SET化架构与RabbitMQ基础组件封装

互联网单元化架构设计衍变之路

随着大型互联网公司业务的多元化发展，就拿滴滴、美团等大厂来讲，如滴滴打车、单车、外卖、酒店、旅行、金融等业务持续高速增长，单个大型分布式体系的集群，通过加机器+集群内部拆分（kv、mq、Mysql等），虽然具备了一定的可扩展性。但是，随着业务量的进一步增长，这个集群规模琢渐变的巨大，从而一定会在某个点达到性能瓶颈，无法满足扩展性需要，并且大集群内核服务出现问题，会影响全网所有用户。

以滴滴打车、美团外卖举例来说：

• 打车业务体量巨大，尤其在早晚高峰期。全年订单量已越10亿。
• 外卖业务体量庞大，目前单量突破1700w/天，对应如此庞大的单个大型分布式集群，会面临一下问题：

1、容灾问题
2、资源扩展性问题
3、大集群拆分问

容灾问题

• 核心服务（比如订单服务）挂掉，会影影响全网所有的用户，导致整个业务不可用；
• 数据库主库集中在一个IDC，主机房挂掉，会影响全网所有用户，整个业务无法快速切换和恢复

资源扩展问题

• 单IDC的资源（机器、网络带宽等）已经没法满足，扩展IDC时，存在跨机房访问延时问题（增加异地机房，时延问题严重）
• 数据库主库单点，连接数有限，不能支持应用程序的持续发展；

大集群拆分问题

• 核心问题：分布式集群规模扩大后，会响应的带来资源扩展、大集群拆分以及容灾问题
• 所有处于对业务扩展性以及容灾需求的考虑，我们需要一套从底层架构彻底解决问题的方案，业界主流解决方案：单元化架构方案

SET单元化架构方案

同城 "双活" 架构介绍
目前很多大型互联网公司的业务架构可以理解为同城"双活"架构，注意这里的“双活"是加引号的，具体可以这样理解：

• 1、业务层面上已经做到的真正的双活（或者多活），分别承担部分流量；
• 2、存储层面比如定时任务、缓存、持久层、数据分析等都是主从架构，会有跨机房写的问题；
• 3、一个数据中心故障，可以手动切换流量，部分组件可以自动切换；

两地三中心架构介绍
使用灾备的思想，在同城“双活”的基础上，在异地部署一套灾备数据中心，每个中心都具有完备的数据处理能力，只有当主节点故障需要容灾时才会紧急启动备用数据中心；

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SET化方案目标：
业务：解决业务遇到的扩展性和容灾等需求，支撑业务的高速方案
通用性：架构侧形成统一通用的解决方案，方面各业务线接入使用

SET化架构设计：

SET化架构设计

SET化架构策略

流量路由：

• 按照特殊的key（通常为userid）进行路由，判断某次请求该路由到中心集群还是单元化集群；

中心集群：

• 为进行单元化改造的服务（通常不在核心交易链路，比如供应链系统）称为中心集群，跟当前架构保持一致。

单元化集群：

• 每个单元化集群只负责本单元内的流量处理，以实现流量拆分以及故障隔离；
• 每个单元化集群前期只存储本单元产生的交易数据，后续会做双向数据同步，实现容灾切换需求；

中间件（RPC、KV、MQ等）：

• RPC：对于SET服务，调用封闭在SET内；对于非SET服务，沿用现有的路由逻辑；
• KV：支持SET的数据生产和查询；
• MQ：支持分SET的消息生产和消费；

数据同步：

• 全局数据（数据量小且变化不大，比如商家的菜品数据）部署在中心集群，其他单元化集群同步全局数据到本单元化内；
• 未来演变为异地多活架构时，各单元化集群数据需要进行双向同步来实现容灾需要

异地容灾：

• 通过SET化架构的流量调度能力，将SET分别部署在不同地区的数据中心，实现跨地区容灾支持

高效的本地化服务：

• 利用前端位置信息采集和域名解析策略，将流量路由到最近的SET，提供最高效的本地化服务；
• 比如O2O场景天然具有本地生产，本地消费的特点，更加需要SET化支持

