消息队列选型

一、要解决的问题

1.1 异步

分析： 需要根据场景来判断。若整体链路的逻辑中，某些逻辑是不需要强实时的，滞后一段时间是允许的，同时又不会对用户带来不好的体验，那么可以使用MQ完成异步操作。

例如：秒杀场景，是有限资源，同时用户可以接受某些逻辑的延迟，比如生成订单，发送积分等逻辑

1.2 流量控制 - 削峰

分析： 服务器的资源是有限的，同时高峰流量不是一直持续的，且为了保护后端的服务不被打垮，因此，需要对后端服务进入的请求流量进行限制，提高了吞吐量。
缺点：

由于在网关层将请求放入了消息队列，整体的请求耗时将会变长，降低了用户的体验；
下游服务都需要将同步请求修改为异步请求，增加了系统的复杂度。

改进方案：若能预估出秒杀服务的处理能力，可采用令牌桶策略，网关在调用秒杀服务之前，先获取令牌桶，获取不到，则直接拒绝请求，这样用户可以快速的得到秒杀结果。
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1.3 解耦

实现服务之间的解耦。已电商的下单为例：

下单后，会调用支付服务发起支付请求；
下单后，会调用风控服务发起订单合法性的校验；
下单后，会调用数仓服务更新数据

如果后续增加新的下游服务，那么订单服务每次都需要调整接口，都需要适配接口，影响开发效率。因此，可以使用MQ来进行解耦。

其他的应用场景：

实现系统间的观察者模式；
可以将消息广播给大量的消费者

使用MQ带来的问题：

1. 会带来延迟问题；
2. 数据存在短时间内的不一致问题
3. 系统复杂度上升

二、主流技术解决方案

2.1 MQ选型的考虑因素

1. 是否开源。后续出现bug，可以通过修改源代码来进行解决
2. 社区是否活跃。出现bug，能够找到解决方案；
3. 生态兼容性。与主流技术栈的兼容性，若兼容性不好，则需要耗费精力去和技术栈进行融合。
4. 消息不丢失；
5. 高可用：支持集群模式，保证MQ时时可用
6. 性能。能够满足绝大多数场景的需求。

2.2 主流MQ

2.2.1 Rabbit MQ

特点：

开箱即用，非常轻量化；
支持非常灵活的路由配置，和其他消息队列不同的是，它在生产者（Producer）和队列（Queue）之间增加了一个Exchange模块，你可以理解为交换机；
基于elang语言开发，底层是采用了AMQP协议。
可用性：基于主从架构

核心架构：
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缺点：

消息堆积处理不好。RabbitMQ认为消息堆积是异常情况，因此大量消息堆积下，性能下降的厉害；
性能差。每秒钟仅能处理大概几万条消息；
语言壁垒高

2.2.2 RocketMQ

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RocketMQ是阿里开源的消息中间件，它是一个开源的分布式消息传递和流式数据平台。总共有四大部分：NameServer，Broker，Producer，Consumer。

NameServer：用来管理brokers以及路由信息。broker服务器启动时会注册到NameServer上，并且两者之间保持心跳监测机制，以此来保证NameServer知道broker的存活状态。而且，每一台NameServer都存有全部的broker集群信息和生产者/消费者客户端的请求信息。
Broker：负责管理消息存储分发，主从数据同步，为消息建立索引，提供消息查询等能力。

优点：

每秒钟大概能处理几十万条消息
消息零丢失
高性能：毫秒级的时延
可用性：分布式架构

2.2.3 Kafka

最初设计的目的是处理海量的日志。整体架构图：
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核心原理： 一个Kafka集群由多个Broker和一个ZK集群组成，Broker作为Kafka节点的服务器。同一个消息主题Topic由多个分区Partition组成，分区物理存储在Broker上。为了负载均衡，同一个Topic的多个分区存储在不同的Broker上；为了提高可靠性，每个分区在不同的Broker上会存在副本。Kafaka里的ZK主要有以下作用：

1. Broker注册：当Broker故障时能及时感知；
2. 元数据管理：存储Broker，Topic和Partitions的配置信息，能感知信息的变化；
3. 消费者组管理：维护消费者的订阅信息，偏移量等，实现负载均衡；
4. Leader选举：Kafka中的每个Partition分区都会有一个leader，zk可以负责leader的选举，确保在leader宕机后，集群可以快速选择新的leader进行服务。