1.為什么要用mq（mq的作用）？

2.引入mq會多哪些問題？

3. 如何解決這些問題？

1.1實現(xiàn)異步發(fā)送

有些復(fù)雜的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，一次用戶請求可能會同步調(diào)用N個系統(tǒng)的接口，需要等待所有的接口都返回了，才能真正的獲取執(zhí)行結(jié)果。這種同步接口調(diào)用的方式總耗時比較長，非常影響用戶的體驗，特別是在網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的情況下，極容易出現(xiàn)接口超時問題。

同步接口調(diào)用導(dǎo)致響應(yīng)時間長的問題，使用mq之后，將同步調(diào)用改成異步，能夠顯著減少系統(tǒng)響應(yīng)時間。

1.2解耦

很多復(fù)雜的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，一般都會拆分成多個子系統(tǒng)。系統(tǒng)之間耦合性太高，如果調(diào)用的任何一個子系統(tǒng)出現(xiàn)異常，整個請求都會異常，對系統(tǒng)的穩(wěn)定性非常不利。

子系統(tǒng)間耦合性太大的問題，使用mq之后，只需要依賴于mq，避免了各個子系統(tǒng)間的強(qiáng)依賴問題。訂單系統(tǒng)作為消息生產(chǎn)者，保證它自己沒有異常即可，不會受到支付系統(tǒng)等業(yè)務(wù)子系統(tǒng)的異常影響，并且各個消費(fèi)者業(yè)務(wù)子系統(tǒng)之間，也互不影響。這樣就把之前復(fù)雜的業(yè)務(wù)子系統(tǒng)的依賴關(guān)系，轉(zhuǎn)換為只依賴于mq的簡單依賴，從而顯著的降低了系統(tǒng)間的耦合度。

1.3 ?削峰

某一時間請求量特別大時，消費(fèi)方消費(fèi)能力不足，可能會導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)變慢或者直接掛掉。

訂單系統(tǒng)接收到用戶請求之后，將請求直接發(fā)送到mq，然后訂單消費(fèi)者從mq中消費(fèi)消息，做寫庫操作。如果出現(xiàn)請求峰值的情況，由于消費(fèi)者的消費(fèi)能力有限，會按照自己的節(jié)奏來消費(fèi)消息，多的請求不處理，保留在mq的隊列中，不會對系統(tǒng)的穩(wěn)定性造成影響。

2.引入mq會多哪些問題？

引入mq后子系統(tǒng)間耦合性降低了，異步處理機(jī)制減少了系統(tǒng)的響應(yīng)時間，同時能夠有效的應(yīng)對請求峰值問題，提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

但是，引入mq同時也會帶來一些問題。

2.1 重復(fù)消息問題

重復(fù)消費(fèi)問題可以說是mq中普遍存在的問題，不管你用哪種mq都無法避免。

有哪些場景會出現(xiàn)重復(fù)的消息呢？

• 消息生產(chǎn)者產(chǎn)生了重復(fù)的消息
• kafka和rocketmq的offset被回調(diào)了
• 消息消費(fèi)者確認(rèn)失敗
• 消息消費(fèi)者確認(rèn)時超時了
• 業(yè)務(wù)系統(tǒng)主動發(fā)起重試

如果重復(fù)消息不做正確的處理，會對業(yè)務(wù)造成很大的影響，產(chǎn)生重復(fù)的數(shù)據(jù)，或者導(dǎo)致數(shù)據(jù)異常，比如會員系統(tǒng)多開通了一個月的會員。

2.2 數(shù)據(jù)一致性問題

很多時候，如果mq的消費(fèi)者業(yè)務(wù)處理異常的話，就會出現(xiàn)數(shù)據(jù)一致性問題。比如：一個完整的業(yè)務(wù)流程是，下單成功之后，送100個積分。下單寫庫了，但是消息消費(fèi)者在送積分的時候失敗了，就會造成數(shù)據(jù)不一致的情況，即該業(yè)務(wù)流程的部分?jǐn)?shù)據(jù)寫庫了，另外一部分沒有寫庫。