集装箱扩展：

• SET的封装性支持更灵活的部署扩展性，比如SET一键创建/下线，SET一键发布等。

SET化架构图

C不是很重要，所以放到中心集群，需要的时候去中心集群调用，及时调用超时或失败，也不影响主流程

SET化架构流转图

SET化架构落地原则

对业务透明原则：

• SET化架构的实现对业务代码透明，业务代码层面不需要关系SET化规则，SET的部署等问题
  SET化切分的规则：
• 理论上，切分规则有业务层面按需定制；
• 实际上，建议优先选最大的业务维度进行切分；
• 比如海量用户的O2O业务，按用户位置信息进行切分。此外接入层、逻辑层和数据层可以由独立的SET切分规则，有利于实现部署和运维成本的最优化
  部署规范原则：
• 一个SET并不一定只限制在一个机房，也可以跨机房或者跨地区部署；为保证灵活性，单个SET内机器数不宜过多（如不超过1000台物理机）。

RabbitMQ-SET化架构实现

• SET化消息中间件架构实现（RabbitMQ双活）：

  
  
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使用RabbitMQ异步消息通信插件 Federation(节点和节点、集群和集群之间通信) 安装与配置：

• 安装插件

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_federation
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_federation_management

• 备注：当你再一个cluster钟使用了federation插件，所有在集群中的 nodes都需要安装federation插件

• 使用RabbitMQ通信插件Rederation：

• Federation插件是一个在不需要cluster进行数据同步的（选择一个cluster中的节点和另一个cluster节点同步），而brokers之间传输消息的高新性能插件。

• Federation插件可以在brokers或者cluster之间传输消息，链接的双方可以使用不同的users和virtual hosts、或者双方的rabbitmq和erlang版本不一致，federation插件使用AMQP协议通信，可以接受不连续的传输。

SET化配置规则：

• 第一，Federation Exchanges，可以看成Downstream(82节点）从Upstream（81节点）主动拉取消息，并不是拉取所有消息，必须是在Downstream上已经明确定义Bindings关系的Exchange，也就是有实际的物理Queue来接收消息，才会从Upstream拉取消息到Downstream。使用AMQP协议实施代理间通信，Downstream会将绑定关系组合在一起，绑定/解绑命令将发送到Upstream交换机。

• 第二，经过配置后，Upstream节点已经可以把消息直接通过Federation Exchanges路由给我们的Downstream节点，然后进行消费。

也就是说可以实现消息的转发，接下来也可以在Upstream添加具体的队列去进行消费Federation Exchanges里的消息，我们一条消息分别发送到2个RabbitMQ集群并且消费，这样我们可以实现SET化的关键要素，就是集群间的消息同步了。

• 第三，可以根据自己的业务规则去规划不同的集群去监听不同的消息队列，从而达到SET化的手段，保障了性能、可靠性、数据一致性。

RabbitMQ-基础组件封装

MQ组件实现思路和架构设计方案

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MQ组件需要实现功能点

• 支持消息高性能序列化转换、异步化发送消息
• 支持消息生产实例与消费实例的链接池化、缓存化，提升性能
• 支持可靠性投递消息，保障消息的100%不丢失
• 支持消费端的幂等操作，避免消费端重复消费的问题
• 支持迅速消息发送模式，在一些日志收集、统计分析等需求下可以保证高性能，超高吞吐量(可忽略100%投递）
• 支持延迟消息模式，消息可以延迟发送，指定延迟时间，用于某些延迟检查、服务限流场景
• 支持事务消息，且100%保障可靠性投递，在金融行业单笔大金额操作是会有此类需求
• 支持顺序消息，保证消费送达消费端的前后顺序，例如下订单，再送积分、优惠券等复合性操作
• 支持消息补偿，重试，以及快速定位异常/失败消息
• 支持集群消息负载均衡，保障消息落到具体SET集群的负责均衡
• 支持消息路由策略，指定某些消息路由到指定的SET集群

迅速消息发送

• 迅速消息是指消息不进行落库存储，不做可靠性的保障
• 在一些非核心消息、日志数据、或者统计分析等场景下比较合适

• 迅速消息的特点就是性能最高，吞吐量最大

  
  
