消息隊(duì)列連環(huán)炮

1. 項(xiàng)目里怎么樣使用 MQ 的？

2. 為什么要使用消息隊(duì)列？

3. 消息隊(duì)列有什么優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)？

4. kafka,activemq,rabbitmq,rocketmq 都有什么去唄？

5. 如何保證消息隊(duì)列高可用？

6. 如何保證消息不被重復(fù)消費(fèi)？

7. 如何保證消息的可靠性傳輸？

8. 如何保證消息的順序性？

9. 寫一個(gè)消息隊(duì)列架構(gòu)設(shè)計(jì)？

消息隊(duì)列技術(shù)選型

解決的問題：

• 解耦

• 異步

• 削峰

不用 MQ 系統(tǒng)耦合場(chǎng)景

A 系統(tǒng)產(chǎn)生了一個(gè)比較關(guān)鍵的數(shù)據(jù)，很多系統(tǒng)需要 A 系統(tǒng)將數(shù)據(jù)發(fā)過來，強(qiáng)耦合（B,C,D,E 系統(tǒng)可能參數(shù)不一樣、一會(huì)需要一會(huì)不需要數(shù)據(jù)，A 系統(tǒng)要不斷修改代碼維護(hù)）

A 系統(tǒng)還要考慮 B、C、D、E 系統(tǒng)是否掛了，是否訪問超時(shí)？是否重試？

使用 MQ 系統(tǒng)解耦場(chǎng)景

1. 維護(hù)這個(gè)代碼，不需要考慮人家是否調(diào)用成功，失敗超時(shí)

2. 如果新系統(tǒng)需要數(shù)據(jù)，直接從 MQ 里消費(fèi)即可，如果某個(gè)系統(tǒng)不需要這條數(shù)據(jù)就取消對(duì) MQ 消息的消費(fèi)即可。

總結(jié)：通過一個(gè) MQ 的發(fā)布訂閱消息模型（Pub/Sub）, 系統(tǒng) A 跟其他系統(tǒng)就徹底解耦了。

不用 MQ 同步高延遲請(qǐng)求場(chǎng)景

一般互聯(lián)網(wǎng)類的企業(yè)，對(duì)用戶的直接操作，一般要求每個(gè)請(qǐng)求都必須在 200ms以內(nèi)，對(duì)用戶幾乎是無感知的。

使用 MQ 進(jìn)行異步化之后的接口性能優(yōu)化

提高高延時(shí)接口

沒有用 MQ 時(shí)高峰期系統(tǒng)被打死的場(chǎng)景

高峰期每秒 5000 個(gè)請(qǐng)求，每秒對(duì) MySQL 執(zhí)行 5000 條 SQL（一般MySQL每秒 2000 個(gè)請(qǐng)求差不多了），如果MySQL被打死，然后整個(gè)系統(tǒng)就崩潰，用戶就沒辦法使用系統(tǒng)了。但是高峰期過了之后，每秒鐘可能就 50 個(gè)請(qǐng)求，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)沒有任何壓力。

使用 MQ 進(jìn)行削峰的場(chǎng)景

5000 個(gè)請(qǐng)求寫入到 MQ 里面，系統(tǒng) A 每秒鐘最多只能處理 2000 個(gè)請(qǐng)求（MySQL 每秒鐘最多處理 2000 個(gè)請(qǐng)求），系統(tǒng) A 從 MQ 里慢慢拉取請(qǐng)求，每秒鐘拉取 2000 個(gè)請(qǐng)求。MQ，每秒鐘 5000 個(gè)請(qǐng)求進(jìn)來，結(jié)果只有 2000 個(gè)請(qǐng)求出去，結(jié)果導(dǎo)致在高峰期（21小時(shí)），可能有幾十萬甚至幾百萬的請(qǐng)求積壓在 MQ 中，這個(gè)是正常的，因?yàn)檫^了高峰期之后，每秒鐘就 50 個(gè)請(qǐng)求，但是系統(tǒng) A 還是會(huì)按照每秒 2000 個(gè)該請(qǐng)求的速度去處理。只要高峰期一過，系統(tǒng) A 就會(huì)快速的將積壓的消息給解決掉。

