消息队列常见问题和解决方案

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一、为什么使用消息队列?

  消息队列使用的场景和中间件有很多,但解决的核心问题主要是:异步、解耦、消峰填谷。

二、消息队列的优缺点

  异步、解耦、消峰填谷这是消息队列最大的优点,除了这些消息队列还可以会解决一些我们特殊业务场景的问题。但是缺点主要在于系统的可用性、复杂性、一致性问题,引入消息队列后,需要考虑MQ的可用性,万一MQ崩溃了岂不是要爆炸?而且复杂性明显提高了,需要考虑一些消息队列的常见问题和解决方案,还有就是一致性问题,一条消息由多个消费者消费,万一有一个消费者消费失败了,就会导致数据不一致。

三、消息队列选型

  目前常见和使用广泛的MQ有ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kakfa,其特性如下:
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  个人总结:
  ActiveMQ早期用的比较多,但是现在貌似用的都不是很多了,网上也没有大规模吞吐量的使用案例分析,社区也貌似不是很活跃了,如果是新项目不建议采用ActiveMQ。

  RabbitMQ现在使用的较为多一些,社区活跃度也很高,功能也很强大,官方还提供了管理的web界面,性能也很好,但是RabbitMQ性能好的主要原因是因为使用erlang语言开发的,erlang语言貌似天生性能好,但对于我们java开发者来说,源码基本看不懂,更别提深入的研究了,不过spring推出了rabbit的支持,貌似还比较好用,比自己去封装实现并且去处理一些问题的要好多了。

  RocketMQ现在开始用的人也比较多,很多人对于RocketMQ的看法是集成了Kafka和RabbitMQ的有点,是阿里开源的产品,貌似现在是捐赠给了Apache,其源码是java写的,功能十分强大并且是经过阿里大规模应用的,能经过阿里实践使用的一般来说可靠性和可用性都是相当高的,但是也存在一些小问题,现在RocketMQ虽然使用的人好像越来越多了,但是文档资料还是比较少,含金量不怎么高,并且阿里开源的有不维护的风险,就像dubbo中间也用2年没维护,有实力的团队应该没有什么问题,小公司小团队需要考虑一下使用RocketMQ。

  Kafka就不多说了,Kafka可以说是业内标准,基本上大数据领域的实时计算、日志、数据处理都是用kafka,开源社区异常活跃,而且像现在阿里云、腾讯云都推出了Kafka的云服务,所以说Kafka就不说了,绝对没问题,放心大胆的用吧。

  最后给一个个人选型意见(不一定对啊),如果是小公司小团队最好采用Kafka和RabbitMQ,有实力的团队可以去搞一搞RocketMQ。

四、如何保证消息队列的高可用性

  由于笔者只使用和实践过RabbitMQ和Kafka,RocketMQ和ActiveMQ了解的不深,所以分析一下RabbitMQ和Kafka的高可用。

(一)RabbitMQ

  RabbitMQ有三种模式:单机模式,普通集群模式,镜像集群模式

(1)单机模式

  单机模式平常使用在开发或者本地测试场景,一般就是测试是不是能够正确的处理消息,生产上基本没人去用单机模式,风险很大。

(2)普通集群模式

  普通集群模式就是启动多个RabbitMQ实例。在你创建的queue,只会放在一个rabbtimq实例上,但是每个实例都同步queue的元数据。在消费的时候完了,上如果连接到了另外一个实例,那么那个实例会从queue所在实例上拉取数据过来。

  这种方式确实很麻烦,也不怎么好,没做到所谓的分布式,就是个普通集群。因为这导致你要么消费者每次随机连接一个实例然后拉取数据,要么固定连接那个queue所在实例消费数据,前者有数据拉取的开销,后者导致单实例性能瓶颈。

  而且如果那个放queue的实例宕机了,会导致接下来其他实例就无法从那个实例拉取,如果你开启了消息持久化,让RabbitMQ落地存储消息的话,消息不一定会丢,得等这个实例恢复了,然后才可以继续从这个queue拉取数据。

  这方案主要是提高吞吐量的,就是说让集群中多个节点来服务某个queue的读写操作。

(3)镜像集群模式

  镜像集群模式是所谓的RabbitMQ的高可用模式,跟普通集群模式不一样的是,你创建的queue,无论元数据还是queue里的消息都会存在于多个实例上,然后每次你写消息到queue的时候,都会自动把消息到多个实例的queue里进行消息同步。