  

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确认消息发送

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• 1、step1，step2：业务信息和消息信息入库
• 2、step3：消息发送到MQ Broker
• 3、step4：Broker回送一个ACK确认消息
• 4、step5：更新DB中消息状态
• 5、step6：定时任务读取中间状态消息
• 6、step7：执行消息重发
• 7、step8：重发多次依旧失败的消息, 将其置为失败终态

批量消息发送

• 批量消息是指我们把消息放到一个集合里统一进行提交，这种方案设计思路是期望消息在一个会话里，比如投掷到threadlocal里的集合，然后拥有相同会话ID，并且带有这次提交消息的size等相关属性，最重要的一点是要把这一批消息进行合并。对应Channel而言，就是发送一次消息。这种方式希望消费端在消费的时候，可以进行批量化的消费，针对于某一个原子业务的操作去处理，但是不保障可靠性，需要进行补偿机制

  
  
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延迟消息发送

• 延迟消息相对简单，就是我们在Message封装的时候添加delayTime属性即可，使得我们的消息可以进行延迟发送，根据具体的业务场景也可以很好的使用得到。
• 场景举例：

比如你在电商平台买到商品签收后，不点击确定支付，那么系统自动会在7天（一定时间）去进行支付操作。
还要一些自动超时作废场景，你的优惠券/红包有使用时间限制，也可以用延迟消息机制。

顺序消息发送

• 顺序消息，比较类似于批量消息的实现机制，但是有些不同。
• 我们要保障以下几点：

1、发送的顺序消息，必须保障消息投递到同一个队列，且这个消费者只能有一个（独占模式）
2、然后需要统一提交（可能合并成一个大消息，也可能拆分成多个消息），并且所有消息的会话ID一致。
3、添加消息属性：顺序标记的序号、和本次顺序消息的SIZE属性，进行落库操作。
4、并行进行发送给自身的延迟消息（注意带上关键属性：会话ID、SIZE)进行后续处理消费（接收到第一个消息后，创建延迟消息队列，等几分钟后，所有的顺序消息都落库后）
5、当收到延迟消息后，根据会话ID、SIZE抽取数据库数据进行处理即可。
6、定时轮询补偿机制，对于异常情况
备注：比如生产端消息没有完全投递成功，或者消费端落库异常导致消费端落库缺少消息条目的情况

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事务消息发送

• 事务消息，相对使用比较少见，但是在互联网行业中，面对单笔大额现金流交易时遇到遇到过：比如单笔转账超过一个上限的时候，我们就希望这个消息优先级最高，并且可靠性要求达到100%，当然我们的系统和银行端系统都要兼顾才行，所有也会有一些补偿机制，主动发起银行端查询指令机制等。
• 为了保障性能的同时，也支持事务。我们并没有选择传统的RabbitMQ事务和Spring集成的机制，因为在性能测试过程中，效果并不理想，非常消耗系统资源且会出现阻塞等情况，在高峰期也是一定程度上影响MQ集群的性能
• 解决方案：

我们采用类似可靠性投递的机制，也就是补偿机制。
但是我们的数据源必须是同一个，也就是业务操作DB1数据和消息记录BD2数据库必须使用同一个数据源
然后利用重写Spring DatasourceTransactionManage，在本地事务提交的时候进行发送消息，但是也有可能事务提交成功但是消息发送失败，这个时候就需要进行补偿了。

• DatasourceTransactionManager核心代码：

  
  
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消息幂等性保障-消息路由规则架构设计

消息幂等性的重要性

• 保障消息的幂等性，这也是我们在使用MQ中至关重要的环节
• 可能导致消息出现非幂等性的原因：

1、可靠性消息投递机制（消息失败时多次发送）
2、MQ Broker服务与消费端传输消息过程中出现网络抖动
3、消费端的故障或异常
以上这些问题都会导致消费端重复消息问题。

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参考：
https://www.jianshu.com/p/4dc45fc5936c

https://blog.csdn.net/love905661433/article/details/85452115

https://www.jianshu.com/p/a1bb3e1eba87

http://www.talkwithtrend.com/Article/245299

http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2216584/