rocketmq中专业术语、消息队列需要解决的问题

今天就跟大家聊聊有关rocketmq中专业术语、消息队列需要解决的问题，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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专业术语：

• Producer： 消息生产者，负责产生消息，一般由业务系统负责产生消息

• Consumer： 消息消费者，负责消费消息，一般是后台系统负责异步消费

• Push Consumer：
  Consumer的一种，应用通常向Consumer对象注册一个Listener接口，一旦收到消息，Consumer对象立刻回调Listener接口方法

• Pull Consumer：
  Consumer的一种，通常主动调用Consumer的拉消息方法从broker拉消息，主动权由应用控制

• Producer Group：
  一类Producer的集合名称，这类Producer通常发送一类消息，且发送逻辑一致

• Consumer Group：
  一类Consumer的集合名称，这类Consumer通常发送一类消息，且发送逻辑一致

• Broker：
  消息中转角色，负责存储消息，转发消息，一般也称为Server。在JMS规范中称为Provider

• 广播消费：
  一条消息被多个Consumer消费，即使这些Consumer属于同一个Consumer Group，消息也会被Consumer Group中的每个Consumer都被消费一次，广播消费中的Consumer Group概念可以认为在消息 划分方面无意义。 在CORBA Notification规范中，消费方式都属于广播消费 在JMS规范中，相当于JMS publish/subscribe model

• 集群消费：
  一个Consumer Group中的实例平均分摊消费消息。例如某个topic有9条消息，其中一个Consumer Group有3个实例（可能是三个进程或者3台机器），那么每个实例只能消费其中3条消息

• 顺序消息：
  消费消息的顺序要同发送消息的顺序一致，在RocketMq中，主要指的是局部顺序，即一类消息为满足顺序性，必须Producer单线程顺序发送，且发送到同一个队列，这样Consumer就可以按照 Producer发送的顺序去消费消息。

• 普通顺序消息：
  顺序消息的一种，正常情况下可以保证完全的顺序消息，但是一旦发生通信异常，Broker重启，由于队列总数发生变化，哈希取模后定位的队列会变化，产生短暂的消息队列顺序不一致。
  如果业务能容忍在集群异常情况（如某个Broker宕机或者重启）下，消息短暂的乱序，使用普通顺内需方式比较合适。

• 严格顺序消息：
  顺序消息的一种，无论正常异常情况都能保证顺序，但是牺牲了分布式FailOver特性，即Broker集群中要有一台机器不可用，则整个集群都不可用，服务可用性大大降低
  如果服务器部署为同步双写模式，此缺陷可通过备机自动切换为主避免，不过仍然会存在几分钟服务不可用。（依赖同步双写，主备自动切换，自动切换功能还未实现） 目前已知的应用只有数据库binlog同步强依赖严格顺序消息，其他应用绝大部分都可以容忍短暂乱序，推荐使用普通顺序消息。

• Message Queue
  在RocketMq中，所有消息队列都是持久化，长度无限的数据结构，所谓长度无限是指队列中的每个存储单元都是定长，访问其中的存储单元使用offset来访问，offset为java long类型，64位，理论上在100年 内不会溢出，所以认为长度无限，另外队列中只保存最近几天的数据，之前的数据会按照过期时间来删除。 也可以认为Message Queue是一个长度无限的数组，offset就是下标。

