請務(wù)必講清楚你項目里使用的消息中間件（MQ），如何選擇的？
- MQ 為什么在系統(tǒng)中使用?一定要在分布式系統(tǒng)中使用嗎?
- MQ 有哪些中間件?他們有哪些特點?
- MQ 給系統(tǒng)帶來好處的同時有沒有帶來什么問題?如何解決?
在阿里的面試中，面試官問到關(guān)于 MQ 的幾個問題：
你的項目中 MQ 的作用?
為什么選擇這款 MQ 作為消息中間件?
重復消費怎么辦?
如何確保消息被消費?
有遇到其他問題嗎?
那么接下來帶著問題先思考下，有好的想法可以在評論區(qū)留言，大家一起分享。
消息中間件在系統(tǒng)中的使用
MQ 在系統(tǒng)中到底有哪些作用呢?拋開基本的消息發(fā)布訂閱不說，還有以下幾點：
- 分布式系統(tǒng)解耦
- 不需要立即返回的業(yè)務(wù)異步處理
- 削峰填谷，不直接訪問服務(wù)，緩解服務(wù)壓力，增加性能
- 日志記錄
分布式系統(tǒng)解耦
在分布式系統(tǒng)中，要么是通過 rest 調(diào)用，要么是通過 dubbo 等 RPC 調(diào)用，但是有些場景需要解耦設(shè)計，不能直接調(diào)用。 比如消息驅(qū)動的系統(tǒng)中，消息發(fā)送者完成本地業(yè)務(wù)，發(fā)送消息，多平臺的消息消費者服務(wù)需要收到推送的消息，然后繼續(xù)處理其他業(yè)務(wù)。
看這兩個架構(gòu)圖，第一種 BC 都直接依賴 A 服務(wù)，那么如果 A 中的接口修改，BC 都要跟著做修改，耦合度高。 第二種，通過 MQ 來作為中間件收發(fā)消息，BC 只依賴收到的消息而不是具體的接口，這樣即使 A 服務(wù)修改或者增加其他服務(wù)，都只要訂閱MQ就行。
不要求實時的業(yè)務(wù)異步處理
用戶注冊業(yè)務(wù)流程為例：
- 用戶注冊入庫
- 用戶驗證郵件發(fā)送
- 用戶驗證短信發(fā)送
原來的系統(tǒng)設(shè)計，這樣的服務(wù)流程會串行處理，即先 1-2-3 ;但是這里可以思考下，如果單個服務(wù)單臺機器的情況下，注冊用戶特別多，系統(tǒng)能不能抗住?
這里假設(shè)各個階段的時間 1 = 50ms ， 2 = 50ms ， 3 = 50ms，那么一個請求下來就是 all = 150ms; 這里再假設(shè)，這個服務(wù)器 CPU = 1 ， 且只能處理單線程，那么以這種單臺服務(wù)器單線程的 QPS 來算;QPS = 1000/150 ≈ 7
現(xiàn)在我要讓這個 QPS * 3 提升三倍，這個時候引入 MQ 服務(wù)作為中間件
如圖可見，我在 A 服務(wù)用戶注冊完成后，就直接返回了，這個時候 MQ 用來發(fā)送異步處理消息，B，C 服務(wù)分別處理。
A 不用等待 B、C 的返回結(jié)果 ，這樣用戶體驗就是只有 50ms 等待時間。而在郵件、短信這個階段，因為網(wǎng)絡(luò)延遲原因，用戶可以接受一定時間的等待。
削峰填谷
一般的服務(wù)，我們的請求訪問到系統(tǒng)都是直接請求，這樣的模式在用戶訪問量不大的情況下，問題不是很大。 但是如果用戶請求達到了一定的瓶頸或者產(chǎn)生了一些問題，我們就需要考慮優(yōu)化我們的架構(gòu)設(shè)計，MQ 中間件正是解決辦法之一。
下面以秒殺系統(tǒng)為例分析問題 秒殺系統(tǒng)瞬間百萬并發(fā)，怎么處理?一般秒殺系統(tǒng)會進行請求過濾，無效、重復都會被過濾一遍，剩下的才真正進入到秒殺服務(wù)、訂單服務(wù)。 但即使這樣并發(fā)仍然很高，如果網(wǎng)關(guān)把全部請求都轉(zhuǎn)發(fā)到下游訂單服務(wù)，一樣會壓垮下游系統(tǒng)，造成服務(wù)不可用甚至雪崩。
真實的秒殺系統(tǒng)更復雜 ，包含 Nginx 、網(wǎng)關(guān)、注冊中心、redis 緩存、mysql 集群、消息隊列集群