算一筆賬，每秒積壓在 MQ 里消息有 3000 條，一分鐘就會(huì)積壓 18W 條消息，一個(gè)小時(shí)就會(huì)積壓 1000 萬條消息。等高峰期一過，差不多需要 1 個(gè)多小時(shí)就可以把 1000W 條積壓的消息給處理掉

架構(gòu)中引入 MQ 后存在的問題

• 系統(tǒng)可用性降低

MQ 可能掛掉，導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)崩潰

• 系統(tǒng)復(fù)雜性變高

可能發(fā)重復(fù)消息，導(dǎo)致插入重復(fù)數(shù)據(jù)；消息丟了；消息順序亂了；系統(tǒng) B,C,D 掛了，導(dǎo)致 MQ 消息積累，磁盤滿了；

• 一致性問題

本來應(yīng)該A,B,C,D 都執(zhí)行成功了再返回，結(jié)果A,B,C 執(zhí)行成功 D 失敗

Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 有什么優(yōu)缺點(diǎn)

建議：中小型公司 RabbitMQ 大公司：RocketMQ 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算：Kafka

消息隊(duì)列高可用

RabbtitMQ 高可用

RabbitMQ有三種模式：?jiǎn)螜C(jī)模式 、普通集群模式、鏡像集群模式

• 單機(jī)模式

demo級(jí)

• 普通集群模式（非高可用）

隊(duì)列的元數(shù)據(jù)存在于多個(gè)實(shí)例中，但是消息不存在多個(gè)實(shí)例中，每次多臺(tái)機(jī)器上啟動(dòng)多個(gè) rabbitmq 實(shí)例，每個(gè)機(jī)器啟動(dòng)一個(gè)。

• 優(yōu)點(diǎn)：可以多個(gè)機(jī)器消費(fèi)消息，可以提高消費(fèi)的吞吐量

• 缺點(diǎn)：可能會(huì)在 rabbitmq 內(nèi)部產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)傳輸 ；可用性基本沒保障，queue 所在機(jī)器宕機(jī)，就沒辦法消費(fèi)了

沒有高可用性可言

• 鏡像集群模式（高可用，非分布式）

隊(duì)列的元數(shù)據(jù)和消息都會(huì)存在于多個(gè)實(shí)例中，每次寫消息到 queue的時(shí)候，都會(huì)自動(dòng)把消息到多個(gè)實(shí)例的 queue 里進(jìn)行消息同步。也就 是每個(gè)節(jié)點(diǎn)上都有這個(gè) queue 的一個(gè)完整鏡像（這個(gè) queue的全部數(shù)據(jù)）。任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)宕機(jī)了，其他節(jié)點(diǎn)還包含這個(gè) queue的完整數(shù)據(jù)，其他 consumer 都可以到其他活著的節(jié)點(diǎn)上去消費(fèi)數(shù)據(jù)都是 OK 的。

缺點(diǎn)：不是分布式的，如果這個(gè) queue的數(shù)據(jù)量很大，大到這個(gè)機(jī)器上的容量無法容納 。

開啟鏡像集群模式方法：管理控制臺(tái)，Admin頁面下，新增一個(gè)鏡像集群模式的策略，指定的時(shí)候可以要求數(shù)據(jù)同步到所有節(jié)點(diǎn)，也可以要求同步到指定數(shù)量的節(jié)點(diǎn)，然后你再次創(chuàng)建 queue 的時(shí)候 ，應(yīng)用這個(gè)策略，就 會(huì)自動(dòng)將數(shù)據(jù)同步到其他的節(jié)點(diǎn)上去。

• Kafka 高可用架構(gòu)

broker進(jìn)程就是kafka在每臺(tái)機(jī)器上啟動(dòng)的自己的一個(gè)進(jìn)程。每臺(tái)機(jī)器+機(jī)器上的broker進(jìn)程，就可以認(rèn)為是 kafka集群中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)。