  优点在于你任何一个实例宕机了,没事儿,别的实例都可以用。缺点在于性能开销太大和扩展性很低,同步所有实例,这会导致网络带宽和压力很重,而且扩展性很低,每增加一个实例都会去包含已有的queue的所有数据,并没有办法线性扩展queue。

  开启镜像集群模式可以去RabbitMQ的管理控制台去增加一个策略,指定要求数据同步到所有节点的,也可以要求就同步到指定数量的节点,然后你再次创建queue的时候,应用这个策略,就会自动将数据同步到其他的节点上去了。

(二)Kafka

  Kafka天生就是一个分布式的消息队列,它可以由多个broker组成,每个broker是一个节点;你创建一个topic,这个topic可以划分为多个partition,每个partition可以存在于不同的broker上,每个partition就放一部分数据。

  kafka 0.8以前,是没有HA机制的,就是任何一个broker宕机了,那个broker上的partition就废了,没法写也没法读,没有什么高可用性可言。

  kafka 0.8以后,提供了HA机制,就是replica副本机制。kafka会均匀的将一个partition的所有replica分布在不同的机器上,来提高容错性。每个partition的数据都会同步到吉他机器上,形成自己的多个replica副本。然后所有replica会选举一个leader出来,那么生产和消费都去leader,其他replica就是follower,leader会同步数据给follower。当leader挂了会自动去找replica,然后会再选举一个leader出来,这样就具有高可用性了。

  写数据的时候,生产者就写leader,然后leader将数据落地写本地磁盘,接着其他follower自己主动从leader来pull数据。一旦所有follower同步好数据了,就会发送ack给leader,leader收到所有follower的ack之后,就会返回写成功的消息给生产者。(当然,这只是其中一种模式,还可以适当调整这个行为)

  消费的时候,只会从leader去读,但是只有一个消息已经被所有follower都同步成功返回ack的时候,这个消息才会被消费者读到。

五、如何保证消息消费时的幂等性

  其实消息重复消费的主要原因在于回馈机制(RabbitMQ是ack,Kafka是offset),在某些场景中我们采用的回馈机制不同,原因也不同,例如消费者消费完消息后回复ack, 但是刚消费完还没来得及提交系统就重启了,这时候上来就pull消息的时候由于没有提交ack或者offset,消费的还是上条消息。

  那么如何怎么来保证消息消费的幂等性呢?实际上我们只要保证多条相同的数据过来的时候只处理一条或者说多条处理和处理一条造成的结果相同即可,但是具体怎么做要根据业务需求来定,例如入库消息,先查一下消息是否已经入库啊或者说搞个唯一约束啊什么的,还有一些是天生保证幂等性就根本不用去管,例如redis就是天然幂等性。

  还有一个问题,消费者消费消息的时候在某些场景下要放过消费不了的消息,遇到消费不了的消息通过日志记录一下或者搞个什么措施以后再来处理,但是一定要放过消息,因为在某些场景下例如spring-rabbitmq的默认回馈策略是出现异常就没有提交ack,导致了一直在重发那条消费异常的消息,而且一直还消费不了,这就尴尬了,后果你会懂的。

六、如何保证消息的可靠性传输?

  由于笔者只使用和实践过RabbitMQ和Kafka,RocketMQ和ActiveMQ了解的不深,所以分析一下RabbitMQ和Kafka的消息可靠性传输的问题。、

(一)RabbitMQ

(1)生产者弄丢了数据
  生产者将数据发送到RabbitMQ的时候,可能数据就在半路给搞丢了,因为网络啥的问题,都有可能。此时可以选择用RabbitMQ提供的事务功能,就是生产者发送数据之前开启RabbitMQ事务(channel.txSelect),然后发送消息,如果消息没有成功被RabbitMQ接收到,那么生产者会收到异常报错,此时就可以回滚事务(channel.txRollback),然后重试发送消息;如果收到了消息,那么可以提交事务(channel.txCommit)。但是问题是,RabbitMQ事务机制一搞,基本上吞吐量会下来,因为太耗性能。

  所以一般来说,如果你要确保说写RabbitMQ的消息别丢,可以开启confirm模式,在生产者那里设置开启confirm模式之后,你每次写的消息都会分配一个唯一的id,然后如果写入了RabbitMQ中,RabbitMQ会给你回传一个ack消息,告诉你说这个消息ok了。如果RabbitMQ没能处理这个消息,会回调你一个nack接口,告诉你这个消息接收失败,你可以重试。而且你可以结合这个机制自己在内存里维护每个消息id的状态,如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调,那么你可以重发。

