位元組跳動面試官這樣問訊息佇列：高可用、不重複消費、可靠傳輸、順序消費、訊息堆積，我整理了下

寫在前面

又到了年底跳槽高峰季，很多小夥伴出去面試時，不少面試官都會問到訊息佇列的問題，不少小夥伴回答的不是很完美，有些小夥伴是心裡知道答案，嘴上卻沒有很好的表達出來，究其根本原因，還是對相關的知識點理解的不夠透徹。今天，我們就一起來探討下這個話題。注：文章有點長，你說你能一鼓作氣看完，我有點不信！！

文章已收錄到：

https://github.com/sunshinelyz/technology-binghe

https://gitee.com/binghe001/technology-binghe

什麼是訊息佇列？

訊息佇列（Message Queue）是在訊息的傳輸過程中儲存訊息的容器，是應用間的通訊方式。訊息傳送後可以立即返回，由訊息系統保證訊息的可靠傳輸，訊息釋出者只管把訊息寫到佇列裡面而不用考慮誰需要訊息，而訊息的使用者也不需要知道誰釋出的訊息，只管到訊息佇列裡面取，這樣生產和消費便可以做到分離。

為什麼要使用訊息佇列？

優點：

• 非同步處理：例如簡訊通知、終端狀態推送、App推送、使用者註冊等
• 資料同步：業務資料推送同步
• 重試補償：記賬失敗重試
• 系統解耦：通訊上下行、終端異常監控、分散式事件中心
• 流量消峰：秒殺場景下的下單處理
• 釋出訂閱：HSF的服務狀態變化通知、分散式事件中心
• 高併發緩衝：日誌服務、監控上報

使用訊息佇列比較核心的作用就是：解耦、非同步、削峰。

缺點：

• 系統可用性降低 系統引入的外部依賴越多，越容易掛掉？如何保證訊息佇列的高可用？
• 系統複雜度提高 怎麼保證訊息沒有重複消費？怎麼處理訊息丟失的情況？怎麼保證訊息傳遞的順序性？
• 一致性問題 A 系統處理完了直接返回成功了，人都以為你這個請求就成功了；但是問題是，要是 BCD 三個系統那裡，BD 兩個系統寫庫成功了，結果 C 系統寫庫失敗了，咋整？你這資料就不一致了。

以下主要討論的RabbitMQ和Kafka兩種訊息佇列。

如何保證訊息佇列的高可用？

RabbitMQ的高可用

RabbitMQ的高可用是基於主從（非分散式）做高可用性。RabbitMQ 有三種模式：單機模式（Demo級別）、普通叢集模式（無高可用性）、映象叢集模式（高可用性）。

• 普通叢集模式

  普通叢集模式，意思就是在多臺機器上啟動多個 RabbitMQ 例項，每個機器啟動一個。你建立的 queue，只會放在一個 RabbitMQ 例項上，但是每個例項都同步 queue 的後設資料（後設資料可以認為是 queue 的一些配置資訊，通過後設資料，可以找到 queue 所在例項）。你消費的時候，實際上如果連線到了另外一個例項，那麼那個例項會從 queue 所在例項上拉取資料過來。

  這種方式確實很麻煩，也不怎麼好，沒做到所謂的分散式，就是個普通叢集。因為這導致你要麼消費者每次隨機連線一個例項然後拉取資料，要麼固定連線那個 queue 所在例項消費資料，前者有資料拉取的開銷，後者導致單例項效能瓶頸。

  而且如果那個放 queue 的例項當機了，會導致接下來其他例項就無法從那個例項拉取，如果你開啟了訊息持久化，讓 RabbitMQ 落地儲存訊息的話，訊息不一定會丟，得等這個例項恢復了，然後才可以繼續從這個 queue 拉取資料。

  所以這個事兒就比較尷尬了，這就沒有什麼所謂的高可用性，這方案主要是提高吞吐量的，就是說讓叢集中多個節點來服務某個 queue 的讀寫操作。

• 映象叢集模式

這種模式，才是所謂的 RabbitMQ 的高可用模式。跟普通叢集模式不一樣的是，在映象叢集模式下，你建立的 queue，無論後設資料還是 queue 裡的訊息都會存在於多個例項上，就是說，每個 RabbitMQ 節點都有這個 queue 的一個完整映象，包含 queue 的全部資料的意思。然後每次你寫訊息到 queue 的時候，都會自動把訊息同步到多個例項的 queue 上。