你創(chuàng)建一個(gè) topic,這個(gè)topic可以劃分為多個(gè) partition,每個(gè) partition 可以存在于不同的 broker 上，每個(gè) partition就存放一部分?jǐn)?shù)據(jù)。

這就是天然的分布式消息隊(duì)列，也就是說一個(gè) topic的數(shù)據(jù)，是分散放在 多個(gè)機(jī)器上的，每個(gè)機(jī)器就放一部分?jǐn)?shù)據(jù)。

分布式的真正含義是每個(gè)節(jié)點(diǎn)只放一部分?jǐn)?shù)據(jù)，而不是完整數(shù)據(jù)（完整數(shù)據(jù)就是HA、集群機(jī)制）
Kafka 0.8版本之前是沒有 HA 機(jī)制的，任何一個(gè) broker 宕機(jī)了，那么就缺失一部分?jǐn)?shù)據(jù)。

Kafka 0.8以后，提供了 HA 機(jī)制，就是 replica 副本機(jī)制。

每個(gè) partition的數(shù)據(jù)都會(huì)同步到其他機(jī)器上，形成自己的多個(gè) replica 副本。然后所有 replica 會(huì)選舉一個(gè) leader。那么生產(chǎn)者、消費(fèi)者都會(huì)和這個(gè) leader 打交道，然后其他 replica 就是 follow。寫的時(shí)候，leader 負(fù)責(zé)把數(shù)據(jù)同步到所有 follower上去，讀的時(shí)候就直接讀 leader 上的數(shù)據(jù)即可。

如果某個(gè) broker宕機(jī)了，剛好也是 partition的leader，那么此時(shí)會(huì)選舉一個(gè)新的 leader出來，大家繼續(xù)讀寫那個(gè)新的 leader即可，這個(gè)就 是所謂的高可用性。更多面試題：面試題內(nèi)容聚合

leader和follower的同步機(jī)制：

寫數(shù)據(jù)的時(shí)候，生產(chǎn)者就寫 leader，然后 leader將數(shù)據(jù)落地寫本地磁盤，接著其他 follower 自己主動(dòng)從 leader來pull數(shù)據(jù)。一旦所有 follower同步好數(shù)據(jù)了，就會(huì)發(fā)送 ack給 leader，leader收到所有 follower的 ack之后，就會(huì)返回寫成功的消息給生產(chǎn)者。

消費(fèi)的時(shí)候，只會(huì)從 leader去讀，但是只有一個(gè)消息已經(jīng)被所有 follower都同步成功返回 ack的時(shí)候，這個(gè)消息才會(huì)被消費(fèi)者讀到。

消息隊(duì)列重復(fù)數(shù)據(jù)

MQ 只能保證消息不丟，不能保證重復(fù)發(fā)送

Kafka 消費(fèi)端可能出現(xiàn)的重復(fù)消費(fèi)問題

每條消息都有一個(gè) offset 代表 了這個(gè)消息的順序的序號(hào)，按照數(shù)據(jù)進(jìn)入 kafka的順序，kafka會(huì)給每條數(shù)據(jù)分配一個(gè) offset,代表了這個(gè)是數(shù)據(jù)的序號(hào)，消費(fèi)者從 kafka去消費(fèi)的時(shí)候，按照這個(gè)順序去消費(fèi)，消費(fèi)者會(huì)去提交 offset，就是告訴 kafka已經(jīng)消費(fèi)到 offset=153這條數(shù)據(jù)了 ；zk里面就記錄了消費(fèi)者當(dāng)前消費(fèi)到了 offset =幾的那條消息；假如此時(shí)消費(fèi)者系統(tǒng)被重啟，重啟之后，消費(fèi)者會(huì)找kafka，讓kafka把上次我消費(fèi)到的那個(gè)地方后面的數(shù)據(jù)繼續(xù)給我傳遞過來。更多面試題：面試題內(nèi)容聚合