如果下單和送積分在同一個事務(wù)中，要么同時成功，要么同時失敗，是不會出現(xiàn)數(shù)據(jù)一致性問題的。

但由于跨系統(tǒng)調(diào)用，為了性能考慮，一般不會使用強(qiáng)一致性的方案，而改成達(dá)成最終一致性即可。

2.3 消息丟失問題

同樣消息丟失問題，也是mq中普遍存在的問題，不管你用哪種mq都無法避免。

有哪些場景會出現(xiàn)消息丟失問題呢？

消息生產(chǎn)者發(fā)生消息時，由于網(wǎng)絡(luò)原因，發(fā)生到mq失敗了。

mq服務(wù)器持久化時，磁盤出現(xiàn)異常

kafka和rocketmq的offset被回調(diào)時，略過了很多消息。

消息消費(fèi)者剛讀取消息，已經(jīng)ack確認(rèn)了，但業(yè)務(wù)還沒處理完，服務(wù)就被重啟了。

導(dǎo)致消息丟失問題的原因挺多的，生產(chǎn)者、mq服務(wù)器、消費(fèi)者?都有可能產(chǎn)生問題，我在這里就不一一列舉了。最終的結(jié)果會導(dǎo)致消費(fèi)者無法正確的處理消息，而導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致的情況。

2.4 消息順序問題

有些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是有狀態(tài)的，比如訂單有：下單、支付、完成、退貨等狀態(tài)，如果訂單數(shù)據(jù)作為消息體，就會涉及順序問題了。如果消費(fèi)者收到同一個訂單的兩條消息，第一條消息的狀態(tài)是下單，第二條消息的狀態(tài)是支付，這是沒問題的。但如果第一條消息的狀態(tài)是支付，第二條消息的狀態(tài)是下單就會有問題了，沒有下單就先支付了？消息順序問題是一個非常棘手的問題，比如：

kafka同一個partition中能保證順序，但是不同的partition無法保證順序。

rabbitmq的同一個queue能夠保證順序，但是如果多個消費(fèi)者同一個queue也會有順序問題。

如果消費(fèi)者使用多線程消費(fèi)消息，也無法保證順序。

如果消費(fèi)消息時同一個訂單的多條消息中，中間的一條消息出現(xiàn)異常情況，順序?qū)淮騺y。

還有如果生產(chǎn)者發(fā)送到mq中的路由規(guī)則，跟消費(fèi)者不一樣，也無法保證順序。

2.5 消息堆積

如果消息消費(fèi)者讀取消息的速度，能夠跟上消息生產(chǎn)者的節(jié)奏，那么整套mq機(jī)制就能發(fā)揮最大作用。但是很多時候，由于某些批處理，或者其他原因，導(dǎo)致消息消費(fèi)的速度小于生產(chǎn)的速度。這樣會直接導(dǎo)致消息堆積問題，從而影響業(yè)務(wù)功能。

這里以下單開通會員為例，如果消息出現(xiàn)堆積，會導(dǎo)致用戶下單之后，很久之后才能變成會員，這種情況肯定會引起大量用戶投訴。

2.6 系統(tǒng)復(fù)雜度提升

這里說的系統(tǒng)復(fù)雜度和系統(tǒng)耦合性是不一樣的，比如以前只有：系統(tǒng)A、系統(tǒng)B和系統(tǒng)C 這三個系統(tǒng)，現(xiàn)在引入mq之后，你除了需要關(guān)注前面三個系統(tǒng)之外，還需要關(guān)注mq服務(wù)，需要關(guān)注的點(diǎn)越多，系統(tǒng)的復(fù)雜度越高。mq的機(jī)制需要：生產(chǎn)者、mq服務(wù)器、消費(fèi)者。

有一定的學(xué)習(xí)成本，需要額外部署mq服務(wù)器，而且有些mq比如：rocketmq，功能非常強(qiáng)大，用法有點(diǎn)復(fù)雜，如果使用不好，會出現(xiàn)很多問題。有些問題，不像接口調(diào)用那么容易排查，從而導(dǎo)致系統(tǒng)的復(fù)雜度提升了。

3 如何解決這些問題？

mq是一種趨勢，總體來說對我們的系統(tǒng)是利大于弊的，難道因為它會出現(xiàn)一些問題，我們就不用它了？

那么我們要如何解決這些問題呢？

3.1 重復(fù)消息問題

不管是由于生產(chǎn)者產(chǎn)生的重復(fù)消息，還是由于消費(fèi)者導(dǎo)致的重復(fù)消息，我們都可以在消費(fèi)者中通過做冪等設(shè)計來解決。

