MQ消息队列的12点核心原理总结

Posted 2021-04-26 优知学院

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消息队列MQ精选文章，本周持续更新中。

消息队列已经逐渐成为分布式应用场景、内部通信、以及秒杀等高并发业务场景的核心手段，它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性 等一系列功能。

RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka等消息队列，都有一些基本原理、术语、机制等，通过本篇总结分享，希望大家在使用消息队列技术的时候能够快速理解。

1. 消息生产者、消息者、队列

• 消息生产者Producer：发送消息到消息队列。

• 消息消费者Consumer：从消息队列接收消息。

• Broker：概念来自与Apache ActiveMQ，指MQ的服务端，帮你把消息从发送端传送到接收端。

• 消息队列Queue：一个先进先出的消息存储区域。消息按照顺序发送接收，一旦消息被消费处理，该消息将从队列中删除。

2.设计Broker主要考虑

1）消息的转储：在更合适的时间点投递，或者通过一系列手段辅助消息最终能送达消费机。

2）规范一种范式和通用的模式，以满足解耦、最终一致性、错峰等需求。

3）其实简单理解就是一个消息转发器，把一次RPC做成两次RPC。发送者把消息投递到broker，broker再将消息转发一手到接收端。

总结起来就是两次RPC加一次转储，如果要做消费确认，则是三次RPC。

3. 点对点消息队列模型

点对点模型 用于 消息生产者 和 消息消费者 之间 点到点 的通信。

点对点模式包含三个角色：

• 消息队列（Queue）

• 发送者(Sender)

• 接收者(Receiver)

每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，可以放在 内存 中也可以 持久化，直到他们被消费或超时。

特点

• 每个消息只有一个消费者（Consumer）(即一旦被消费，消息就不再在消息队列中)

• 发送者和接收者之间在时间上没有依赖性

• 接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功

4. 发布订阅消息模型Topic

发布订阅模型包含三个角色：

• 主题（Topic）

• 发布者（Publisher）

• 订阅者（Subscriber）

多个发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者。

特点

• 每个消息可以有多个消费者：和点对点方式不同，发布消息可以被所有订阅者消费

• 发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。

• 针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息。

• 为了消费消息，订阅者必须保持运行的状态。

5.点对点和发布订阅的区别

生产者发送一条消息到队列queue，只有一个消费者能收到。

发布者发送到topic的消息，只有订阅了topic的订阅者才会收到消息。

6. 消息的顺序性保证

基于Queue消息模型，利用FIFO先进先出的特性，可以保证消息的顺序性。

7. 消息的ACK机制

即消息的Ackownledge确认机制，

为了保证消息不丢失，消息队列提供了消息Acknowledge机制，即ACK机制，当Consumer确认消息已经被消费处理，发送一个ACK给消息队列，此时消息队列便可以删除这个消

息了。如果Consumer宕机/关闭，没有发送ACK，消息队列将认为这个消息没有被处理，会将这个消息重新发送给其他的Consumer重新消费处理。

8.最终一致性的设计思路

主要是用“记录”和“补偿”的方式。

本地事务维护业务变化和通知消息，一起落地，然后RPC到达broker，在broker成功落地后，RPC返回成功，本地消息可以删除。否则本地消息一直靠定时任务轮询不断重发，这样就保证了消息可靠落地broker。

broker往consumer发送消息的过程类似，一直发送消息，直到consumer发送消费成功确认。

我们先不理会重复消息的问题，通过两次消息落地加补偿，下游是一定可以收到消息的。然后依赖状态机版本号等方式做判重，更新自己的业务，就实现了最终一致性。

如果出现消费方处理过慢消费不过来，要允许消费方主动ack error，并可以与broker约定下次投递的时间。

事务：本地事务，本地落地，补偿发送。本地事务做的，是业务落地和消息落地的事务，而不是业务落地和RPC成功的事务。消息只要成功落地，很大程度上就没有丢失的风险。

9. 消息的事务支持

消息的收发处理支持事务，例如：在任务中心场景中，一次处理可能涉及多个消息的接收、处理，这应该处于同一个事务范围内，如果一个消息处理失败，事务回滚，消息重新回到队列中。

10. 消息的持久化

消息的持久化，对于一些关键的核心业务来说是非常重要的，启用消息持久化后，消息队列宕机重启后，消息可以从持久化存储恢复，消息不丢失，可以继续消费处理。

11. 消息队列的高可用性

在实际生产环境中，使用单个实例的消息队列服务，如果遇到宕机、重启等系统问题，消息队列就无法提供服务了，因此很多场景下，我们希望消息队列有高可用性支持，例如

RabbitMQ的镜像集群模式的高可用性方案，ActiveMQ也有基于LevelDB+ZooKeeper的高可用性方案，以及Kafka的Replication机制等。

12.消息队列的选型和应用场景

本系列下一篇文章中进行详解。

以上，是消息队列的核心原理总结。

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