「轻阅读」消息总线（MQ）知多少

果子爸聊技术 2020-01-07 17:40:15 ⋅ 636 阅读

1 什么时候用MQ？

1.1 MQ的基本概念

  消息总线（Message Queue，MQ），是一种跨进程的通信机制，用于在上下游之间传递消息。MQ是一种常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务，消息发送上游只需要依赖MQ，逻辑上和物理上都不用依赖其他服务。

1.2 MQ的使用场景

场景一：数据驱动的任务依赖

  有些任务之间有一定的依赖关系，比如：task3需要使用task2的输出作为输入，task2需要使用task1的输出作为输入。这样的话，tast1, task2, task3之间就有任务依赖关系，必须task1先执行，再task2执行，再task3执行。对于这类需求，常见的实现方式是，使用cron人工排执行时间表：

task1，0:00执行，经验执行时间为50分钟;
task2，1:00执行（为task1预留10分钟buffer），经验执行时间也是50分钟;
task3，2:00执行（为task2预留10分钟buffer）

这种方法的坏处是：

  1. 如果有一个任务执行时间超过了预留buffer的时间，将会得到错误的结果;

  2. 总任务的执行时间很长，总是要预留很多buffer，如果前置任务提前完成，后置任务不会提前开始;

  3. 如果一个任务被多个任务依赖，这个任务将会称为关键路径，排班表很难体现依赖关系，容易出错;

  4. 如果有一个任务的执行时间要调整，将会有多个任务的执行时间要调整。
    优化方案是，采用MQ解耦：

  5. task1准时开始，结束后发一个“task1 done”的消息;

  6. task2订阅“task1 done”的消息，收到消息后第一时间启动执行，结束后发一个“task2 done”的消息;

  7. task3同理

采用MQ的优点是：

  1. 不需要预留buffer，上游任务执行完，下游任务总会在第一时间被执行;

  2. 依赖多个任务，被多个任务依赖都很好处理，只需要订阅相关消息即可;

  3. 有任务执行时间变化，下游任务都不需要调整执行时间
      需要特别说明的是，MQ只用来传递上游任务执行完成的消息，并不用于传递真正的输入输出数据。

场景二：上游不必关心执行结果

  上游需要关注执行结果时要用“调用”；上游不关注执行结果时，就可以使用MQ了。58同城的很多下游需要关注“用户发布帖子”这个事件，比如用户发布帖子后，修改用户统计数据。
  对于这类需求，常见的实现方式是使用调用关系：帖子发布服务执行完成之后，调用下游业务来完成消息的通知。但事实上，这个通知是否正常正确的执行，帖子发布服务根本不关注。

这种方法的坏处是：

  1. 帖子发布流程的执行时间增加了;

  2. 下游服务宕机，可能导致帖子发布服务受影响，上下游逻辑+物理依赖严重;

  3. 每当增加一个需要知道“帖子发布成功”信息的下游，修改代码的是帖子发布服务，属于架构设计中典型的依赖倒转。

优化方案是，采用MQ解耦：

  1. 帖子发布成功后，向MQ发一个消息;

  2. 哪个下游关注“帖子发布成功”的消息，主动去MQ订阅

采用MQ的优点是：

  1. 上游执行时间短;

  2. 上下游逻辑+物理解耦，除了与MQ有物理连接，模块之间都不相互依赖;

  3. 新增一个下游消息关注方，上游不需要修改任何代码

场景三：上游关注执行结果，但执行时间很长

  有时候上游需要关注执行结果，但执行结果时间很长。微信支付，跨公网调用微信的接口，执行时间会比较长，但调用方又非常关注执行结果，此时一般怎么玩呢？

一般采用“回调网关+MQ”方案来解耦：

  1. 调用方直接跨公网调用微信接口;

  2. 微信返回调用成功，此时并不代表返回成功;

  3. 微信执行完成后，回调统一网关;

  4. 网关将返回结果通知MQ;

  5. 请求方收到结果通知

 

 这里需要注意的是，不应该由回调网关来调用上游来通知结果，如果是这样的话，每次新增调用方，回调网关都需要修改代码，仍然会反向依赖，使用回调网关+MQ的方案，新增任何对微信支付的调用，都不需要修改代码啦。

1.3 什么时候不使用MQ

  虽然MQ是分层架构中的解耦利器，但调用与被调用的关系，是无法被MQ取代的。

MQ的不足是：

  1. 系统更复杂，多了一个MQ组件;

  2. 消息传递路径更长，延时会增加;

  3. 消息可靠性和重复性互为矛盾，消息不丢不重难以同时保证;

