MQ消息队列的12点核心原理总结

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1. 消息生产者、消息者、队列
2.设计Broker主要考虑

1)消息的转储:在更合适的时间点投递,或者通过一系列手段辅助消息最终能送达消费机。

2)规范一种范式和通用的模式,以满足解耦、最终一致性、错峰等需求。

3)其实简单理解就是一个消息转发器,把一次RPC做成两次RPC。发送者把消息投递到broker,broker再将消息转发一手到接收端。

总结起来就是两次RPC加一次转储,如果要做消费确认,则是三次RPC。

3. 点对点消息队列模型

点对点模型 用于 消息生产者 和 消息消费者 之间 点到点 的通信。

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点对点模式包含三个角色:

每个消息都被发送到一个特定的队列,接收者从队列中获取消息。队列保留着消息,可以放在 内存 中也可以 持久化,直到他们被消费或超时。

特点

每个消息只有一个消费者(Consumer)(即一旦被消费,消息就不再在消息队列中)
发送者和接收者之间在时间上没有依赖性
接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功

4. 发布订阅消息模型Topic

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发布订阅模型包含三个角色:

多个发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者。

特点

5.点对点和发布订阅的区别

生产者发送一条消息到队列queue,只有一个消费者能收到。

发布者发送到topic的消息,只有订阅了topic的订阅者才会收到消息。

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6. 消息的顺序性保证

基于Queue消息模型,利用FIFO先进先出的特性,可以保证消息的顺序性。

7. 消息的ACK机制

即消息的Ackownledge确认机制,

为了保证消息不丢失,消息队列提供了消息Acknowledge机制,即ACK机制,当Consumer确认消息已经被消费处理,发送一个ACK给消息队列,此时消息队列便可以删除这个消

息了。如果Consumer宕机/关闭,没有发送ACK,消息队列将认为这个消息没有被处理,会将这个消息重新发送给其他的Consumer重新消费处理。

8.最终一致性的设计思路

主要是用“记录”和“补偿”的方式。

本地事务维护业务变化和通知消息,一起落地,然后RPC到达broker,在broker成功落地后,RPC返回成功,本地消息可以删除。否则本地消息一直靠定时任务轮询不断重发,这样就保证了消息可靠落地broker。

broker往consumer发送消息的过程类似,一直发送消息,直到consumer发送消费成功确认。

我们先不理会重复消息的问题,通过两次消息落地加补偿,下游是一定可以收到消息的。然后依赖状态机版本号等方式做判重,更新自己的业务,就实现了最终一致性。

如果出现消费方处理过慢消费不过来,要允许消费方主动ack error,并可以与broker约定下次投递的时间。

对于broker投递到consumer的消息,由于不确定丢失是在业务处理过程中还是消息发送丢失的情况下,有必要记录下投递的IP地址。决定重发之前询问这个IP,消息处理成功了吗?如果询问无果,再重发。

事务:本地事务,本地落地,补偿发送。本地事务做的,是业务落地和消息落地的事务,而不是业务落地和RPC成功的事务。消息只要成功落地,很大程度上就没有丢失的风险。

9. 消息的事务支持

消息的收发处理支持事务,例如:在任务中心场景中,一次处理可能涉及多个消息的接收、处理,这应该处于同一个事务范围内,如果一个消息处理失败,事务回滚,消息重新回到队列中。

10. 消息的持久化

消息的持久化,对于一些关键的核心业务来说是非常重要的,启用消息持久化后,消息队列宕机重启后,消息可以从持久化存储恢复,消息不丢失,可以继续消费处理。

11. 消息队列的高可用性

在实际生产环境中,使用单个实例的消息队列服务,如果遇到宕机、重启等系统问题,消息队列就无法提供服务了,因此很多场景下,我们希望消息队列有高可用性支持,例如

RabbitMQ的镜像集群模式的高可用性方案,ActiveMQ也有基于LevelDB+ZooKeeper的高可用性方案,以及Kafka的Replication机制等。

12.消息队列的选型和应用场景

具体请参考:高并发架构系列:分布式之消息队列的特点、选型、及应用场景详解

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