那麼如何開啟這個映象叢集模式呢？其實很簡單，RabbitMQ 有很好的管理控制檯，就是在後臺新增一個策略，這個策略是映象叢集模式的策略，指定的時候是可以要求資料同步到所有節點的，也可以要求同步到指定數量的節點，再次建立 queue 的時候，應用這個策略，就會自動將資料同步到其他的節點上去了。

這樣的話，好處在於，你任何一個機器當機了，沒事兒，其它機器（節點）還包含了這個 queue 的完整資料，別的 consumer 都可以到其它節點上去消費資料。壞處在於，第一，這個效能開銷也太大了吧，訊息需要同步到所有機器上，導致網路頻寬壓力和消耗很重！第二，這麼玩兒，不是分散式的，就沒有擴充套件性可言了，如果某個 queue 負載很重，你加機器，新增的機器也包含了這個 queue 的所有資料，並沒有辦法線性擴充套件你的 queue。你想，如果這個 queue 的資料量很大，大到這個機器上的容量無法容納了，此時該怎麼辦呢？

Kafka的高可用

Kafka 一個最基本的架構認識：由多個 broker 組成，每個 broker 是一個節點；你建立一個 topic，這個 topic 可以劃分為多個 partition，每個 partition 可以存在於不同的 broker 上，每個 partition 就放一部分資料。

這就是天然的分散式訊息佇列，就是說一個 topic 的資料，是分散放在多個機器上的，每個機器就放一部分資料。

實際上 RabbmitMQ 之類的，並不是分散式訊息佇列，它就是傳統的訊息佇列，只不過提供了一些叢集、HA(High Availability, 高可用性) 的機制而已，因為無論怎麼玩兒，RabbitMQ 一個 queue 的資料都是放在一個節點裡的，映象叢集下，也是每個節點都放這個 queue 的完整資料。

Kafka 0.8 以前，是沒有 HA 機制的，就是任何一個 broker 當機了，那個 broker 上的 partition 就廢了，沒法寫也沒法讀，沒有什麼高可用性可言。

比如說，我們假設建立了一個 topic，指定其 partition 數量是 3 個，分別在三臺機器上。但是，如果第二臺機器當機了，會導致這個 topic 的 1/3 的資料就丟了，因此這個是做不到高可用的。

Kafka 0.8 以後，提供了 HA 機制，就是 replica（複製品） 副本機制。每個 partition 的資料都會同步到其它機器上，形成自己的多個 replica 副本。所有 replica 會選舉一個 leader 出來，那麼生產和消費都跟這個 leader 打交道，然後其他 replica 就是 follower。寫的時候，leader 會負責把資料同步到所有 follower 上去，讀的時候就直接讀 leader 上的資料即可。只能讀寫 leader？很簡單，要是你可以隨意讀寫每個 follower，那麼就要 care 資料一致性的問題，系統複雜度太高，很容易出問題。Kafka 會均勻地將一個 partition 的所有 replica 分佈在不同的機器上，這樣才可以提高容錯性。

這麼搞，就有所謂的高可用性了，因為如果某個 broker 當機了，沒事兒，那個 broker上面的 partition 在其他機器上都有副本的。如果這個當機的 broker 上面有某個 partition 的 leader，那麼此時會從 follower 中重新選舉一個新的 leader 出來，大家繼續讀寫那個新的 leader 即可。這就有所謂的高可用性了。

寫資料的時候，生產者就寫 leader，然後 leader 將資料落地寫本地磁碟，接著其他 follower 自己主動從 leader 來 pull 資料。一旦所有 follower 同步好資料了，就會傳送 ack 給 leader，leader 收到所有 follower 的 ack 之後，就會返回寫成功的訊息給生產者。（當然，這只是其中一種模式，還可以適當調整這個行為）