  事务机制和cnofirm机制最大的不同在于,事务机制是同步的,你提交一个事务之后会阻塞在那儿,但是confirm机制是异步的,你发送个消息之后就可以发送下一个消息,然后那个消息RabbitMQ接收了之后会异步回调你一个接口通知你这个消息接收到了。

  所以一般在生产者这块避免数据丢失,都是用confirm机制的。

(2)RabbitMQ弄丢了数据

  就是RabbitMQ自己弄丢了数据,这个你必须开启RabbitMQ的持久化,就是消息写入之后会持久化到磁盘,哪怕是RabbitMQ自己挂了,恢复之后会自动读取之前存储的数据,一般数据不会丢。除非极其罕见的是,RabbitMQ还没持久化,自己就挂了,可能导致少量数据会丢失的,但是这个概率较小。

  设置持久化有两个步骤,第一个是创建queue的时候将其设置为持久化的,这样就可以保证RabbitMQ持久化queue的元数据,但是不会持久化queue里的数据;第二个是发送消息的时候将消息的deliveryMode设置为2,就是将消息设置为持久化的,此时RabbitMQ就会将消息持久化到磁盘上去。必须要同时设置这两个持久化才行,RabbitMQ哪怕是挂了,再次重启,也会从磁盘上重启恢复queue,恢复这个queue里的数据。

  而且持久化可以跟生产者那边的confirm机制配合起来,只有消息被持久化到磁盘之后,才会通知生产者ack了,所以哪怕是在持久化到磁盘之前,RabbitMQ挂了,数据丢了,生产者收不到ack,你也是可以自己重发的。

  哪怕是你给RabbitMQ开启了持久化机制,也有一种可能,就是这个消息写到了RabbitMQ中,但是还没来得及持久化到磁盘上,结果不巧,此时RabbitMQ挂了,就会导致内存里的一点点数据会丢失。

(3)消费端弄丢了数据

  RabbitMQ如果丢失了数据,主要是因为你消费的时候,刚消费到,还没处理,结果进程挂了,比如重启了,那么就尴尬了,RabbitMQ认为你都消费了,这数据就丢了。

  这个时候得用RabbitMQ提供的ack机制,简单来说,就是你关闭RabbitMQ自动ack,可以通过一个api来调用就行,然后每次你自己代码里确保处理完的时候,再程序里ack一把。这样的话,如果你还没处理完,不就没有ack?那RabbitMQ就认为你还没处理完,这个时候RabbitMQ会把这个消费分配给别的consumer去处理,消息是不会丢的。

(二)Kafka

(1)消费端弄丢了数据

  唯一可能导致消费者弄丢数据的情况,就是说,你那个消费到了这个消息,然后消费者那边自动提交了offset,让kafka以为你已经消费好了这个消息,其实你刚准备处理这个消息,你还没处理,你自己就挂了,此时这条消息就丢咯。

  大家都知道kafka会自动提交offset,那么只要关闭自动提交offset,在处理完之后自己手动提交offset,就可以保证数据不会丢。但是此时确实还是会重复消费,比如你刚处理完,还没提交offset,结果自己挂了,此时肯定会重复消费一次,自己保证幂等性就好了。

  生产环境碰到的一个问题,就是说我们的kafka消费者消费到了数据之后是写到一个内存的queue里先缓冲一下,结果有的时候,你刚把消息写入内存queue,然后消费者会自动提交offset。

  然后此时我们重启了系统,就会导致内存queue里还没来得及处理的数据就丢失了

(2)kafka弄丢了数据

  这块比较常见的一个场景,就是kafka某个broker宕机,然后重新选举partiton的leader时。大家想想,要是此时其他的follower刚好还有些数据没有同步,结果此时leader挂了,然后选举某个follower成leader之后,他不就少了一些数据?这就丢了一些数据啊。

  生产环境也遇到过,我们也是,之前kafka的leader机器宕机了,将follower切换为leader之后,就会发现说这个数据就丢了。

  所以此时一般是要求起码设置如下4个参数:

  • 给这个topic设置replication.factor参数:这个值必须大于1,要求每个partition必须有至少2个副本。
  • 在kafka服务端设置min.insync.replicas参数:这个值必须大于1,这个是要求一个leader至少感知到有至少一个follower还跟自己保持联系,没掉队,这样才能确保leader挂了还有一个follower吧。
  • 在producer端设置acks=all:这个是要求每条数据,必须是写入所有replica之后,才能认为是写成功了。
  • 在producer端设置retries=MAX(很大很大很大的一个值,无限次重试的意思):这个是要求一旦写入失败,就无限重试,卡在这里了。