重復(fù)消息原因：（主要發(fā)生在消費(fèi)者重啟后）

消費(fèi)者不是說消費(fèi)完一條數(shù)據(jù)就立馬提交 offset的，而是定時(shí)定期提交一次 offset。消費(fèi)者如果再準(zhǔn)備提交 offset，但是還沒提交 offset的時(shí)候，消費(fèi)者進(jìn)程重啟了，那么此時(shí)已經(jīng)消費(fèi)過的消息的 offset并沒有提交，kafka也就不知道你已經(jīng)消費(fèi)了 offset= 153那條數(shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)候kafka會(huì)給你發(fā)offset=152,153,154的數(shù)據(jù)，此時(shí) offset = 152,153的消息重復(fù)消費(fèi)了

保證 MQ 重復(fù)消費(fèi)冪等性

冪等：一個(gè)數(shù)據(jù)或者一個(gè)請(qǐng)求，給你重復(fù)來多次，你得確保對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)是不會(huì)改變的，不能出錯(cuò)。
思路：

• 拿數(shù)據(jù)要寫庫(kù)，首先檢查下主鍵，如果有數(shù)據(jù)，則不插入，進(jìn)行一次update

• 如果是寫 redis，就沒問題，反正每次都是 set ，天然冪等性

• 生產(chǎn)者發(fā)送消息的時(shí)候帶上一個(gè)全局唯一的id,消費(fèi)者拿到消息后，先根據(jù)這個(gè)id去 redis里查一下，之前有沒消費(fèi)過，沒有消費(fèi)過就處理，并且寫入這個(gè) id 到 redis，如果消費(fèi)過了，則不處理。

• 基于數(shù)據(jù)庫(kù)的唯一鍵

保證 MQ 消息不丟

MQ 傳遞非常核心的消息，比如：廣告計(jì)費(fèi)系統(tǒng)，用戶點(diǎn)擊一次廣告，扣費(fèi)一塊錢，如果扣費(fèi)的時(shí)候消息丟了，則會(huì)不斷少錢，積少成多，對(duì)公司是一個(gè)很大的損失。

RabbitMQ可能存在的數(shù)據(jù)丟失問題

• 生產(chǎn)者寫消息的過程中，消息都沒有到 rabbitmq，在網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中就丟了。或者消息到了 rabbitmq，但是人家內(nèi)部出錯(cuò)了沒保存下來。

• RabbitMQ 接收到消息之后先暫存在主機(jī)的內(nèi)存里，結(jié)果消費(fèi)者還沒來得及消費(fèi)，RabbitMQ自己掛掉了，就導(dǎo)致暫存在內(nèi)存里的數(shù)據(jù)給搞丟了。

• 消費(fèi)者消費(fèi)到了這個(gè)消費(fèi)，但是還沒來得及處理，自己就掛掉了，RabbitMQ 以為這個(gè)消費(fèi)者已經(jīng)處理完了。

問題 1解決方案：

事務(wù)機(jī)制：（一般不采用，同步的，生產(chǎn)者發(fā)送消息會(huì)同步阻塞卡住等待你是成功還是失敗。會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)者發(fā)送消息的吞吐量降下來）

confirm機(jī)制：（一般采用這種機(jī)制，異步的模式，不會(huì)阻塞，吞吐量會(huì)比較高）

• 先把 channel 設(shè)置成 confirm 模式

• 發(fā)送一個(gè)消息到 rabbitmq

• 發(fā)送完消息后就不用管了

• rabbitmq 如果接收到了這條消息，就會(huì)回調(diào)你生產(chǎn)者本地的一個(gè)接口，通知你說這條消息我已經(jīng)收到了

• rabbitmq 如果在接收消息的時(shí)候報(bào)錯(cuò)了，就會(huì)回調(diào)你的接口，告訴你這個(gè)消息接收失敗了，你可以再次重發(fā)。

public void ack(String messageId){

}

public void nack(String messageId){
    //再次重發(fā)一次這個(gè)消息
}

問題 2 解決方案：

持久化到磁盤

• 創(chuàng)建queue的時(shí)候?qū)⑵湓O(shè)置為持久化的，這樣就可以保證 rabbitmq持久化queue的元數(shù)據(jù)，但是不會(huì)持久化queue里的數(shù)據(jù)

