本篇文章聊聊消息隊列相關的東西，內容局限於我們為什麼要用消息隊列，消息隊列究竟解決了什麼問題，消息隊列的選型。

為了更容易的理解消息隊列，我們首先通過一個開發場景來切入。

不使用消息隊列的場景

首先，我們假設A同學負責訂單系統的開發，B、C同學負責開發積分系統、倉儲系統。我們知道，在一般的購物電商平台上，我們下單完成後，積分系統會給下單的用戶增加積分，然後倉儲系統會按照下單時填寫的信息，發出用戶購買的商品。

那問題來了，積分系統、倉儲系統如何感知到用戶的下單操作？

你可能會說，當然是訂單系統在創建完訂單之後調用積分系統、倉儲系統的接口了

OK，直接調用接口的方式在目前來看沒有什麼問題。於是B、C同學就找到A同學，說讓他在訂單完成後，調用一下他們的接口來通知一下積分系統和倉儲系統，來給用戶增加積分、發貨。A同學想着，就這兩個系統，應該還好，OK我給你加了。

但是隨着系統的迭代，需要感知訂單操作的系統也越來越多，從之前的積分系統、倉儲系統2個系統，擴充到了5個。每個系統的負責同學都需要去找A同學，讓他人肉的把對應系統的通知接口加上。然後就因為加了這一個接口，又需要把訂單重新發佈一遍。

這對A同學來說實際上是很痛苦的一件事情，因為A同學有自己的任務、排期，一有新系統就需要去添加通知接口，發佈服務，會打亂A的開發計劃，增加開發量。同時還需要去梳理在開發期間，新增的代碼到底能不能夠上線。一旦不能上線，但是又沒有檢查到，上線就直接炸了。

而且，如果5個系統如果有哪個需要額外的字段，或者是更新了接口什麼的，都需要麻煩A同學修改。5個系統就這樣跟A系統強耦合在了一起。

除此之外，整個創建訂單的調用鏈因為同步調用這5個系統的通知接口而加長，這減慢了接口的響應速度，降低了用戶側的購物、下單體驗。前面的至少影響的還是內部的員工，但是現在直接是影響到了用戶，明顯是不可取的方案。

可以看到，整個的調用鏈路加長了，更別提，在同步調用中，如果其餘的系統發生了錯誤，或者是調用其他系統的時候出現了網絡抖動，核心的下單流程就會被阻塞住，甚至會在下單的界面提示提示用戶出錯，整個的購物體驗又被拉低了一個檔次。更何況，在實際的業務中，調用鏈比這個長的多。

可能有人會說了， 這不就是個同步調用問題嘛？訂單系統的核心邏輯，我還是採用同步來處理，但是後續的通知我採用異步的方式，用線程池去處理，這樣調用鏈路不就恢復正常了？

就單純對於減少鏈路來說，的確可行。但是如果某一個流程失敗了呢？難道失敗就失敗了嗎？我下單成功了不漲積分？該給我發的貨甚至沒有發貨？這合理嗎？

同時，失敗了訂單系統是不是要去處理呢？否則因為其他的系統拉垮了整個主流程，誰還來你這買東西呢？

那有什麼辦法，既能夠減少調用的鏈路，又能夠在發生錯誤的時候重試呢？歸根結底，核心思想就是像增加積分、返優惠券的流程不應該和主流程耦和在一起，更不應該影響主流程。

試想，我們能不能在訂單系統完成自己的核心邏輯之後，把訂單創建的消息放到一個隊列中去，然後訂單系統就返回給用戶下單成功的結果了。然後其他的系統從這個隊列中收到了下單成功的消息，就各自的去執行各自的操作，例如增加積分、返優惠券等等操作。

後續如果有新的系統需要感知訂單創建的消息，直接去訂閱這個隊列，消費裏面的消息就好了？這雖然跟真實的消息的隊列有些出入，但其思路是完成吻合的。

為什麼需要消息隊列

通過上面的例子，我們大致就能夠理解為什麼要引入消息隊列了，這裡簡單總結一下。

異步

對於實時性不是很高的業務，例如給用戶發送短訊、郵件通知，調用第三方的接口，都可以放到消息隊列里去。因為相對於核心訂單流程來說，短訊、郵件晚一些發送，對用戶來說影響不是很大。同時還可以提升整個鏈路的響應時間。

削峰

假設我們有服務A，是個無狀態的服務。通過橫向擴展，它可以輕鬆抗住1w的並發量，但是這N個服務實例，底層訪問的都是同一個數據庫。數據庫能抗住的並發量是有限的，如果你的機器足夠好的話，可能能夠抗住5000的並發，如果服務A的所有請求全部打向數據庫，會直接把數據打掛。