一種解決方法是增加一張消費(fèi)消息表，來解決mq的這類問題。消費(fèi)消息表中，使用messageId做唯一索引，在處理業(yè)務(wù)邏輯之前，先根據(jù)messageId查詢一下該消息有沒有處理過，如果已經(jīng)處理過了則直接返回成功，如果沒有處理過，則繼續(xù)做業(yè)務(wù)處理。

3.2 數(shù)據(jù)一致性問題

數(shù)據(jù)一致性分為：

強(qiáng)一致性

弱一致性

最終一致性

而mq為了性能考慮使用的是最終一致性，那么必定會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的問題。這類問題大概率是因為消費(fèi)者讀取消息后，業(yè)務(wù)邏輯處理失敗導(dǎo)致的，這時候可以增加重試機(jī)制。

重試分為：同步重試?和?異步重試。

有些消息量比較小的業(yè)務(wù)場景，可以采用同步重試，在消費(fèi)消息時如果處理失敗，立刻重試3-5次，如何還是失敗，則寫入到記錄表中。但如果消息量比較大，則不建議使用這種方式，因為如果出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)異常，可能會導(dǎo)致大量的消息不斷重試，影響消息讀取速度，造成消息堆積。

而消息量比較大的業(yè)務(wù)場景，建議采用異步重試，在消費(fèi)者處理失敗之后，立刻寫入重試表，有個job專門定時重試。

還有一種做法是，如果消費(fèi)失敗，自己給同一個topic發(fā)一條消息，在后面的某個時間點(diǎn)，自己又會消費(fèi)到那條消息，起到了重試的效果。如果對消息順序要求不高的場景，可以使用這種方式。

3.3 消息丟失問題

不管你是否承認(rèn)有時候消息真的會丟，即使這種概率非常小，也會對業(yè)務(wù)有影響。生產(chǎn)者、mq服務(wù)器、消費(fèi)者都有可能會導(dǎo)致消息丟失的問題。

為了解決這個問題，我們可以增加一張消息發(fā)送表，當(dāng)生產(chǎn)者發(fā)完消息之后，會往該表中寫入一條數(shù)據(jù)，狀態(tài)status標(biāo)記為待確認(rèn)。如果消費(fèi)者讀取消息之后，調(diào)用生產(chǎn)者的api更新該消息的status為已確認(rèn)。有個job，每隔一段時間檢查一次消息發(fā)送表，如果5分鐘（這個時間可以根據(jù)實際情況來定）后還有狀態(tài)是待確認(rèn)的消息，則認(rèn)為該消息已經(jīng)丟失了，重新發(fā)條消息。

這樣不管是由于生產(chǎn)者、mq服務(wù)器、還是消費(fèi)者導(dǎo)致的消息丟失問題，job都會重新發(fā)消息。

3.4 消息順序問題

消息順序問題是我們非常常見的問題，我們以kafka消費(fèi)訂單消息為例。訂單有：下單、支付、完成、退貨等狀態(tài)，這些狀態(tài)是有先后順序的，如果順序錯了會導(dǎo)致業(yè)務(wù)異常。

解決這類問題之前，我們先確認(rèn)一下，消費(fèi)者是否真的需要知道中間狀態(tài)，只知道最終狀態(tài)行不行？

其實很多時候，我真的需要知道的是最終狀態(tài)，這時可以把流程優(yōu)化一下：

這種方式可以解決大部分的消息順序問題。

但如果真的有需要保證消息順序的需求。訂單號路由到不同的partition，同一個訂單號的消息，每次到發(fā)到同一個partition。

3.5 消息堆積

如果消費(fèi)者消費(fèi)消息的速度小于生產(chǎn)者生產(chǎn)消息的速度，將會出現(xiàn)消息堆積問題。

那么消息堆積問題該如何解決呢？

這個要看消息是否需要保證順序。

如果不需要保證順序，可以讀取消息之后用多線程處理業(yè)務(wù)邏輯。

這樣就能增加業(yè)務(wù)邏輯處理速度，解決消息堆積問題。但是線程池的核心線程數(shù)和最大線程數(shù)需要合理配置，不然可能會浪費(fèi)系統(tǒng)資源。

如果需要保證順序，可以讀取消息之后，將消息按照一定的規(guī)則分發(fā)到多個隊列中，然后在隊列中用單線程處理。

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-501673.html

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