消費的時候，只會從 leader 去讀，但是隻有當一個訊息已經被所有 follower 都同步成功返回 ack 的時候，這個訊息才會被消費者讀到。

如何保證訊息不重複消費（冪等性）？

首先，所有的訊息佇列都會有這樣重複消費的問題，因為這是不MQ來保證，而是我們自己開發保證的，我們使用Kakfa來討論是如何實現的。

Kakfa有個offset的概念，就是每個訊息寫進去都會有一個offset值，代表消費的序號，然後consumer消費了資料之後，預設每隔一段時間會把自己消費過的訊息的offset值提交，表示我已經消費過了，下次要是我重啟啥的，就讓我從當前提交的offset處來繼續消費。

但是凡事總有意外，比如我們之前生產經常遇到的，就是你有時候重啟系統，看你怎麼重啟了，如果碰到點著急的，直接 kill 程式了，再重啟。這會導致 consumer 有些訊息處理了，但是沒來得及提交 offset，尷尬了。重啟之後，少數訊息會再次消費一次。

其實重複消費不可怕，可怕的是你沒考慮到重複消費之後，怎麼保證冪等性。

舉個例子吧。假設你有個系統，消費一條訊息就往資料庫裡插入一條資料，要是你一個訊息重複兩次，你不就插入了兩條，這資料不就錯了？但是你要是消費到第二次的時候，自己判斷一下是否已經消費過了，若是就直接扔了，這樣不就保留了一條資料，從而保證了資料的正確性。一條資料重複出現兩次，資料庫裡就只有一條資料，這就保證了系統的冪等性。冪等性，通俗點說，就一個資料，或者一個請求，給你重複來多次，你得確保對應的資料是不會改變的，不能出錯。

所以第二個問題來了，怎麼保證訊息佇列消費的冪等性？

其實還是得結合業務來思考，我這裡給幾個思路：

• 比如你拿個資料要寫庫，你先根據主鍵查一下，如果這資料都有了，你就別插入了，update 一下好吧。
• 比如你是寫 Redis，那沒問題了，反正每次都是 set，天然冪等性。
• 比如你不是上面兩個場景，那做的稍微複雜一點，你需要讓生產者傳送每條資料的時候，裡面加一個全域性唯一的 id，類似訂單 id 之類的東西，然後你這裡消費到了之後，先根據這個 id 去比如 Redis 裡查一下，之前消費過嗎？如果沒有消費過，你就處理，然後這個 id 寫 Redis。如果消費過了，那你就別處理了，保證別重複處理相同的訊息即可。
• 比如基於資料庫的唯一鍵來保證重複資料不會重複插入多條。因為有唯一鍵約束了，重複資料插入只會報錯，不會導致資料庫中出現髒資料。

當然，如何保證 MQ 的消費是冪等性的，需要結合具體的業務來看。

如何保證訊息的可靠傳輸（不丟失）？

這個是肯定的，MQ的基本原則就是資料不能多一條，也不能少一條，不能多其實就是我們前面重複消費的問題。不能少，就是資料不能丟，像計費，扣費的一些資訊，是肯定不能丟失的。

資料的丟失問題，可能出現在生產者、MQ、消費者中，我們們從 RabbitMQ 和 Kafka 分別來分析一下吧。

RabbitMQ如何保證訊息的可靠

生產者丟資料

生產者將資料傳送到 RabbitMQ 的時候，可能資料就在半路給搞丟了，因為網路問題啥的，都有可能。

此時可以選擇用 RabbitMQ 提供的事務功能，就是生產者傳送資料之前開啟 RabbitMQ 事務channel.txSelect，然後傳送訊息，如果訊息沒有成功被 RabbitMQ 接收到，那麼生產者會收到異常報錯，此時就可以回滾事務channel.txRollback，然後重試傳送訊息；如果收到了訊息，那麼可以提交事務channel.txCommit。

// 開啟事務
channel.txSelect
try {
// 這裡傳送訊息
} catch (Exception e) {
channel.txRollback

