这是《百图解码支付系统设计与实现》专栏系列文章中的第（18）篇，也是流量控制系列的第（4）篇。点击上方关注，深入了解支付系统的方方面面。
本篇重点讲清楚分布式消息中间件的特点，常见消息中间件的简单对比，在支付系统的应用场景，比如削峰填谷，系统应用间的解耦，事务消息等。
内容偏入门介绍，已经使用过消息中间件的同学可以不用往下看了。
1. 前言
在流量控制系列文章中的前四篇，分别介绍了固定时间窗口算法、滑动时间窗口算法、漏桶原理、令牌桶原理，应用场景和java版本的核心代码。
我们做个简单回顾：
固定窗口：算法简单，对突然流量响应不够灵活。超过流量的会直接拒绝，通常用于限流。
滑动窗口： 算法简单，对突然流量响应比固定窗口灵活。超过流量的会直接拒绝，通常用于限流。
漏桶算法：在固定窗口的基础之上，使用队列缓冲流量。提供了稳定的流量输出，适用于对流量平滑性有严格要求的场景。
令牌桶算法：在滑动窗口的基础之上，使用队列缓冲流量。提供了稳定的流量输出，且能应对突发流量。
今天讲的分布式消息中间件在支付场景的削峰填谷用得比较多，且对精度没有那么苛刻的场景，比如集群低到1TPS，就无法做到。
2. 削峰填谷原理
削峰：在流量高峰期，通过消息中间件暂存大量的请求，减少对后端系统的直接压力。
填谷：在低峰期，逐渐处理这些积累的请求。
这种方法能有效平衡系统负载，防止在高峰时段系统崩溃。
我们一般使用消息中间件实现削峰填谷。下面是一个支付引擎自产生消的示例图。收到支付请求后，先扔到消息中间件，然后启用新的监听线程去消费。通过控制消费线程数来控制流量。
比如一下来了1000个请求，一共10台机器，每台机器消费线程只开5个，每个请求处理500ms，那么每秒就处理100个请求，共耗时10秒处理完。
消息中间件还有一个作用，就是应用间的解耦。比如支付成功后，渠道网关通过消息中间件返回给支付引擎。
3. 常见的分布式消息中间件介绍
消息中间件有很多，这里简单对比 RocketMQ、RabbitMQ 和 Kafka在性能、可靠性、易用性、功能特性、适用场景等方面的不同。如下：
性能
- RocketMQ: 提供非常高的性能和吞吐量，特别适合大规模的消息传输和处理场景。
- RabbitMQ: 性能优秀，尤其在小型消息的传递上非常高效。但在处理非常大量的消息时，性能可能不如 Kafka 和 RocketMQ。
- Kafka: 专为高吞吐量设计，特别适合需要处理大数据流的场景。它在持久化和分布式处理方面的性能表现尤其出色。
可靠性
- RocketMQ: 提供高可靠性保证，支持分布式事务。
- RabbitMQ: 通过消息持久化、交付确认等机制提供可靠的消息服务。
- Kafka: 数据持久化和高容错能力，确保了高可靠性。
易用性和管理
- RocketMQ: 相对复杂，需要一定的学习曲线，但提供丰富的特性和灵活性。
- RabbitMQ: 用户友好，易于安装和配置，拥有直观的管理界面。
- Kafka: 配置和管理相对复杂，但社区支持强大，提供了丰富的文档资源。
功能特性
- RocketMQ: 支持广泛的消息模式，包括顺序消息、定时/延时消息和事务消息。
- RabbitMQ: 提供多种消息路由模式，支持灵活的消息模型和多种协议。
- Kafka: 专注于高吞吐量的消息队列和流处理，支持实时数据处理。
适用场景
- RocketMQ: 适用于大规模分布式系统中的消息处理，如电商平台和金融系统。
- RabbitMQ: 适合需要复杂路由、多种消息协议和高效小消息处理的场景，如企业应用集成。
- Kafka: 非常适合于需要高吞吐量、大数据处理和实时流处理的应用，如日志聚合和实时监控系统。
结论
- 在支付系统，我个人更推荐RocketMQ，原因有两个：第一，经过阿里电商+支付各种非常高并发的大促洗礼，RocketMQ 在大型分布式系统中表现出色。第二，支持事务消息，这个在支付领域还是很有用的。
另外，我也只是简单介绍，大家实际应用的时候，根据实际情况去选型，建议是做多方了解后，部署验证后才规模使用。不过话说回来，这几款分布式消息中间件的技术非常成熟了，除了几个顶流的互联网公司外，基本可以随便用，哪个手熟就使用哪个。
4. 使用注意事项
脑裂问题
曾经在生产环境碰到过RabbitMQ脑裂问题，交易全部中断。在分布式环境中完全避免也不现实，建议加强监控。
消费线程数问题
消费线程要合理设置，太多，可能达不到削峰填谷的效果，太少，消息有可能会积累，影响处理时效。
比如支付是有时效，积压太久就会导致用户放弃支付。
消息积压应对
提前做好预估，以及监控。一旦把中间件压爆，可能整个交易系统。
持久化与恢复
防止系统崩溃导致的数据丢失。
事务消息
在需要保证数据一致性的场景中，合理使用事务消息。
消息确认与重试
合理设置消息确认机制和重试策略。如果本次无法处理，一定再抛回去。建议不要先确认再处理，万一确认后，本机又无法处理，消息就丢失了。