• 發(fā)送消息的時(shí)候?qū)?deliveryMode 設(shè)置為 2，將消息設(shè)置為持久化的，此時(shí) rabbitmq就會(huì)將消息持久化到磁盤上去。必須同時(shí)設(shè)置 2 個(gè)持久化才行。

• 持久化可以跟生產(chǎn)者那邊的 confirm機(jī)制配合起來，只有消息被持久化到磁盤之后，才會(huì)通知生產(chǎn)者 ack了 ，所以哪怕是在持久化到磁盤之前 ，rabbitmq掛了，數(shù)據(jù)丟了，生產(chǎn)者收不到 ack，你也可以自己重發(fā)。

缺點(diǎn)：可能會(huì)有一點(diǎn)點(diǎn)丟失數(shù)據(jù)的可能，消息剛好寫到了 rabbitmq中，但是還沒來得及持久化到磁盤上，結(jié)果不巧， rabbitmq掛了，會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存里的一點(diǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)會(huì)丟失。更多面試題：面試題內(nèi)容聚合

問題 3 解決方案：

原因：消費(fèi)者打開了 autoAck機(jī)制（消費(fèi)到一條消息，還在處理中，還沒處理完，此時(shí)消費(fèi)者自動(dòng) autoAck了，通知 rabbitmq說這條消息已經(jīng)消費(fèi)了，此時(shí)不巧，消費(fèi)者系統(tǒng)宕機(jī)了，那條消息丟失了，還沒處理完，而且 rabbitmq還以為這個(gè)消息已經(jīng)處理掉了）

解決方案：關(guān)閉 autoAck,自己處理完了一條消息后，再發(fā)送 ack給 rabbitmq,如果此時(shí)還沒處理完就宕機(jī)了，此時(shí)rabbitmq沒收到你發(fā)的ack消息，然后 rabbitmq 就會(huì)將這條消息重新分配給其他的消費(fèi)者去處理。

Kafka 可能存在的數(shù)據(jù)丟失問題

消費(fèi)端弄丟數(shù)據(jù)

原因：消費(fèi)者消費(fèi)到那條消息后，自動(dòng)提交了 offset，kafka以為你已經(jīng)消費(fèi)好了這條消息，結(jié)果消費(fèi)者掛了，這條消息就丟了。

例子：消費(fèi)者消費(fèi)到數(shù)據(jù)后寫到一個(gè)內(nèi)存 queue里緩存下，消息自動(dòng)提交 offset，重啟了系統(tǒng)，結(jié)果會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存 queue 里還沒來得及處理的數(shù)據(jù)丟失。

解決方法：kafka會(huì)自動(dòng)提交 offset，那么只要關(guān)閉自動(dòng)提交 offset，在處理完之后自己手動(dòng)提交，可以保證數(shù)據(jù)不會(huì)丟。但是此時(shí)確實(shí)還是會(huì)重復(fù)消費(fèi)，比如剛好處理完，還沒提交 offset，結(jié)果自己掛了，此時(shí)肯定會(huì)重復(fù)消費(fèi)一次 ，做好冪等即可。

Kafka 丟掉消息

原因：kafka 某個(gè) broker 宕機(jī)，然后重新選舉 partition 的 leader時(shí)，此時(shí)其他的 follower 剛好還有一些數(shù)據(jù)沒有同步，結(jié)果此時(shí) leader掛了，然后選舉某個(gè) follower成 leader之后，就丟掉了之前l(fā)eader里未同步的數(shù)據(jù)。更多面試題：面試題內(nèi)容聚合

例子：kafka的leader機(jī)器宕機(jī)，將 follower 切換為 leader之后，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)丟了
解決方案：（保證 kafka broker端在 leader發(fā)生故障，或者leader切換時(shí)，數(shù)據(jù)不會(huì)丟）