// 這裡再次重發這條訊息
}

// 提交事務
channel.txCommit

但是問題是，RabbitMQ 事務機制（同步）一搞，基本上吞吐量會下來，因為太耗效能。

所以一般來說，如果你要確保說寫 RabbitMQ 的訊息別丟，可以開啟 confirm 模式，在生產者那裡設定開啟 confirm 模式之後，你每次寫的訊息都會分配一個唯一的 id，然後如果寫入了 RabbitMQ 中，RabbitMQ 會給你回傳一個 ack 訊息，告訴你說這個訊息 ok 了。如果 RabbitMQ 沒能處理這個訊息，會回撥你的一個 nack 介面，告訴你這個訊息接收失敗，你可以重試。而且你可以結合這個機制自己在記憶體裡維護每個訊息 id 的狀態，如果超過一定時間還沒接收到這個訊息的回撥，那麼你可以重發。

事務機制和 confirm 機制最大的不同在於，事務機制是同步的，你提交一個事務之後會阻塞在那兒，但是 confirm 機制是非同步的，你傳送個訊息之後就可以傳送下一個訊息，然後那個訊息 RabbitMQ 接收了之後會非同步回撥你的一個介面通知你這個訊息接收到了。

所以一般在生產者這塊避免資料丟失，都是用 confirm 機制的。

RabbitMQ丟資料

就是 RabbitMQ 自己弄丟了資料，這個你必須開啟 RabbitMQ 的持久化，就是訊息寫入之後會持久化到磁碟，哪怕是 RabbitMQ 自己掛了，恢復之後會自動讀取之前儲存的資料，一般資料不會丟。除非極其罕見的是，RabbitMQ 還沒持久化，自己就掛了，可能導致少量資料丟失，但是這個概率較小。

設定持久化有兩個步驟：

• 建立 queue 的時候將其設定為持久化 這樣就可以保證 RabbitMQ 持久化 queue 的後設資料，但是它是不會持久化 queue 裡的資料的。
• 第二個是傳送訊息的時候將訊息的 deliveryMode 設定為 2 就是將訊息設定為持久化的，此時 RabbitMQ 就會將訊息持久化到磁碟上去。

必須要同時設定這兩個持久化才行，RabbitMQ 哪怕是掛了，再次重啟，也會從磁碟上重啟恢復 queue，恢復這個 queue 裡的資料。

注意，哪怕是你給 RabbitMQ 開啟了持久化機制，也有一種可能，就是這個訊息寫到了 RabbitMQ 中，但是還沒來得及持久化到磁碟上，結果不巧，此時 RabbitMQ 掛了，就會導致記憶體裡的一點點資料丟失。

所以，持久化可以跟生產者那邊的 confirm 機制配合起來，只有訊息被持久化到磁碟之後，才會通知生產者 ack 了，所以哪怕是在持久化到磁碟之前，RabbitMQ 掛了，資料丟了，生產者收不到 ack，你也是可以自己重發的。

消費者丟資料

RabbitMQ 如果丟失了資料，主要是因為你消費的時候，剛消費到，還沒處理，結果程式掛了，比如重啟了，那麼就尷尬了，RabbitMQ 認為你都消費了，這資料就丟了。

這個時候得用 RabbitMQ 提供的 ack 機制，簡單來說，就是你必須關閉 RabbitMQ 的自動 ack，可以通過一個 api 來呼叫就行，然後每次你自己程式碼裡確保處理完的時候，再在程式裡 ack 一把。這樣的話，如果你還沒處理完，不就沒有 ack 了？那 RabbitMQ 就認為你還沒處理完，這個時候 RabbitMQ 會把這個消費分配給別的 consumer 去處理，訊息是不會丟的。

Kakfa如何保證訊息的可靠

• 消費者丟資料

  唯一可能導致消費者弄丟資料的情況，就是說，你消費到了這個訊息，然後消費者那邊自動提交了 offset，讓 Kafka 以為你已經消費好了這個訊息，但其實你才剛準備處理這個訊息，你還沒處理，你自己就掛了，此時這條訊息就丟咯。

  這不是跟 RabbitMQ 差不多嗎，大家都知道 Kafka 會自動提交 offset，那麼只要關閉自動提交 offset，在處理完之後自己手動提交 offset，就可以保證資料不會丟。但是此時確實還是可能會有重複消費，比如你剛處理完，還沒提交 offset，結果自己掛了，此時肯定會重複消費一次，自己保證冪等性就好了。