解耦

像上文舉的例子，訂單系統在創建了訂單之後需要通知其他的所有系統，這樣一來就把訂單系統和其餘的系統強耦合在了一起。後續的可維護性、擴展性都大大降低了。

而通過消息隊列來關聯所有系統，可以達到解耦的目的。

像上圖這種模式，如果後續再有新系統需要感知訂單創建的消息，只需要去消費「訂單系統」發送到MQ中的消息即可。同樣，訂單系統如果需要感知其餘系統的某些事件，也只是從MQ中消費即可。

通過MQ，達成服務之間的松耦合，服務內的高內聚，提升了服務的自治性。

消息隊列選型

已知的消息隊列有Kafka、RocketMQ、RabbitMQ和ActiveMQ。但是由於ActiveMQ現在用的公司比較少了，這裡就不做討論，我們着重討論前三種。

Kafka

Kafka最初來自於LinkedIn，是用於做日誌收集的工具，採用Java和Scala開發。其實那個時候已經有ActiveMQ了，但是在當時ActiveMQ沒有辦法滿足LinkedIn的需求，於是Kafka就應運而生。

在2010年底，Kakfa的0.7.0被開源到了Github上。到了2011年，由於Kafka非常受關注，被納入了Apache Incubator，所有想要成為Apache正式項目的外部項目，都必須要經過Incubator，翻譯過來就是孵化器。旨在將一些項目孵化成完全成熟的Apache開源項目。

你也可以把它想像成一個學校，所有想要成為Apache正式開源項目的外部項目都必須要進入Incubator學習，並且拿到畢業證，才能走入社會。於是在2012年，Kafka成功從Apache Incubator畢業，正式成為Apache中的一員。

Kafka擁有很高的吞吐量，單機能夠抗下十幾w的並發，而且寫入的性能也很高，能夠達到毫秒級別。但是有優點就有缺點，能夠達到這麼高的並發的代價是，可能會出現消息的丟失。至於具體的丟失場景，我們後續會討論。

所以一般Kafka都用於大數據的日誌收集，這種日誌丟個一兩條無傷大雅。

而且Kafka的功能較為簡單，就是簡單的接收生產者的消息，消費者從Kafka消費消息。

RabbitMQ

RabbitMQ是很多公司對於ActiveMQ的替代方法，現在仍然有很多公司在使用。其優點在於能保證消息不丟失，同Kafka，天平往數據的可靠性方向傾斜必然導致其吞吐量下降。其吞吐量只能夠達到幾萬，比起Kafka的十萬吞吐來說，的確是較低的。如果遇到需要支撐特別高並發的情況，RabbitMQ可能會無法勝任。

但是RabbitMQ有比Kafka更多的高級特性，例如消息重試和死信隊列，而且寫入的延遲能夠降低到微妙級，這也是RabbitMQ一大特點。

但RabbitMQ還有一個致命的弱點，其開發語言為Erlang，現在國內精通Erlang的人不多，社區也不怎麼活躍。這也就導致可能公司內沒有人能夠去閱讀Erlang的源碼，更別說基於其源碼進行二次開發或者排查問題了。所以就存在RabbitMQ出了問題可能公司里沒人能夠兜的住，維護成本非常的高。

之所以有中小型公司還在使用，是覺得其不會面臨高並發的場景，RabbitMQ的功能已經完全夠用了。

RocketMQ

RocketMQ來自阿里，同Kakfa一樣也是從Apache Incubator出來的頂級項目，用Java語言進行開發，單機吞吐量和Kafka一樣，也是十w量級。

RocketMQ的前身是阿里的MetaQ項目，2012年在淘寶內部大量的使用，在阿里內部迭代到3.0版本之後，將MetaQ的核心功能抽離出來，就有了RocketMQ。RocketMQ整合了Kafka和RabbitMQ的優點，例如較高的吞吐量和通過參數配置能夠做到消息絕對不丟失。

其底層的設計參考了Kafka，具有低延遲、高性能、高可用的特點。不同於Kafka的單一日誌收集功能，RocketMQ被廣泛運用於訂單、交易、計算、消息推送、binlog分發等場景。

之所以能夠被運用到多種場景，這要歸功於RocketMQ提供的豐富的功能。例如延遲消息、事務消息、消息回溯、死信隊列等等。

• 延遲消息 就是不會立即消費的消息，例如某個活動開始前15分鐘提醒用戶這樣的場景
• 事務消息 其主要解決數據庫事務和MQ消息的數據一致性，例如用戶下單，先發送消息到MQ，積分增加了，但是訂單系統在發出消息之後掛了。這樣用戶並沒有下單成功，但是積分卻增加了，明顯是不符合預期的
• 消息回溯 顧名思義，就是去消費某個Topic下某段時間的歷史消息
• 死信隊列 沒有被正常消費的消息，首先會按照RocketMQ的重試機制重試，當達到了最大的重試次數之後，如果消費仍然失敗，RocketMQ不會立即丟掉這條消息，而是會把消息放入死信隊列中。放入死信隊列的消息會在3天後過期，所以需要及時的處理