  4. 上游无法知道下游的执行结果，这一点是很致命的
    例如：用户登录场景，登录页面调用passport服务，passport服务的执行结果直接影响登录结果，此处的”登录页面”与”passport服务”就必须使用调用关系，而不能使用MQ通信。

1.4 总结

  1. MQ是一个互联网架构中常见的解耦利器。

  2. 什么时候不使用MQ？上游实时关注执行结果。

  3. 什么时候使用MQ？1）数据驱动的任务依赖; 2）上游不关心多下游执行结果; 3）异步返回执行时间长。

2 MQ是如何做到消息必达？

  MQ要想尽量消息必达，架构上有两个核心设计点：（1）消息落地（2）消息超时、重传、确认。

2.1 MQ核心架构

  MQ是一个系统间解耦的利器，它能够很好的解除发布者、订阅者之间的耦合，将上下游的消息投递解耦成两个部分。MQ的核心架构图，基本可以分为三大块：

  1. 发送方 -> 左侧粉色部分，由两部分构成：业务调用方与MQ-client-sender，其中后者向前者提供了两个核心API：SendMsg(bytes[] msg)、SendCallback();

  2. MQ核心集群 -> 中间蓝色部分，分为四个部分：MQ-server，zk，db，管理后台web;

  3. 接收方 -> 右侧黄色部分，由两部分构成：业务接收方与MQ-client-receiver，其中后者向前者提供了两个核心API：RecvCallback(bytes[] msg)、SendAck()

2.2 MQ消息可靠投递核心流程

  MQ既然将消息投递拆成了上下半场，为了保证消息的可靠投递，上下半场都必须尽量保证消息必达。

MQ消息投递上半场，MQ-client-sender到MQ-server流程见上图：

MQ-client将消息发送给MQ-server（此时业务方调用的是API：SendMsg）;
MQ-server将消息落地，落地后即为发送成功;
MQ-server将应答发送给MQ-client（此时回调业务方是API：SendCallback）
  MQ消息投递下半场，MQ-server到MQ-client-receiver流程见上图：

MQ-server将消息发送给MQ-client（此时回调业务方是API：RecvCallback）；
MQ-client回复应答给MQ-server（此时业务方主动调用API：SendAck）；
MQ-server收到ack，将之前已经落地的消息删除，完成消息的可靠投递

2.3 如果消息丢了怎么办？

  MQ消息投递的上下半场，都可以出现消息丢失，为了降低消息丢失的概率，MQ需要进行超时和重传。

2.3.1 上半场的超时与重传

  MQ上半场的1或者2或者3如果丢失或者超时，MQ-client-sender内的timer会重发消息，直到期望收到3，如果重传N次后还未收到，则SendCallback回调发送失败，需要注意的是，这个过程中MQ-server可能会收到同一条消息的多次重发。

2.3.2 下半场的超时与重传

  MQ下半场的4或者5或者6如果丢失或者超时，MQ-server内的timer会重发消息，直到收到5并且成功执行6，这个过程可能会重发很多次消息，一般采用指数退避的策略，先隔x秒重发，2x秒重发，4x秒重发，以此类推，需要注意的是，这个过程中MQ-client-receiver也可能会收到同一条消息的多次重发。

3.MQ如何做到消息幂等

3.1 消息必达的前提

MQ消息必达，架构上有两个核心设计点：消息落地，消息超时、重传、确认

  它由发送端、服务端、固化存储、接收端四大部分组成。为保证消息的可达性，超时、重传、确认机制可能导致消息总线、或者业务方收到重复的消息，从而对业务产生影响。所以，MQ幂等性设计至关重要。

3.2 上半场的幂等性设计

MQ消息发送上半场，即上图中的步骤1-3

  1. 发送端MQ-client将消息发给服务端MQ-server;

  2. 服务端MQ-server将消息落地;

  3. 服务端MQ-server回ACK给发送端MQ-client

  如果3丢失，发送端MQ-client超时后会重发消息，可能导致服务端MQ-server收到重复消息。此时重发是MQ-client发起的，消息的处理是MQ-server。
  为了避免步骤2落地重复的消息，对每条消息，MQ系统内部必须生成一个inner-msg-id，作为去重和幂等的依据，这个内部消息ID的特性是：

