一、 前言
本文章主要讲解消息队列的场景、产生的问题、解决方案这几个方面着手，提供一套完整的解决方案，主要解决以下几个问题
- 消息队列是什么？
- 为什么需要消息队列？
- 消息队列会产生哪些问题？
- 如何解决这些问题？
以下问题和解决方案都由博主长期开发得来的经验，相对来说比较通用，也就是大部分人都认可的方案，；当然，具体情况还得具体分析，市面上的解决方案也都五花八门，但是万变不离其宗，一项技术的出现都是为了解决某个问题而存在的；另外，本文主要讲解的是方案的思路和想法，不涉及任何代码；
1、消息队列是什么
消息队列是应用之间的通讯方式主要是由三部分组成，分别是：
- 生产者（producer）：负责生产消息，并发送给消息服务器。它是整个消息的发起方
- 消息服务（broker，也被称为中转站）：消息中间件的服务端MQ，接收并处理消息，负责消息的存储和投递，是整个消息系统中最核心的部分；
- 消费者（comsumer）：负责消息的消费，根据消息的内容去处理各种业务逻辑；
2、为什么需要消息队列
说到消息队列，大部分人都能联想到那六个字：解耦、异步、削峰；旨在高并发情况下出现的阻塞问题；那这6个字都是什么意思呢？我们一个个地解答：
解耦：可以将一些相关的但是偶尔度又不太高的系统关联起来，比如订单系统和优惠券系统，有关联度，但是又不那么紧密；还可以将不同语言之间的 项目做通讯，比如订单系统是java开发的，优惠券系统是Go语言开发的，增加了系统的灵活性；异步：主要应用在实时性要求不严格的场景，比如用注册发送验证码、下单通知、发放优惠券等。生产者只需要将消息发送给MQ，剩下的都MQ和消费者处理；生产者只需要发送给broker后就可以直接告诉客户端已经处理完成；削峰：指的是短时间内有大量请求进来，短时间内无法处理这么多任务，可以将这些任务先发给MQ，根据MQ的存储和分发功能，平稳地处理这些任务；
但其实，除了这些之外，消息队列还可以实现一个非常重要的功能，就是分布式事务，而且用消息队列实现分布式事务能够达到更高的效率；
2.1、传统模式
在传统模式下服务之间的调用的是串行的， 必须一个个地去处理，如果说设计到的服务比较多，或者操作的数据比较多，这肯定会大大增加响应的时间；高并发的项目下，响应时间会更长，这种响应时长是不被用户接收的。
2.2、消息模式
为了解决传统模式的通病，就发明了消息模式，服务器A将消息写入消息队列MQ，需要消息的系统自己从消息队列中订阅，从而系统A不需要做任何修改。
2.3、市面上常见的消息队列有哪些
- RabbitMQ ：目前主流的消息服务，大多数公司用的，用erlang语言开发，健壮、稳定、易用、跨平台、支持多种语言、文档齐全；可做到消息0丢失，缺点是吞吐量较低，学习成本较高；
- ActiveMQ ：并发量较低，维护越来越少，适用于老项目和并发量不高的项目；
- Kafka ：吞吐量高，单机每秒可处理的TPS达到了百万条，为大数据而生，缺点是消息丢失不支持重试；有可能会丢失消息
- ZeroMQ ：无broker的消息队列，在生产者和消费者各自维护一个队列
- RocketMQ ：阿里人根据kafka的特性用java开发的消息队列，单机吞吐量可达到10万级，可用性高、消息可靠，可做到0丢失，现已捐赠给apache；缺点是社区活跃度不高，只支持java和c++
二、消息队列会出现哪些问题？
使用了消息队列后，虽然解决了一些问题，但是新的问题也随之而来，主要有以下3个问题：
- 消息丢失
- 重复消费（幂等性问题）
- 消费速率
- 消息积压
1、消息丢失
消息丢失是一个很严重的问题，特别的那些需要保证一致性的数据，比如有以下一个场景：
- 小红和小明各有100元，
- 小红给小明转账2元，就需要在小红的账上减去2元，在小明的账上加2元，
- 如果小明添加请求成功了，但是小红的扣减请求失败了，本来总额是200元，因为扣减失败，总额变成了202元，导致了数据不一致的问题；
那要如何解决这种消息丢失的问题呢，首先要整个消息系统分为三个部分，分别是：
- 生产者发送给broker防止消息丢失
- broker防止消息丢失
- 消费者防止消息丢失
1.1、生产者发送给broker防止消息丢失
可以使用回调接口的方式，也叫确认模式，步骤如下：
- 生产者生产消息后，先将消息内容保存到本地缓存中，
- 然后将消息发送给broker，并且在发送消息时，给每个消息生成唯一的id编号（ACK），
