Rocket MQ 从入门到实践

为什么要使用消息队列，解决什么问题？（消峰、解藕、异步）

消峰填谷
客户端=》网关 =〉消息队列=》秒杀服务
异步解耦

消息队列中的重要概念理解。（主题、消费组、队列，游标？）

主题（Topic)
消息传输和存储的顶层容器，用于标识同一类业务逻辑的消息
队列（MessageQueue)
消息存储和传输的实际容器，一个Topic有多个队列，可水平扩展
消息（Message)
单位消息，每个消息都有扩展性，负载等信息
消费者（Consumer)
接受并处理消息的运行实体，取到消息业务逻辑进行处理，分PushConsumer和PullConsumer等
消费者组
也叫Consumer ID,多个消费行为一致的消费者的负载均衡分组
生产者
构建并传输消息到服务端的运行实体

消息队列的两种模式
队列模式
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发布-订阅模式
如何实现多消息者订阅同一份消息
RabbitMQ消息模式
生产者将消息发送给Exchange交换机，交换机路由到不同的队列，不同的消费者针对不同的队列进行消费，实现简单、但是消息存储冗余

RocketMQ/Kafka消息模式
生产者将消息推送到队列之后，如果有消费者去消费这个主题上的消息，在队列上记录下不同消费者互不干扰不同的消费位置，它就可享有同一份消息

RocketMQ 部署架构
请添加图片描述
核心关系：主题、队列、消费者、消费组、消费位置

最佳实践：合理划分主题和Tag

接入Rocket MQ，业务消息的拆分可以基于Topic进行，也可以基于消息tag和属性进行
遵守三个基本原则
1、消息的类型是否一致：不同类型的消息，如顺序消息和普通消息需要使用不同的主题进行拆分，无法通过tag标签进行分类
2、业务域是否相同：不同业务域和部门的消息应该拆分不同的主题。例如物流消息和支付消息应该使用两个不同的主题
3、消息量级和重要性是否一致：如果消息的量级规模存在巨大差异，或者说消息的链路重要程度存在差异，则应该使用不同的主题进行隔离拆分

订阅关系一致性
同一个消费组、订阅的Topic一样，且过滤的表达式也要一致

消息堆积怎么办？

1、发送端堆积（比较少见）
批量发送
增加并发
2、消费端堆积
增加资源：
加机器、升配置等。增加机器无效果考虑增加topic队列数
提升消费性能
优化消费逻辑，批量并发消费、改用性能更好的语言
解决报错
顺序消费，某个队列单条消息消费失败（大量的消费重试），导致队列阻塞，堆积
系统降级
服务重要业务，降低影响

一定要保证消费端的性能要高于生产端的发送性能、这样才的系统才能健康的持续运行

Rocket MQ 如何确保消息不丢失（生产、存储、消费三个阶段）

生产阶段 消息在生产者创建出来，经过网络传输到Broker端
检查发送状态、失败要有补偿机制
存储阶段 在这个阶段消息在Broker端存储。
集群部署，主备都写成功，才返回成功
消费阶段 Consumer从Broker上拉取消息，经过网络传输到Consumer上
失败重试、消费者失败回应RECONSUMER_LATER
重试多次进入死信队列、堆积监控。

如何处理消费过程中的重复问题？（消费重复的情况必然存在，如何幂等处理？）

在MQTT协议中，给出了三种传递消息时能够提供服务质量的标准
At most once: 无可靠性保证、允许丢消息
At least once:至少被送达一次。即不丢消息，但也有少量重复。
Exactly once：消息只会被送达一次，不丢失也不重复

幂等性
At least once+幂等性 = Exactly once
1、利用数据库的唯一约束实现幂等（主键、如Redis setnx)
2、为更新的数据设置前置条件
3、记录并检查操作（Token机制或者GUID（全局唯一ID）机制）

Rocket MQ 如何解决消息顺序问题？（全局有序只能开一个队列，局部有序，要求顺序放同一个队列）

顺序消息：有网络延迟如何保证消费顺序？
因为网络延迟M2消息比M1先到Server服务端
全局有序
增加ACK确认机制，全局串行，缺点只要一条消息有问题，就会全局阻塞
局部有序
需要顺序消费时，针对队列加锁串行消费，这样实现局部有序，适用于大多数场景，使得同一个Topic中多个队列能并行消费，提高效率