1）全局唯一;
2）MQ生成，具备业务无关性，对消息发送方和消息接收方屏蔽

  有了这个inner-msg-id，就能保证上半场重发，也只有1条消息落到MQ-server的DB中，实现上半场幂等。

3.3 下半场的幂等性设计

MQ消息发送下半场，即上图中的步骤4-6

4，服务端MQ-server将消息发给接收端MQ-client;
5，接收端MQ-client回ACK给服务端;
6，服务端MQ-server将落地消息删除

  需要强调的是，接收端MQ-client回ACK给服务端MQ-server，是消息消费业务方的主动调用行为，不能由MQ-client自动发起，因为MQ系统不知道消费方什么时候真正消费成功。
  如果5丢失，服务端MQ-server超时后会重发消息，可能导致MQ-client收到重复的消息。此时重发是MQ-server发起的，消息的处理是消息消费业务方，消息重发势必导致业务方重复消费。为了保证业务幂等性，业务消息体中，必须有一个biz-id，作为去重和幂等的依据，这个业务ID的特性是：

（1）对于同一个业务场景，全局唯一
（2）由业务消息发送方生成，业务相关，对MQ透明
（3）由业务消息消费方负责判重，以保证幂等

  有了这个业务ID，才能够保证下半场消息消费业务方即使收到重复消息，也只有1条消息被消费，保证了幂等。

3.4 总结

  MQ为了保证消息必达，消息上下半场均可能发送重复消息，如何保证消息的幂等性呢？

上半场

MQ-client生成inner-msg-id，保证上半场幂等。
这个ID全局唯一，业务无关，由MQ保证。

下半场

业务发送方带入biz-id，业务接收方去重保证幂等。
这个ID对单业务唯一，业务相关，对MQ透明。

结论：幂等性，不仅对MQ有要求，对业务上下游也有要求。

4. MQ如何实现消息延迟

4.1 缘起

  很多时候，业务有“在一段时间之后，完成一个工作任务”的需求。例如：滴滴打车订单完成后，如果用户一直不评价，48小时后会将自动评价为5星。一般来说怎么实现这类“48小时后自动评价为5星”需求呢？常见方案：启动一个cron定时任务，每小时跑一次，将完成时间超过48小时的订单取出，置为5星，并把评价状态置为已评价。
  假设订单表的结构为：t_order(oid, finish_time, stars, status, …)，更具体的，定时任务每隔一个小时会这么做一次：
select oid from t_order where finish_time > 48hours and status=0;
update t_order set stars=5 and status=1 where oid in[…];
  如果数据量很大，需要分页查询，分页update，这将会是一个for循环。方案的不足：

（1）轮询效率比较低
（2）每次扫库，已经被执行过记录，仍然会被扫描（只是不会出现在结果集中），有重复计算的嫌疑
（3）时效性不够好，如果每小时轮询一次，最差的情况下，时间误差会达到1小时
（4）如果通过增加cron轮询频率来减少（3）中的时间误差，（1）中轮询低效和（2）中重复计算的问题会进一步凸显

4.2 高效延时消息设计与实现

  高效延时消息，包含两个重要的数据结构：

（1）环形队列，例如可以创建一个包含3600个slot的环形队列（本质是个数组）
（2）任务集合，环上每一个slot是一个Set

  同时，启动一个timer，这个timer每隔1s，在上述环形队列中移动一格，有一个Current Index指针来标识正在检测的slot。

Task结构中有两个很重要的属性：

（1）Cycle-Num：当Current Index第几圈扫描到这个Slot时，执行任务
（2）Task-Function：需要执行的任务指针

  假设当前Current Index指向第一格，当有延时消息到达之后，例如希望3610秒之后，触发一个延时消息任务，只需：

（1）计算这个Task应该放在哪一个slot，现在指向1，3610秒之后，应该是第11格，所以这个Task应该放在第11个slot的Set中
（2）计算这个Task的Cycle-Num，由于环形队列是3600格（每秒移动一格，正好1小时），这个任务是3610秒后执行，所以应该绕3610/3600=1圈之后再执行，于是Cycle-Num=1

  Current Index不停的移动，每秒移动到一个新slot，这个slot中对应的Set，每个Task看Cycle-Num是不是0：

（1）如果不是0，说明还需要多移动几圈，将Cycle-Num减1
（2）如果是0，说明马上要执行这个Task了，取出Task-Funciton执行（可以用单独的线程来执行Task），并把这个Task从Set中删除

  使用了“延时消息”方案之后，“订单48小时后关闭评价”的需求，只需将在订单关闭时，触发一个48小时之后的延时消息即可：

（1）无需再轮询全部订单，效率高
（2）一个订单，任务只执行一次
（3）时效性好，精确到秒（控制timer移动频率可以控制精度）

4.3 总结

  环形队列是一个实现“延时消息”的好方法，开源的MQ好像都不支持延迟消息，不妨自己实现一个简易的“延时消息队列”，能解决很多业务问题，并减少很多低效扫库的cron任务。