消息隊列會丟消息嗎

在不使用消息隊列的場景中，我們吹了很多消息隊列的優點，但同時也提到了消息隊列可能會丟失消息，我們也可以通過參數的配置來使消息絕對不丟失。

那消息是在什麼情況下丟失的呢？消息隊列中的角色可以分為3類，分別是生產者、MQ和消費者。一條消息在整個的傳輸鏈路中需要經過如下的流程。

生產者將消息發送給MQ，MQ接收到這條消息後會將消息存儲到磁盤上，消費者來消費的時候就會把消息返給消費者。先給出結論，在這3種場景下，消息都有可能會丟失。

接下來我們一步一步來分析一下。

生產者發送消息給MQ

生產者在發送消息的過程中，由於某些意外的情況例如網絡抖動等，導致本次網絡通信失敗，消息並沒有被發送給MQ。

MQ存儲消息

當MQ接收到了來自生產者的消息之後，還沒有來得及處理，MQ就突然宕機，此時該消息也會丟失。

即使MQ開始處理消息，並且將該消息寫入了磁盤，消息仍然可能會丟失。因為現代的操作系統都會有自己的OS Cache，因為和磁盤交互是一件代價相當大的事情，所以當我們寫入文件的時候會先將數據寫入OS Cache中，然後由OS調度，根據策略觸發真正的I/O操作，將數據刷入磁盤。

而在刷入磁盤之前，MQ如果宕機，在OS Cache中的數據就會全部丟失。

消費者消費消息

當消息順利的經歷了生產者、MQ之後，消費者拉取到了這條消息，但是當其還沒來得及處理的時候，消費者突然宕機了，這條消息就丟了（當然你如果沒有提交Offset的話，重啟之後仍然可以消費到這條消息）

原來我們以為用上了消息隊列，就萬無一失了，沒想到逐步分析下來能有這麼多坑。任何一個步驟出錯都有可能導致消息丟失。那既然這樣，上文提到的可以通過參數配置來實現消息不會丟失是怎麼一回事呢？

這裡我們不去聊具體的MQ是如何實現的，我們來聊聊消息零丟失的實現思路。

消息最終一致性方案

涉及到的系統有訂單系統、MQ和積分系統，訂單系統為生產者，積分系統為消費者。

首先訂單系統發送一個訂單創建的消息給MQ，該消息的狀態為Prepare狀態，狀態為Prepare狀態的消息不會被消費者給消費到，所以可以放心的發送。

然後訂單系統開始執行自身的核心邏輯，你可能會說，訂單系統本身的邏輯執行失敗了怎麼辦？剛剛的prepare消息不就成了臟數據？實際上在訂單系統的事務失敗之後，就會觸發回滾操作，就會向MQ發送消息，將該條狀態為Prepare的數據給刪除。

訂單系統核心事務成功之後，就會發送消息給MQ，將狀態為prepare的消息更新為commit。沒錯，這就是2PC，一個保證分佈式事務數據一致性的協議。

眼尖的你可能發現了一個問題，我發送了prepare消息之後，還沒來得及執行本地事務，訂單系統就掛了怎麼辦？此時訂單系統即使重啟也不會向MQ發送刪除操作，這個prepare消息不就是一直存在MQ中了？

先給出結論，不會。

如果訂單系統發送了prepare消息給MQ之後自己就宕機了，MQ確實會存在一條不會被commit的數據。MQ為了解決這個問題，會定時輪詢所有prepare的消息，跟對應的系統溝通，這條prepare消息是要進行重試還是回滾。所以prepare消息不會一直存在於MQ中。這樣一來，就保證了消息對於生產者的DB事務和MQ中消息的數據一致性。

再來看一種更加極端的情況，假設訂單系統本地事務執行成功之後，發送了commit消息到MQ，此時MQ突然掛了。導致MQ沒有收到該commit消息，在MQ中該消息仍然處於prepare狀態，這怎麼辦？

同樣的，依賴於MQ的輪詢機制和訂單系統溝通，訂單系統會告訴MQ這個事務已經完成了，MQ就會將這條消息設置成commit，消費者就可以消費到該消息了。

接下來的流程就是消息被消費者消費了，如果消費者消費消息的時候本地事務失敗了，則會進行重試，再次嘗試消費這條消息。

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