  生產環境碰到的一個問題，就是說我們的 Kafka 消費者消費到了資料之後是寫到一個記憶體的 queue 裡先緩衝一下，結果有的時候，你剛把訊息寫入記憶體 queue，然後消費者會自動提交 offset。然後此時我們重啟了系統，就會導致記憶體 queue 裡還沒來得及處理的資料就丟失了。

• Kafka丟資料

  這塊比較常見的一個場景，就是 Kafka 某個 broker 當機，然後重新選舉 partition 的 leader。大家想想，要是此時其他的 follower 剛好還有些資料沒有同步，結果此時 leader 掛了，然後選舉某個 follower 成 leader 之後，不就少了一些資料？這就丟了一些資料啊。

  生產環境也遇到過，我們也是，之前 Kafka 的 leader 機器當機了，將 follower 切換為 leader 之後，就會發現說這個資料就丟了。

  所以此時一般是要求起碼設定如下 4 個引數：

  • 給 topic 設定 replication.factor 引數：這個值必須大於 1，要求每個 partition 必須有至少 2 個副本。
  • 在 Kafka 服務端設定 min.insync.replicas 引數：這個值必須大於 1，這個是要求一個 leader 至少感知到有至少一個 follower 還跟自己保持聯絡，沒掉隊，這樣才能確保 leader 掛了還有一個 follower 吧。
  • 在 producer 端設定 acks=all：這個是要求每條資料，必須是寫入所有 replica 之後，才能認為是寫成功了。
  • 在 producer 端設定 retries=MAX（很大很大很大的一個值，無限次重試的意思）：這個是要求一旦寫入失敗，就無限重試，卡在這裡了。

  我們生產環境就是按照上述要求配置的，這樣配置之後，至少在 Kafka broker 端就可以保證在 leader 所在 broker 發生故障，進行 leader 切換時，資料不會丟失。

• 生產者丟資料

  如果按照上述的思路設定了 acks=all，一定不會丟，要求是，你的 leader 接收到訊息，所有的 follower 都同步到了訊息之後，才認為本次寫成功了。如果沒滿足這個條件，生產者會自動不斷的重試，重試無限次。

如何保證訊息的順序性？

我舉個例子，我們以前做過一個 mysql binlog 同步的系統，壓力還是非常大的，日同步資料要達到上億，就是說資料從一個 mysql 庫原封不動地同步到另一個 mysql 庫裡面去（mysql -> mysql）。常見的一點在於說比如大資料 team，就需要同步一個 mysql 庫過來，對公司的業務系統的資料做各種複雜的操作。

你在 mysql 裡增刪改一條資料，對應出來了增刪改 3 條 binlog 日誌，接著這三條 binlog 傳送到 MQ 裡面，再消費出來依次執行，起碼得保證人家是按照順序來的吧？不然本來是：增加、修改、刪除；你楞是換了順序給執行成刪除、修改、增加，不全錯了麼。

本來這個資料同步過來，應該最後這個資料被刪除了；結果你搞錯了這個順序，最後這個資料保留下來了，資料同步就出錯了。

先看看順序會錯亂的倆場景：

• RabbitMQ：一個 queue，多個 consumer。比如，生產者向 RabbitMQ 裡傳送了三條資料，順序依次是 data1/data2/data3，壓入的是 RabbitMQ 的一個記憶體佇列。有三個消費者分別從 MQ 中消費這三條資料中的一條，結果消費者2先執行完操作，把 data2 存入資料庫，然後是 data1/data3。這不明顯亂了。

• Kafka：比如說我們建了一個 topic，有三個 partition。生產者在寫的時候，其實可以指定一個 key，比如說我們指定了某個訂單 id 作為 key，那麼這個訂單相關的資料，一定會被分發到同一個 partition 中去，而且這個 partition 中的資料一定是有順序的。 消費者從 partition 中取出來資料的時候，也一定是有順序的。到這裡，順序還是 ok 的，沒有錯亂。接著，我們在消費者裡可能會搞多個執行緒來併發處理訊息。因為如果消費者是單執行緒消費處理，而處理比較耗時的話，比如處理一條訊息耗時幾十 ms，那麼 1 秒鐘只能處理幾十條訊息，這吞吐量太低了。而多個執行緒併發跑的話，順序可能就亂掉了。

