中间件之消息队列篇

写在前面

这是中间件之消息队列篇，涉及知识包括，可用于八股文复习宝典，也可用于加深知识，建议大家以闯关的模式进行阅读，然后根据内容查漏补缺，欢迎提问相互学习交流。

之前已经完成了

1. 新版javase必备核心知识篇，点击即可学习
2. 并发编程必备核心知识篇，点击即可学习

接下来还将更新

1. Mysql核心知识点
2. http协议核心知识点
3. Spring-Mybatis核心知识点
4. 分布式缓存核心知识点

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中间件之消息队列篇概览
常用消息队列有哪些，引入队列的优缺点
消息队列的发送方式有哪几种，使用场景分别是怎样的？
延迟消息使用场景
如何作消息的重复消费处理
消息队列如何保证消息的可靠性传输

常用消息队列有哪些，引入队列的优缺点

优点：解耦系统、异步化、削峰
缺点: 系统可⽤性降低、复杂度增高、维护成本增高

主流消息队列Apache ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ、RocketMQ
ActiveMQ：官方地址，点击即可查看更多
Apache出品，历史悠久，支持多种语⾔的客户端和协议，支持多种语言Java, .NET, C++等，基于JMS Provider的实现
缺点：吞吐量不高，多队列的时候性能下降，存在消息丢失的情况，比较少大规模使用
Kafka：官方地址，点击即可查看更多
是由Apache软件基⾦会开发的⼀个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是⼀种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理大规模的网站中的所有动作流数据(网页浏览，搜索和其他用户的行动)，副本集机制，实现数据冗余，保障数据尽量不丢失；支持多个生产者和消费者
缺点：不支持持批量和⼴播消息，运维难度大，⽂档比较少, 需要掌握Scala
RabbitMQ：官方地址，点击即可查看更多
是⼀个开源的AMQP实现，服务器端⽤Erlang语⾔编写，⽀持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、⾼可用性等方面表现不错
缺点：使用Erlang开发，阅读和修改源码难度大
RocketMQ：官方地址，点击即可查看更多
阿里开源的⼀款的消息中间件, 纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应⽤的特点, 性能强劲(零拷⻉技术)，支持海量堆积, 支持指定次数和时间间隔的失败消息重发,⽀持consumer端tag过滤、延迟消息用等，在阿⾥内部进行大规模使用，适合在电商，互联网金融等领域使⽤
缺点：成熟的资料相对不多，社区处于新生状态但是热度高

消息队列的发送方式有哪几种，使用场景分别是怎样的？

发送⽅式⼀般分三种
SYNC 同步发送
应用场景(没有绝对，都看业务场景而定)：重要通知邮件、报名短信通知、营销短信系统等
ASYNC 异步发送
应用场景：对RT时间敏感,可以支持更高的并发，回调成功触发相对应的业务，比如注册成功后通知优惠卷系统发放优惠券
ONEWAY 无需要等待响应
应用场景：主要是⽇志收集，适用于某些耗时非常短，但对可靠性要求并不高的场景, 也就是LogServer, 只负责发送消息，不等待服务器回应且没有回调函数触发，即只发送请求 不等待应答

延迟消息使用场景

什么是延迟消息：
Producer 将消息发送到消息队列 broker服务端，但并不期望这条消息立刻投递，而是推迟到在当前时间点之后的某⼀个时间投递到 Consumer 进行消费
使用场景⼀：通过消息触发⼀些定时任务，⽐如在某⼀固定时间点向⽤户发送提醒消息
使用场景⼆：消息⽣产和消费有时间窗⼝要求，比如在XX电商交易中超时未支付关闭订单的场景，在订单创建时会发送⼀条 延时消息。这条消息将会在 30 分钟以后投递给消费者，消费者收到此消息后需要判断对应的订单是否已完成支付。 如⽀付未完成，则关闭订单。如已完成支付则忽略

如何作消息的重复消费处理

幂等性：⼀个请求，不管重复来多少次，结果是不会改变的。
RabbitMQ、RocketMQ、Kafka等任何队列不保证消息不重复，如果业务需要消息不重复消费，则需要消费端处理业务消息要保持幂等性
方式⼀：Redis的setNX() , 做消息id去重 java版本目前不支持设置过期时间
//Redis中操作，判断是否已经操作过 TODO
boolean flag = jedis.setNX(key);
if(flag){
//消费
}else{
//忽略，重复消费
}
方式⼆：redis的 Incr 原子操作：key自增，大于0 返回值大于0则说明消费过，(key可以是消息的md5取值, 或者如果消息id设计合理直接用id做key)
int num = jedis.incr(key);
if(num == 1){
//消费
}else{
//忽略，重复消费
}
方式三：数据库去重表
设计⼀个去重表，某个字段使⽤Message的key做唯⼀索引，因为存在唯⼀索引，所以重复消费会失败

消息队列如何保证消息的可靠性传输

消息可靠性传输，是非常重要，消息如果丢失，可能带来严重后果，⼀般从三个⻆度去分析

1. producer端：
   不采用oneway发送，使用同步或者异步方式发送，做好重试，但是重试的Message key必须唯⼀
   投递的日志需要保存，关键字段，投递时间、投递状态、重试次数、请求体、响应体
2. broker端：
   多主多从架构，需要多机房
   同步双写、异步刷盘 (同步刷盘则可靠性更高，但是性能差点，根据业务选择)
   机器断电重启：异步刷盘，消息丢失；同步刷盘消息不丢失
   硬件故障：可能存在丢失
3. consumer端
   消息队列⼀般都提供的ack机制，发送者为了保证消息肯定消费成功，只有 消费者明确表示消费成功，队列才会认为消息消费成功，中途断电、抛出异常等都不会认为成功——即都会重新投递，每次在确保处理完这个消息之后，在代码里调用ack，告诉消息队列消费成功
   消费端务必做好幂等性处理
   消息消费务必保留日志，即消息的元数据和消息体，完善的消息补偿机制，发送失败的消息可以再感知并⼆次处理
   在rabbitMQ中保证消息可靠性：
   生产者到交换机
   通过confirmCallback
   交换机到队列
   通过returnCallback
   最后
   开启消息确认机制以后，保证了消息的准确送达，但由于频繁的确认交互， rabbitmq 整体效率变低，吞吐量下降严重，不是非常重要的消息不建议用消息确认机制