• 給 topic設(shè)置 replication.factor ，這個(gè)值必須大于 1，保證每個(gè) partition 必須至少有 2 個(gè)副本

• 在 kafka 服務(wù)端設(shè)置 min.insync.replicas 參數(shù)，這個(gè)值必須大于 1，這個(gè)是要求一個(gè)leader至少感知到有至少一個(gè)follower還跟自己保持聯(lián)系，沒掉隊(duì)，這樣才能確保 leader掛了還有一個(gè)follower，保證至少一個(gè) follower能和leader保持正常的數(shù)據(jù)同步。

• 在 producer 端設(shè)置 acks =all，這個(gè)是要求每條數(shù)據(jù)，必須是寫入所有 replica 之后，才能認(rèn)為是寫成功了。否則會(huì)生產(chǎn)者會(huì)一直重試，此時(shí)設(shè)置 retries = MAX（很大的重試的值）,要求一旦寫入失敗，就卡在這里（避免消息丟失）

• kafka 生產(chǎn)者丟消息

按 2 的方案設(shè)置了 ack =all，一定不會(huì)丟。它會(huì)要求 leader 接收到消息，所有的 follower 都同步 到了消息之后，才認(rèn)為本次寫成功。如果沒滿足這個(gè)條件，生產(chǎn)者會(huì)無限次重試 。

消息隊(duì)列順序性

背景：mysql binlog 同步的系統(tǒng)，在mysql里增刪改一條數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)出來了增刪改 3 條binlog，接著這 3 條binlog發(fā)送到 MQ 里面，到消費(fèi)出來依次執(zhí)行，起碼是要保證順序的吧，不然順序變成了 刪除、修改、增加。日同步數(shù)據(jù)達(dá)到上億，mysql->mysql,比如大數(shù)據(jù) team，需要同步一個(gè)mysql庫(kù)，來對(duì)公司的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)做各種復(fù)雜的操作。

場(chǎng)景：

• rabbitmq,一個(gè)queue,多個(gè)consumer，這不明顯亂了

• kafka,一個(gè)topic，一個(gè)partition,一個(gè)consumer，內(nèi)部多線程，這不也亂了

RabbitMQ 消息順序錯(cuò)亂

RabbitMQ 如何保證消息順序性

需要保證順序的數(shù)據(jù)放到同一個(gè)queue里

Kafka 消息順序錯(cuò)亂

寫入一個(gè) partition中的數(shù)據(jù)一定是有順序的。

生產(chǎn)者在寫的時(shí)候，可以指定一個(gè) key，比如訂單id作為key,那么訂單相關(guān)的數(shù)據(jù)，一定會(huì)被分發(fā)到一個(gè) partition中區(qū)，此時(shí)這個(gè) partition中的數(shù)據(jù)一定是有順序的。Kafka 中一個(gè) partition 只能被一個(gè)消費(fèi)者消費(fèi)。消費(fèi)者從partition中取出數(shù)據(jù)的時(shí)候 ，一定是有順序的。

Kafka 保證消息順序性

如果消費(fèi)者單線程消費(fèi)+處理，如果處理比較耗時(shí)，處理一條消息是幾十ms，一秒鐘只能處理幾十條數(shù)據(jù)，這個(gè)吞吐量太低了?？隙ㄒ枚嗑€程去并發(fā)處理，壓測(cè)消費(fèi)者4 核 8G 單機(jī)，32 條線程，最高每秒可以處理上千條消息

消息隊(duì)列延遲以及過期失效

消費(fèi)端出了問題，不消費(fèi)了或者消費(fèi)極其慢。接著坑爹了，你的消息隊(duì)列集群的磁盤都快寫滿了 ，都沒人消費(fèi)，怎么辦？積壓了幾個(gè)小時(shí)，rabbitmq設(shè)置了消息過期時(shí)間后就沒了，怎么辦？