5.MQ如何实现削峰填谷

5.1 站点与服务、服务与服务上下游之间，一般如何通讯？

  一种是“直接调用”，通过RPC框架，上游直接调用下游；另一种是采用“MQ推送”，上游将消息发给MQ，MQ将消息推送给下游。

5.2 为什么会有流量冲击？

  不管采用“直接调用”还是“MQ推送”，都有一个缺点，下游消息接收方无法控制到达自己的流量，如果调用方不限速，很有可能把下游压垮。假如，上游下单业务简单，每秒发起了10000个请求，下游秒杀业务复杂，每秒只能处理2000个请求，很有可能导致下游系统被压垮，引发雪崩。

  为了避免雪崩，常见的优化方案有两种：1）业务上游队列缓冲，限速发送；2）业务下游队列缓冲，限速执行。

5.3 MQ怎么改能缓冲流量？

  由MQ-server推模式，升级为MQ-client拉模式。MQ-client根据自己的处理能力，每隔一定时间，或者每次拉取若干条消息，实施流控，达到保护自身的效果。并且这是MQ提供的通用功能，无需上下游修改代码。

5.4 如果上游发送流量过大，会不会导致消息在MQ中堆积？

  下游MQ-client拉取消息，消息接收方能够批量获取消息，需要下游消息接收方进行优化，方能够提升整体吞吐量，例如：批量写。

5.4 结论

1）MQ-client提供拉模式，定时或者批量拉取，可以起到削平流量，下游自我保护的作用（MQ需要做的）
2）要想提升整体吞吐量，需要下游优化，例如批量处理等方式（消息接收方需要做的）



注意：本文归作者所有，未经作者允许，不得转载

#Spring Boot #轻阅读
阅读全部

全部评论: 0 条

    我有话说:

    「轻阅读」Mysql调优你不得不知的细节

    多数时候数据库会成为整个系统的瓶颈

    「轻阅读」消息中间件如何实现每秒几十万的高并发写入？

    消息中间件

    「轻阅读」ZK和EureKa的区别（CAP理论）

    3分钟阅读

    「轻阅读」“来我公司做技术总监吧” “要写代码吗?” “不写代码你来干嘛?”

    标题来源于一段真实的对话，老赵，小李都是我的朋友，我作为中间人介绍他们认识，我们约在上海码农圣地--张江某咖啡馆。

    「轻阅读」Code Review最佳实践

    Code Review（代码审查）

    「轻阅读」京东商城交易系统的演进之路

    原文：https://www.toutiao.com/i6762874634867048963商城服务如图所

    「轻阅读」如何构建可伸缩的Web应用？

    可伸缩性已经成为Web应用程序的DNA！

    「轻阅读」怎样才算得上合格的程序员？

    与君共勉

    「轻阅读」大众点评是如何分表分库的？

    原大众点评的订单单表早就已经突破两百G，由于查询维度较多，即使加了两个从库，优化索引，仍然存在很多查询不理想

    「轻阅读」如何设计移动端屏适配方案

    在众多的移动设备中，前端开发人员如何在不同屏幕大小，不同程度的高清屏下去百分百的还原设计稿，从来都不

    「轻阅读」推荐系统中信息增强的小技巧

    实用的推荐系统的构建经验，如何进行信息增强。

    「轻阅读」轻松理解 Kubernetes 的核心概念

    Kubernetes 迅速成为云环境中软件部署和管理的新标准。

    「轻阅读」4大服务注册发现技术对比

    架构设计中的 CAP 和 BASE 理论

    「轻阅读」“做完”和“做好”的区别

    在工作中，“做完”和“做好”虽然仅一字之差，但前者只是完成了某项工作，而后者则不仅是完成了工作还有一个好的结

    「轻阅读」作为程序员，再也不想和PM干架了

    严于律己，宽以待人

    「轻阅读」几百万数据放入内存不会把系统撑爆吗？

    测试一把

    「轻阅读」高并发几十万的写入，Kafka是如何实现的？

    业务解耦、流量削峰、灵活扩展

    「轻阅读」亿级用户的分布式数据存储解决方案

    分布式数据库和分布式存储是分布式系统中难度最大、挑战最大，也是最容易出问题的地方。互联网公司只有解决分布式数据存储的问题，才能支撑更多次亿级用户的涌入。

    「轻阅读」移动端事件穿透的原理与解决方案

    本文将带你了解事件穿透及如何在实际项目中选择合适的方案解决事件穿透问题。