解決方式就是將上游處理的較快的任務(wù)，加入到隊列處理，下游逐一消費隊列，直到所有隊列消費完成。 假如秒殺服務(wù)處理請求數(shù)：1000/s，
下游訂單服務(wù)處理請求書：10/s，
為了不給下游訂單服務(wù)造成壓力，秒殺后的信息發(fā)送到隊列，訂單服務(wù)就可以從容淡定的每秒處理十個，而不是直接塞 1000 個請求
也不管人家愿意不愿意。
到這里，可以總結(jié)下秒殺系統(tǒng)的過濾方式：
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每秒透過請求數(shù)限制，例如 100/s，可以使用 Nginx ，sentinel
過濾同一用戶的重復請求，通過用戶唯一標識、商品信息，
通過消息隊列存儲成功的秒殺信息，下游訂單系統(tǒng)處理
日志
所有服務(wù)都將日志發(fā)送到 MQ 服務(wù)用來作為日志存儲。 MQ 作為中間件對日志進行持久化、轉(zhuǎn)發(fā) 大數(shù)據(jù)服務(wù)對 MQ 讀取和進行日志分析
MQ 怎么選
有人上來就是一通性能比較，然后說 RabbitMQ 是世界上最好的 MQ…
你把挑選 MQ 比作挑老婆吧，上來就要全套，膚白貌美、前凸后翹、性感火辣、勤勞能干。。。 真是缺乏社會的教育啊，兄弟 養(yǎng)得起嗎?動不動一套保養(yǎng)套餐，1W/月 守得住嗎?隔壁老王經(jīng)常來你家吃飯吧，瘋狂腦補。。。 吃的消嗎?紅棗+枸杞+腎寶片，怕是心有余力不足吧
言歸正傳，其實我覺得這是一個思考題，首先我們要看的應(yīng)該是條件是哪些?
1. 用途?是用來做日志、解耦、還是異步處理
2. 公司情況?人員是否充足，現(xiàn)有人員技術(shù)棧情況，人員的技術(shù)棧實力
3. 項目情況?項目周期，人員，用戶量，架構(gòu)設(shè)計，是否老項目
4. 主流 MQ 現(xiàn)狀?穩(wěn)定可靠度，社區(qū)活躍度，文檔全面性，云服務(wù)支持情況
上圖的例子日志消息就是使用的 kafka，為什么是kafka? Kafka是LinkedIn開源的分布式發(fā)布-訂閱消息系統(tǒng)，屬于 Apache 頂級項目，社區(qū)活躍。
Kafka主要特點是基于Pull的模式來處理消息消費，追求高吞吐量，一開始的目的就是用于日志收集和傳輸。 后來版本開始支持復制，不支持事務(wù)，對消息的重復、丟失、錯誤沒有嚴格要求，適合產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的數(shù)據(jù)收集業(yè)務(wù)。 但是 kafka 相對來說很重，需要依賴 zookeeper，大公司里使用沒問題，也少不了專人維護。
RocketMQ 是阿里開源的一套可靠消息系統(tǒng)，已經(jīng)捐贈 Apache 成為頂級項目。剛開始定位于非日志的可靠消息傳輸，其實在日志處理方面性能也不錯。
目前支持的客戶端包括 java，c++，GO ，社區(qū)比較活躍，文檔還算全面。但是涉及到核心的要修改還是有難度的，畢竟阿里云靠賣這個服務(wù)賺錢呢。
所以如果公司實力不自信還是慎重選擇吧，實在不行可以直接購買云服務(wù)，省心省力，還是那句話，看實際情況。
主流 MQ 的特點 下圖是來源網(wǎng)絡(luò)的圖片，部分描述已經(jīng)過時，但是基本不差，僅供參考：
如何確保消息不被重復消費
這里簡單說說，后面專門針對這個問題進行書寫招供。 大致就是一些特殊原因例如網(wǎng)絡(luò)原因，服務(wù)重啟造成消息消費未被記錄，造成重復消費的可能。 一般的處理方式就是保證接口設(shè)計的冪等性，主旨通過唯一標識判斷是否存在。
1. redis 緩存使用，唯一性 token 保存redis，每次消費后刪除 token
2. 唯一主鍵判斷，數(shù)據(jù)庫判斷是否存在該主鍵記錄，存在則更新，不存在則插入
