列带来的问题系统可用性降低系统引入的外部依赖越多，系统越容易出问题。系统复杂性提高加入消息队列后，需要保证消息没有被重复消费，保证消息传递的顺序性等等。

消息队列相关笔记 消息队列的应用场景：

消费者执行过程比较长且生产者不需要消费者返回结果。用于更新索引库，生成商品详情页，发短信。

为什么要使用消息队列：

通过异步处理提高系统性能（削峰、减少响应所需时间）;

降低系统耦合性。

削锋作用：通过异步处理，将短时间高并发产生的事务消息存储在消息队列中，从而削平高峰期的并发事务。

消息队列带来的问题：

系统可用性降低：系统引入的外部依赖越多，系统越容易出问题。如果MQ出问题，整套系统更容易崩溃。

系统复杂性提高：加入消息队列后，需要保证消息没有被重复消费，保证消息传递的顺序性等等。

一致性问题：消息没有被真正消费者正确消费，会导致数据不一致的情况。

JMS：Java Message Service，是一个消息服务的标准和规范，允许应用程序组件基于JaveEE平台创建、发送、接收和读取消息。

JMS的两种消息模型：

点到点模型（P2P）：

使用队列作为消息通信载体，一条消息只能被一个消费者使用，未消费的消息在队列中保留直到被消费或者超时。

发布/订阅模型（Pub/Sub）：

发布者发布一条信息，通过主题传递给所有的订阅者，在一条消息广播后才订阅的用户收不到该条消息。

JMS的五种消息正文格式：

StreamMessage——Java原始值的数据流

MapMessage——一套键值对

TextMessage——一个字符串对象

ObjectMessage——一个序列化的Java对象

BytesMessage——一个字节的数据流

AMQP：Advanced Message Queuing Protocol，一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议（二进制应用层协议）。

如何保证消息队列的高可用？

以 RabbitMQ 为例子讲解第一种 MQ 的高可用性怎么实现。

RabbitMQ 有三种模式：单机模式、普通集群模式、镜像集群模式。

单机模式，就是 Demo 级别的，一般就是你本地启动了玩玩儿的，没人生产用单机模式。

普通集群模式，无高可用性，在多台机器上启动多个 RabbitMQ 实例，每个机器启动一个。你创建的 queue，只会放在一个 RabbitMQ 实例上，没做到所谓的分布式，就是个普通集群。因为这导致你要么消费者每次随机连接一个实例然后拉取数据，要么固定连接那个 queue 所在实例消费数据，前者有数据拉取的开销，后者导致单实例性能瓶颈。这个方案提高了吞吐量，但没有高可用性。

镜像集群模式，有高可用性，queue里的消息会存在于多个实例上，每个RabbitMQ节点都有这个queue的一个完整镜像，包含queue的全部数据。该模式的缺点：性能开销过大，带宽压力和消耗很重；不是分布式的，没有扩展性。

Kafka的高可用性：由多个broker组成，每个broker是一个节点；你创建的一个topic会被划分为多个partition，每个partition存储于不同的broker上，每个partition包含部分topic的数据，是一个天然的分布式消息队列。

Kafka 0.8 以后，提供了 HA 机制，就是 replica（复制品）副本机制。

每个 partition 的数据都会同步到其它机器上，形成自己的多个 replica 副本。

所有 replica 会选举一个 leader 出来，那么生产和消费都跟这个 leader 打交道，然后其他 replica 就是 follower。

这么搞，就有所谓的高可用性了，因为如果某个 broker 宕机了，没事儿，那个 broker上面的 partition 在其他机器上都有副本的，如果这上面有某个 partition 的 leader，那么此时会从 follower 中重新选举一个新的 leader 出来，大家继续读写那个新的 leader 即可。

ack消息延迟：

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。→

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。→

关闭 RabbitMQ 的自动 ack，可以通过一个 api 来调用就行，然后每次确保消费端处理完数据的时候，再在程序里 ack 一把。

各类MQ对比

特性	ActiveMQ	RabbitMQ	RocketMQ	Kafka
单击吞吐量	万级	万级	10万级	10万级
topic数量对吞吐量的影响			topic可以达到几百，几千个的级别，吞吐量会有较小幅度的下降	topic从几十个到几百个的时候，吞吐量会大幅度下降
时效性	ms级	微秒级，延迟最低	ms级	ms级
可用性	高	高	非常高，分布式架构	非常高，kafka是分布式的，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	低概率丢失数据		经过参数优化配置，可以做到0丢失	经过参数优化配置，可以做到0丢失
功能支持	功能极其完备	基于erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低	MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好	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，是事实上的标准

代码


    org.springframework
    spring-jms

//生产者
@Autowired
private JmsTemplate jmsTemplate;
@Autowired
private Destination queueSolrDestination;
@Autowired
private Destination topicPageDestination;
//更新索引库
jmsTemplate.send(queueSolrDestination, new MessageCreator() {
    @Override
    public Message createMessage(Session session) throws JMSException {
        return session.createTextMessage(jsonString);
    }
});
//生成商品详情页
jmsTemplate.send(topicPageDestination, new MessageCreator() {
    @Override
    public Message createMessage(Session session) throws JMSException {
        return session.createTextMessage(id + "");
    }
});

//消费者（监听）
@Component
public class PageListener implements MessageListener{
    @Autowired
    private ItemPageService itemPageService;
    @Override
    public void onMessage(Message message) {
        TextMessage textMessage = (TextMessage) message;
        try {
            String text = textMessage.getText();
            System.out.println("接收到消息：" + text);
            boolean b = itemPageService.genItemHtml(Long.parseLong(text));
            System.out.println("网页生成结果：" + b);
        } catch (JMSException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

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