例如：

• 每次消費(fèi)之后都要寫 mysql，結(jié)果mysql掛了，消費(fèi)端 hang 不動(dòng)了。

• 消費(fèi)者本地依賴的一個(gè)東西掛了，導(dǎo)致消費(fèi)者掛了。

• 長(zhǎng)時(shí)間沒處理消費(fèi)，導(dǎo)致 mq 寫滿了。

場(chǎng)景：幾千萬條數(shù)據(jù)再 MQ 里積壓了七八個(gè)小時(shí)

快速處理積壓的消息

一個(gè)消費(fèi)者一秒是 1000 條，一秒 3 個(gè)消費(fèi)者是 3000 條，一分鐘是 18W 條，1000 多 W 條需要一個(gè)小時(shí)恢復(fù)。

步驟：

• 先修復(fù) consumer 的問題，確保其恢復(fù)消費(fèi)速度，然后將現(xiàn)有的 consumer 都停掉

• 新建一個(gè)topic,partition是原來的 10 倍，臨時(shí)建立好原先 10 倍或者 20 倍的 queue 數(shù)量

• 然后寫一個(gè)臨時(shí)的分發(fā)數(shù)據(jù)的 consumer 程序，這個(gè)程序部署上去消費(fèi)積壓的數(shù)據(jù)，消費(fèi)之后不做耗時(shí)的處理，直接均勻輪詢寫入臨時(shí)建立好的 10 倍數(shù)量的 queue

• 接著臨時(shí)征用 10 倍的機(jī)器來部署 consumer,每一批 consumer 消費(fèi)一個(gè)臨時(shí) queue 的數(shù)據(jù)

• 這種做法相當(dāng) 于是臨時(shí)將 queue 資源和 consumer 資源擴(kuò)大 10 倍，以正常 10 倍速度

• 等快速消費(fèi)完積壓數(shù)據(jù)之后，恢復(fù)原先部署架構(gòu) ，重新用原先的 consumer機(jī)器消費(fèi)消息

原來 3 個(gè)消費(fèi)者需要 1 個(gè)小時(shí)可以搞定，現(xiàn)在 30 個(gè)臨時(shí)消費(fèi)者需要 10 分鐘就可以搞定。

如果用的 rabbitmq，并且設(shè)置了過期時(shí)間，如果此消費(fèi)在 queue里積壓超過一定的時(shí)間會(huì)被 rabbitmq清理掉，數(shù)據(jù)直接搞丟。
這個(gè)時(shí)候開始寫程序，將丟失的那批 數(shù)據(jù)查出來，然后重新灌入mq里面，把白天丟的數(shù)據(jù)補(bǔ)回來。

如果消息積壓mq，長(zhǎng)時(shí)間沒被處理掉，導(dǎo)致mq快寫完滿了，你臨時(shí)寫一個(gè)程序，接入數(shù)據(jù)來消費(fèi)，寫到一個(gè)臨時(shí)的mq里，再讓其他消費(fèi)者慢慢消費(fèi) 或者消費(fèi)一個(gè)丟棄一個(gè)，都不要了，快速消費(fèi)掉所有的消息，然后晚上補(bǔ)數(shù)據(jù)。

如何設(shè)計(jì)消息隊(duì)列中間件架構(gòu)

• mq要支持可伸縮性，快速擴(kuò)容。設(shè)計(jì)一個(gè)分布式的 MQ，broker->topic->partition，每個(gè) partition 放一個(gè)機(jī)器，就存一部分?jǐn)?shù)據(jù)。如果現(xiàn)在資源不夠，給 topic 增加 partition ，然后做數(shù)據(jù)遷移，增加機(jī)器。

• mq數(shù)據(jù)落磁盤，避免進(jìn)程掛了數(shù)據(jù)丟了，順序?qū)懀@樣就沒有磁盤隨機(jī)讀寫的尋址開銷，磁盤順序讀寫的性能是很高的，這個(gè)就是 kafka的思路。

• mq高可用性。多副本->leader & follower-> broker 掛了重新選舉 leader 對(duì)外提供服務(wù)

• 支持?jǐn)?shù)據(jù) 0 丟失。