5. 支付系统应用案例
消息中间件在支付系统中核心有几个核心应用场景：
- 流量的削峰填谷。尤其是支付交易。
- 系统应用间的解耦。比如支付成功后，渠道网关发出支付成功消息，由支付引擎和账务分别监听。
- 事务消息。
- 离线数据同步。有些公司使用离线库来做，有些公司直接抛消息。比如实时库根据用户来分库分表，离线库要根据商户来聚合等。
基本上，消息中间件在支付系统中无所不在。
6. JAVA版的示例代码
先声明，以下代码纯演示，生产环境需要考虑更多因素。
比如支付场景下，接收请求后，先放到队列，然后使用单独的消费线程去消费。以下是简单示例。
1. 添加依赖
首先，你需要在项目的 pom.xml 文件中添加 RocketMQ 的依赖：
<dependencies><dependency><groupId>org.apache.rocketmq</groupId><artifactId>rocketmq-client</artifactId><version>5.1.4</version></dependency>
</dependencies>确保使用最新版本的依赖。
2. 创建生产者 (Producer)
创建一个生产者以发送消息到 RocketMQ 服务器：
public class PayServiceImpl implements PayService {@Autowiredprivate MQProducer mqProducer;public PayOrder pay(PayRequest request) {PayOrder payOrder = buildPayOrder(request);// 前置处理，比如校验、保存DB等... ...// 发送到队列Message msg = buildMessage(payOrder);mqProducer.send(msg);// 前置处理... ...return payOrder;}public boolean processPay(PayOrder payOrder) {// 外发处理... ...}
}3. 创建消费者 (Consumer)
创建一个消费者来接收从 RocketMQ 发送的消息：
public class PayConsumerServiceImpl implements PayConsumerService {@Autowiredprivate MQConsumer mqConsumer;@Autowiredprivate PayService payService;@Postconstructpublic void init() {mqConsumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {payService.processPay(buildPayOrder(msg);return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;});}
}再次声明，上述代码纯演示，在生产环境中，需要考虑更复杂的场景和错误处理机制。
7. 结束语
通过使用分布式消息中间件进行并发流量控制，支付系统可以更有效地应对高并发场景。能很好地提高系统整体的稳定性和可靠性，毕竟瞬间的大流量被缓冲到了消息中间件里。
但有些场景无法使用消息中间件，比如要求整个集群低到1TPS，又或者对接了外部上百个渠道，每个渠道要求不一样，有些要求最高20TPS，有些最高100TPS，使用消息中间件不好实现，就需要前面文章介绍的手撸一个漏桶或令牌桶。
下一篇聊聊阿里开源的流量控制与熔断利器：Sentinel。
8.精选
专栏地址：百图解码支付系统设计与实现
《百图解码支付系统设计与实现》专栏介绍
《百图解码支付系统设计与实现》专栏大纲及文章链接汇总（进度更新于2023.1.15）
领域相关（部分）：
支付行业黑话：支付系统必知术语一网打尽
跟着图走，学支付：在线支付系统设计的图解教程
图解收单平台：打造商户收款的高效之道
图解结算平台：准确高效给商户结款
图解收银台：支付系统承上启下的关键应用
图解支付引擎：资产流动的枢纽
图解渠道网关：不只是对接渠道的接口（一）
技术专题（部分）：
交易流水号的艺术：掌握支付系统的业务ID生成指南
揭密支付安全：为什么你的交易无法被篡改
金融密语：揭秘支付系统的加解密艺术
支付系统日志设计完全指南：构建高效监控和问题排查体系的关键基石
避免重复扣款：分布式支付系统的幂等性原理与实践
支付系统的心脏：简洁而精妙的状态机设计与核心代码实现
精确掌控并发：固定时间窗口算法在分布式环境下并发流量控制的设计与实现
精确掌控并发：滑动时间窗口算法在分布式环境下并发流量控制的设计与实现
（A、B、C、D）)