消息队列需要解决哪些问题：

1、Publish/Subscribe

发布订阅消息是消息中间件的最基本的功能，也是相对于传统的RPC而言

2、Message Priority（消息优先级）

规范中描述的优先级是指在一个消息队列中，每条消息都有不同的优先级，一般用整数来描述，优先级高的消息先投递，如果消息完全在一个内存队列中，那么在投递前可以按照优先级排序，令优先级高的先投递。 由于Rocketmq所有消息都是持久化的，所以如果按照优先级来排序，开销会非常大，因此RocketMq没有特意支持消息优先级，但是可以通过变通的方式实现类似功能，即单独配置一个优先级高的队列，和一个普通 优先级的队列，将不同优先级发送到不同的队列即可。 对于优先级问题可以归纳为2类：
1）只要达到优先级目的即可，不是严格意义上的优先级，通常将优先级划分为高、中、低，或者再多几个级别。每个优先级可以用不同的topic表示，指定不同topic来表示优先级，这种方式可以解决一部分优先级问题， 但是对业务的优先级精确性做了妥协。
2）严格的优先级，优先级用整数表示，例如：0~65535，这种优先级问题一般使用不同topic解决就非常不合适。如果让MQ解决此问题，会对MQ性能造成非常大的影响。这里要确保一点，业务上是否需要这种严格的优先级， 如果将优先级压缩成几个，对业务影响有多大？

3、Message Order（消息顺序）

消息有序指的是一类消息消费时，能按照发送顺序来消费。例如：一个订单产生了3条消息，分别是订单创建，订单付款，订单完成。消费时，要按照这个顺序消费才能有意义。但是同时订单之间是可以并行消费的。 RocketMq可以严格的保证消息有序。

4、Message Filter

Broker端消息过滤： 在Broker中，按照Consumer的要求做过滤，优点是减少了对于Consumer无用消息的网络传输。缺点是增加了Broker的负担，实现相对复杂
1）淘宝Notify支持多种过滤方式，包含按照消息类型过滤，灵活的语法表达式过滤
2）淘宝RocketMQ支持按照简单的MessageTag过滤，也支持按照Message Header、body进行过滤

5、Message Persistence(消息持久化)

消息中间件通常采用的几种持久化方式：
1）持久化到数据库，例如MySQL
2）持久化到kv存储，例如levelDB、伯克利DB等kv存储系统
3）文件记录形式持久化，例如kafka，rocketmq
4) 对内存数据做一个持丽化镜像，例如 beanstalkd，VisiNotify
1）2）3）三种持久方式都具有将内存队列Buffer进行扩展的能力，4）只是一个内存镜像，作用是当broker挂掉重启后仍然能将之前内存的数据恢复出来
Rocketmq参考了kafka的持久化方式，充分利用Linux文件系统内存cache提高性能

6、Message Reliablity（消息的可靠性）

影响消息可靠性的几种情况: (1) Broker 正常关闭
(2) Broker 异常 Crash（崩溃）
(3) OS Crash
(4) 机器掉电，但是能立即恢复供电情况。
(5) 机器无法开机(可能是cpu、主板、内存等关键设备损坏)
(6) 磁盘设备损坏。
1）2）3）4）四种情况都属于硬件资源可立即恢复情况，Rocketmq在这四种情况下能保证消息不丢，后者丢失少量数据（依赖刷盘方式是同步还是异步）
5）6）属于单点故障，且无法恢复，一旦发生，在此单点上的消息全部丢失。RocketMQ在这两种情况下，通过异步复制，可保证99%的消息不丢，但是仍然会有极少量的消息可能丢失，通过同步双写技术可以避免单点，同步双写势必会影响性能，适合对消息可靠性要求极高的场合，例如与Money相关的应用。
rocketmq3.0版本支持同步双写

7、Low Latency Messaging（低消息延迟）

如果在消息没有堆积的情况下，在消息到大broker后，立刻到达Consumer Rocketmq使用长轮询Pull方式，可保证消息非常实时，消息实时性不低于Push

8、At Least One（至少一次）

每个消息必须投递一次。RocketMq Consumer先pull消息到本地，消费完成后，才向服务器返回ack，如果没有消费一定不回ack消息，所以Rocket MQ很好的支持此特性

9、Exactly Only One（只有一次）

1）发送消息阶段，不允许发送重复的消息
2）消费消息阶段，不允许消费重复的消息
要实现这两点，在分布式系统环境下，不可避免要产生巨大的开销，所以Rocketmq不保证此特性，要求在业务上进行去重，也就是要消费消息做到幂等。
虽然rocketmq不能严格保证不重复，但是正常情况下很少会出现重复推送、消费情况，只有网络异常，Consumer启停等异常情况下会出现消费重复。 此问题的本质原因是网络调用存在不确定性，即既不成功也不失败的第三种状态，所以才产生了消息重复性问题。

