为什么使用MQ？

MQ（消息队列）

1、为什么使用MQ

  • MQ可以解耦、异步、削峰。

  • 解耦场景：使用Pub/Sub 发布订阅模型，可以一个系统发布消息，多个系统订阅消费。

  • 异步场景：用户一个请求，后台需要调用多个服务完成，可以将每一个服务放入一个队列，分别异步执行。

  • 削峰：一般Mysql 每次可处理2k左右请求，如果请求量突然暴增，DB将承受不住，甚至宕机，将请求放入队列，根据DB处理能力，排队消费。

  • 引入MQ面对的问题：

    系统可用性降低：MQ服务挂了，系统也就挂了

    系统复杂度提高：如何保证消费不重复，消息不丢失，消息传递的顺序行，都需要解决

    一致性问题出现：A系统处理成功，B系统没有处理成功，咋办

  • 各消息队列对比：

    特性ActiveMQRabbitMQRocketMQKafka
    单机吞吐量万级，比 RocketMQ、Kafka 低一个数量级同 ActiveMQ10 万级，支撑高吞吐10 万级，高吞吐，一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景
    topic 数量对吞吐量的影响topic 可以达到几百/几千的级别，吞吐量会有较小幅度的下降，这是 RocketMQ 的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的 topictopic 从几十到几百个时候，吞吐量会大幅度下降，在同等机器下，Kafka 尽量保证 topic 数量不要过多，如果要支撑大规模的 topic，需要增加更多的机器资源
    时效性ms 级微秒级，这是 RabbitMQ 的一大特点，延迟最低ms 级延迟在 ms 级以内
    可用性高，基于主从架构实现高可用同 ActiveMQ非常高，分布式架构非常高，分布式，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用
    消息可靠性有较低的概率丢失数据基本不丢经过参数优化配置，可以做到 0 丢失同 RocketMQ
    功能支持MQ 领域的功能极其完备基于 erlang 开发，并发能力很强，性能极好，延时很低MQ 功能较为完善，还是分布式的，扩展性好功能较为简单，主要支持简单的 MQ 功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用

2、如何保证消息队列的高可用

  • RabbitMQ 的高可用模式：镜像集群

    镜像集群模式下，你创建的 queue，无论元数据还是 queue 里的消息都会存在于多个实例上，就是说，每个 RabbitMQ 节点都有这个 queue 的一个完整镜像，包含 queue 的全部数据的意思。然后每次你写消息到 queue 的时候，都会自动把消息同步到多个实例的 queue 上。RabbitMQ的集群模糊可以在后管管理中新增一个策略，这个策略是镜像集群模式的策略，指定的时候是可以要求数据同步到所有节点的，也可以要求同步到指定数量的节点，再次创建 queue 的时候，应用这个策略，就会自动将数据同步到其他的节点上去了。

3、如何保证消息不被重复消费

如何保证 MQ 的消费是幂等性的，需要结合具体的业务来

4、如何保证消息的可靠传输

RabbitMQ 生产者丢数据：

  • 选择用 RabbitMQ 提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启 RabbitMQ 事务 channel.txSelect ，然后发送消息，如果消息没有成功被 RabbitMQ 接收到，那么生产者会收到异常报错，此时就可以回滚事务 channel.txRollback ，然后重试发送消息；如果收到了消息，那么可以提交事务 channel.txCommit 。吞吐量会下来，因为太耗性能

  • 可以开启 confirm 模式，在生产者那里设置开启 confirm 模式之后，你每次写的消息都会分配一个唯一的 id，然后如果写入了 RabbitMQ 中，RabbitMQ 会给你回传一个 ack 消息，告诉你说这个消息 ok 了。如果 RabbitMQ 没能处理这个消息，会回调你的一个 nack 接口，告诉你这个消息接收失败，你可以重试。而且你可以结合这个机制自己在内存里维护每个消息 id 的状态，如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调，那么你可以重发。

  • 事务机制和 confirm 机制最大的不同在于，事务机制是同步的，你提交一个事务之后会阻塞在那儿，但是 confirm 机制是异步的，你发送个消息之后就可以发送下一个消息，然后那个消息 RabbitMQ 接收了之后会异步回调你的一个接口通知你这个消息接收到了。(常用confirm机制)

5、如何保证消息的顺序

  • RabbitMQ : 一个队列对应一个消费者（消费者内部可以用内存队列做排队，然后分发给底层不同的 worker 来处理），或者多个队列对用多个消费者（这种情况队列多）。

6、如何解决消息队列延时以及过期，队列满，几百万消息持续积压问题

积压问题：

MQ消息队列——使用场景分析-云海天教程

以上是 为什么使用MQ？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/a/124386.html

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