(3)生产者会不会弄丢数据

  如果按照上述的思路设置了ack=all,一定不会丢,要求是,你的leader接收到消息,所有的follower都同步到了消息之后,才认为本次写成功了。如果没满足这个条件,生产者会自动不断的重试,重试无限次。

六、如何保证消息的顺序性

  因为在某些情况下我们扔进MQ中的消息是要严格保证顺序的,尤其涉及到订单什么的业务需求,消费的时候也是要严格保证顺序,不然会出大问题的。

  先看看顺序会错乱的俩场景
1. rabbitmq:一个queue,多个consumer,这不明显乱了
2. kafka:一个topic,一个partition,一个consumer,内部多线程,这不也明显乱了
  如何来保证消息的顺序性呢?
1. rabbitmq:拆分多个queue,每个queue一个consumer,就是多一些queue而已,确实是麻烦点;或者就一个queue但是对应一个consumer,然后这个consumer内部用内存队列做排队,然后分发给底层不同的worker来处理。
2. kafka:一个topic,一个partition,一个consumer,内部单线程消费,写N个内存queue,然后N个线程分别消费一个内存queue即可。

七、如何解决消息队列的延时以及过期失效问题?消息队列满了以后该怎么处理?有几百万消息持续积压几小时怎么解决?

(一)、大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决

  几千万条数据在MQ里积压了七八个小时,从下午4点多,积压到了晚上很晚,10点多,11点多
这个是我们真实遇到过的一个场景,确实是线上故障了,这个时候要不然就是修复consumer的问题,让他恢复消费速度,然后傻傻的等待几个小时消费完毕。这个肯定不能在面试的时候说吧。

  一个消费者一秒是1000条,一秒3个消费者是3000条,一分钟是18万条,1000多万条,所以如果你积压了几百万到上千万的数据,即使消费者恢复了,也需要大概1小时的时间才能恢复过来。

  一般这个时候,只能操作临时紧急扩容了,具体操作步骤和思路如下:

  1. 先修复consumer的问题,确保其恢复消费速度,然后将现有cnosumer都停掉。
  2. 新建一个topic,partition是原来的10倍,临时建立好原先10倍或者20倍的queue数量。
  3. 然后写一个临时的分发数据的consumer程序,这个程序部署上去消费积压的数据,消费之后不做耗时的处理,直接均匀轮询写入临时建立好的10倍数量的queue。
  4. 接着临时征用10倍的机器来部署consumer,每一批consumer消费一个临时queue的数据。
  5. 这种做法相当于是临时将queue资源和consumer资源扩大10倍,以正常的10倍速度来消费数据。
  6. 等快速消费完积压数据之后,得恢复原先部署架构,重新用原先的consumer机器来消费消息。

(二)、消息队列过期失效问题

  假设你用的是rabbitmq,rabbitmq是可以设置过期时间的,就是TTL,如果消息在queue中积压超过一定的时间就会被rabbitmq给清理掉,这个数据就没了。那这就是第二个坑了。这就不是说数据会大量积压在mq里,而是大量的数据会直接搞丢。

  这个情况下,就不是说要增加consumer消费积压的消息,因为实际上没啥积压,而是丢了大量的消息。我们可以采取一个方案,就是批量重导,这个我们之前线上也有类似的场景干过。就是大量积压的时候,我们当时就直接丢弃数据了,然后等过了高峰期以后,比如大家一起喝咖啡熬夜到晚上12点以后,用户都睡觉了。

  这个时候我们就开始写程序,将丢失的那批数据,写个临时程序,一点一点的查出来,然后重新灌入mq里面去,把白天丢的数据给他补回来。也只能是这样了。

  假设1万个订单积压在mq里面,没有处理,其中1000个订单都丢了,你只能手动写程序把那1000个订单给查出来,手动发到mq里去再补一次。

(三)、消息队列满了怎么搞?

  如果走的方式是消息积压在mq里,那么如果你很长时间都没处理掉,此时导致mq都快写满了,咋办?这个还有别的办法吗?没有,谁让你第一个方案执行的太慢了,你临时写程序,接入数据来消费,消费一个丢弃一个,都不要了,快速消费掉所有的消息。然后走第二个方案,到了晚上再补数据吧。

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手在键盘敲很轻,我写的代码很小心。
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