RabbitMQ解決方案

拆分多個 queue，每個 queue 一個 consumer，就是多一些 queue 而已，確實是麻煩點；或者就一個 queue 但是對應一個 consumer，然後這個 consumer 內部用記憶體佇列做排隊，然後分發給底層不同的 worker 來處理。

Kafka解決方案

• 一個 topic，一個 partition，一個 consumer，內部單執行緒消費，單執行緒吞吐量太低，一般不會用這個。
• 寫 N 個記憶體 queue，具有相同 key 的資料都到同一個記憶體 queue；然後對於 N 個執行緒，每個執行緒分別消費一個記憶體 queue 即可，這樣就能保證順序性。

如何處理訊息推積？

大量訊息在 mq 裡積壓了幾個小時了還沒解決

一個消費者一秒是 1000 條，一秒 3 個消費者是 3000 條，一分鐘就是 18 萬條。所以如果你積壓了幾百萬到上千萬的資料，即使消費者恢復了，也需要大概 1 小時的時間才能恢復過來。

一般這個時候，只能臨時緊急擴容了，具體操作步驟和思路如下：

• 先修復 consumer 的問題，確保其恢復消費速度，然後將現有 consumer 都停掉。
• 新建一個 topic，partition 是原來的 10 倍，臨時建立好原先 10 倍的 queue 數量。
• 然後寫一個臨時的分發資料的 consumer 程式，這個程式部署上去消費積壓的資料，消費之後不做耗時的處理，直接均勻輪詢寫入臨時建立好的 10 倍數量的 queue。
• 接著臨時徵用 10 倍的機器來部署 consumer，每一批 consumer 消費一個臨時 queue 的資料。這種做法相當於是臨時將 queue 資源和 consumer 資源擴大 10 倍，以正常的 10 倍速度來消費資料。
• 等快速消費完積壓資料之後，得恢復原先部署的架構，重新用原先的 consumer 機器來消費訊息。

mq 中的訊息過期失效了

假設你用的是 RabbitMQ，RabbtiMQ 是可以設定過期時間的，也就是 TTL。如果訊息在 queue 中積壓超過一定的時間就會被 RabbitMQ 給清理掉，這個資料就沒了。那這就是第二個坑了。這就不是說資料會大量積壓在 mq 裡，而是大量的資料會直接搞丟。

這個情況下，就不是說要增加 consumer 消費積壓的訊息，因為實際上沒啥積壓，而是丟了大量的訊息。我們可以採取一個方案，就是批量重導，這個我們之前線上也有類似的場景幹過。就是大量積壓的時候，我們當時就直接丟棄資料了，然後等過了高峰期以後，比如大家一起喝咖啡熬夜到晚上12點以後，使用者都睡覺了。這個時候我們就開始寫程式，將丟失的那批資料，寫個臨時程式，一點一點的查出來，然後重新灌入 mq 裡面去，把白天丟的資料給他補回來。也只能是這樣了。

假設 1 萬個訂單積壓在 mq 裡面，沒有處理，其中 1000 個訂單都丟了，你只能手動寫程式把那 1000 個訂單給查出來，手動發到 mq 裡去再補一次。

mq 都快寫滿了

如果訊息積壓在 mq 裡，你很長時間都沒有處理掉，此時導致 mq 都快寫滿了，咋辦？這個還有別的辦法嗎？沒有，誰讓你第一個方案執行的太慢了，你臨時寫程式，接入資料來消費，消費一個丟棄一個，都不要了，快速消費掉所有的訊息。然後走第二個方案，到了晚上再補資料吧。

參考資料：

• Kafa深度解析
• RabbitMQ原始碼解析

好了，今天就到這兒吧，我是冰河，大家有啥問題可以在下方留言，也可以加我微信：sun_shine_lyz，我拉你進群，一起交流技術，一起進階，一起牛逼~~