- broker收到消息并持久化到本地后，调用生产者的回调接口，发送唯一的id（ACK）给生产者，告诉生产者这条数据已经接收成功；
- 生产者收到broker发回的ack后，就知道这条消息已经发送成功了， 在本地缓存删除这条消息；
1.1.1、生产者发送失败了怎么办？
可能是网络原因，生产者发送过去了，但是broker没收到；这种情况下可以启用重发机制，启动一个后台的定时任务，每隔一段时间去判断已发送的消息是否超时未收到ack，因为生产需要等待broker返回ack，在一定时长内若未收到broker的ack，那么生产者的定时任务就可以从缓存中取出那个消息再发一次，直到发送成功为止；
1.2、broker防止消息丢失
broker收到消息之后，如果只是将数据保存到内存中，万一发生断电的情况，数据也就没了，所以为了防止这种情况发生，必须要将数据持久化到本地，以文件的方式保存起来；这样一来，就算断电，主要持久化的文件还在，重新启动后数据即可立即恢复；并且搭建mq高可用，同时在多台节点保存消息内容，万一其中一台节点发生硬盘损坏，其他机器上的数据依然不会丢失；
1.3 、消费者防止消息丢失
消费者在消费时有2种模式：
- broker发送消息给消费者进行消费（发送模式）
- 由消费者主动去broker拉取消息进行消费（拉取模式）
1.3.1、 broker发送给消费者进行消费（发送模式）
采用消息确认机制，和生产者一样，当broker发生消息给消费者后，消费者在成功消费后会返回一个 ack 给broker，broker接收到消费者返回的ack后才会从磁盘（或者内存）删除已消费的消息数据；
1.3.1.1.、如果broker未收到消费者返回的ack怎么办？
这个问题很好解决，broker启用重发机制即可；一段时间后后未收到ack就再发一次，可以参考rabbitMQ的重试机制（2s，4s，8s，10s，16s），若未收到ack，2秒后第一次重试，第二次为4秒，第三次为8秒，以此类推。。。
1.3.2 消费者主动去broker拉取消息进行消费（拉取模式）
由消费者主动拉取消息进行消费，可以解决消费速率问题，消费成功后不返回任何信息，消费失败将消息放回消息队列中；下次拉取时继续消费；
2、幂等性问题：重复消费
既然用到了重试机制，同一个消息就会发送多次，有可能broker发送第一个消息后，消费者处理的时间比较长，还没处理完broker触发了超时机制，同一个消息发送了第二次，但是这时候消费者已经消费完了第一条消息，broker发来的第二条消息又消费了一次，造成了重复消费的问题；也叫幂等性问题；
要解决这个问题，就得在生产者上做文章，生产者 在发送消息的时候，给每个消息生成一个全局唯一的uuid，并且在消费的时候加上分布式锁，即能解决问题；
3、消费速率问题：如果broker发送太快了，消费者无法承受这么大的流量怎么办？
在发送模式中的消费速率问题，比如消费者每秒的吞吐量是10000，但是broker每秒想消费者发送了12000个请求，就会速率问题，消费者处理不了那么多请求会进入阻塞，如果这时候broker还继续发送超量的请求，就可能会导致消费者服务雪崩效应；为了解决这个问题，需要将broker的发送速率降低，每秒发送的消息不可超过10000个，并且消费者做高可用，增加多个消费者服务集群，保证服务的可靠性；
4、消息积压
4.1、消息积压的原因
消息积压的原因一般情况下都是消息的速度赶不上生产的速度，比如一秒钟的时间里面生产者生产了1000条消息，而消费者在一秒钟里面只消费了500条消息，这种情况下没消费完的消息就会积压在队列里面；
4.2、消息积压出现的问题
- 随着消息数据堆积越来越多，消费者寻址的性能越来越慢；最后导致整个kafka对外提供服务的性能很差，从而造成其他服务的访问速度也变慢，最后造成雪崩效应；
- 消息积压还可能会造成的一个问题就是磁盘被堆满，导致生产者的消息数据无法写入磁盘；一直报错，从而引发的连锁反应，也会造成雪崩效应；
4.3、消息积压解决方案
出现线上消息积压的问题时，如果MQ已经因为消息积压变得不可用了，首先做的第一步肯定是要先将MQ恢复过来，但是要恢复又不想让消息丢失的话，就肯定不能删除已经存储的消息，所以最好的办法就是先扩容，让MQ先用起来；
然后马上在代码层面做以下优化
- 在消费中使用多线程或线程池一起消费；
- 在业务层面优化代码，提升消费速度
3.使用多个消费者集群一起消费；