10、broker的buffer满了怎么办？

Rocketmq中没有内存buffer概念，rocketmq的队列都是持久化磁盘，数据定期清除。
对于此问题解决思路，rocketmq与其他mq不同，rocketmq的内buffer抽象成一个无限长度的队列，不管有多少数据来都能装的下，这个无限是有前提的，broker会定期删除过期的数据。例如brokr只保存3天，那么这个buffer虽然长度无限，但是3天前的数据会被从队尾删除。

11、回溯消费

回溯消费是指consumer已经消费成功的消息，由于业务上的需求需要重新消费。要支持此功能，broker再向consumer投递成功消息后，消息仍然要保留，并且重新消费一般是按照时间维度。
RocketMQ支持按照时间回溯消费，时间维度精确到毫秒，可以向前回溯，也可以向后回溯。

12、消息堆积

消息中间件的主要功能是异步解耦，迓有个重要功能是挡住前端的数据洪峰，保证后端系统的稳定性，这就要求消息中间件具有一定的消息堆积能力，消息堆积分以下两种情况:
(1)消息堆积在内存Buffer，一旦超过内存 Buffer，可以根据一定的丢弃策略来丢弃消息，如 CORBA Notification 规范中描述。适合能容忍丢弃消息的业务，这种情况消息的堆积能力主要在于内存 Buffer 大小，而且消息堆积后，性能下降不会太大，因为内存中数据多少对于对外提供的访问能力影响有限。
(2)消息堆积到持久化存储系统中，例如DB，KV存储，文件记录形式。对于消息不能在内存 Cache 命中时，要不可避免的访问磁盘，会产生大量读 IO，读 IO 的吞吐量直接决定了消息堆积后的访问能力。
评估消息堆积能力主要有以下四点:
(1). 消息能堆积多少条，多少字节?即消息的堆积容量。
(2). 消息堆积后，发消息的吞吐量大小，是否会受堆积影响?
(3). 消息堆积后，正常消费的Consumer是否会受影响?
(4). 消息堆积后，访问堆积在磁盘的消息时，吞吏量有多大?

13、分布式事务

已知的几个分布式事务规范，如：XA,JTA。其中XA规范被各大数据库厂商广泛支持。如：Orcal、Mysql等。
XA 是一个两阶段提交协议，该协议分为以下两个阶段： 第一阶段：事务协调器要求每个涉及到事务的数据库预提交(precommit)此操作，并反映是否可以提交.
第二阶段：事务协调器要求每个数据库提交数据。 Rocketmq实现事务的方式没有通过kv存储，而是通过offset方式来访问消息。存在一个显著缺陷，就是用过offset更改数据，会令系统的脏页过多，需要特别的关注。

14、定时消息

定时消息是指消息发送到broker后，不能立刻被Conusmer消费，要到特定的时间点或者等待特定的时间后才能被消费。 Rocketmq支持定时消息，但是不自持任意时间精度，支持特定的level，例如定时5s，10s，1m等。

15、消息重试

Consumer消费消息失败后，要提供一种重试机制，令消息再消费一次。 消费消息失败通常认为有以下几种情况：
1）由于消息本身原因，例如反序列化失败，消息数据本身无法处理。这种错误通常需要跳过这条消息，再消费其他消息，而这条失败的消息即使立刻重试消费，99%也不成功所以最好提供一种定时重试机制，即过10s后再重试
2）由于依赖的下游应用服务不可用，例如：db连接不可用，外系网络不可达等。遇到这种情况，即使跳过当前失败的消息，消费其他消息同样也会报错。这种情况建议sleep 30秒再消费下一条消息，这样减轻broker重试消息的压力。

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