分布式消息系统的设计要点

作者：小姐姐味道 2019-09-05 09:02:45

系统

分布式 分布式缓存方面，redis勇夺花魁。但对于消息队列mq来说，还处于百花齐放的年代。缓存系统，基本上解决一个存取问题，就万事大吉了，调用是同步的。

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分布式缓存方面，redis勇夺花魁。但对于消息队列mq来说，还处于百花齐放的年代。

缓存系统，基本上解决一个存取问题，就万事大吉了，调用是同步的。对于消息队列来说，就不太一样。它的使用场景多样，可靠级别多变，从生产端到消费端，过程是异步的。

消息系统的设计要点，有很多。现在，很难有一个消息系统，能够兼顾下面提到的设计要点。它要是说可以，那就是母体在吹。

所以很多时候，现在流行的Kafka、RabbitMQ、RocketMQ等，会被同时使用。如果你在做相关方面的选型，下面这些技术点就是权衡之处。那句话叫什么来着：牝鸡司晨，惟家之索。

要点

本文将针对这些mq，从整体上抽象一些共有特性。包括：协议、类型、消费方式、堆积能力、高可用、高可靠、高性能、扩展性和生态。如果你想要深入某个mq，这里也有几篇关于kafka的文章。

高可用

高可用主要解决集群单节点，在异常情况下的failover和HA。解决高可用问题的一般思路就是副本机制。

通过增加副本，可以将数据的风险分散到多台机器上。这就需要在主分片出现问题时，能够从副本中找出一个作为新的主分片。有很多这样的协调工具，比如zk。也有的mq，自己去实现这个过程。

有的模式就比较浪费资源了，比如rocketmq，使用standby从机进行高可用保证，出问题再顶上来。

高可靠

消息系统的可靠性和性能是相悖的。一般的mq，可靠性级别都是可以调节的，但性能会发生相反的联动性。从消息级别来说，大体路线有：

发出去就不管了->单节点确认->多节点确认->多节点确认同步刷盘->所有节点同步刷盘->事务消息等。

单机高可靠

集群的高可靠方面，会有ack机制和多副本机制进行保证。对于单个节点来说，断电或者主机异常，会是一个比较大的挑战。为了处理这种情况，需要有刷盘机制或者其他持久化机制。同时，数据的完整性校验也是需要的，这也是类似kafka这种消息系统，数据量大的时候，启动时间非常长的原因。

生产端

生产端除了要考虑buffer丢失的问题，还要考虑到一些发送错误的情况，包括与集群通信的超时和重试处理。

消费端

消费端通过消息确认机制来保证消息已经被正确消费。由于其间会发生很多异常情况，所以大多数消息系统保证at least once语义。即确保消息至少被消费1次。

言外之意，消息是会重复的，消费者需要做到幂等，保证重复消费不会引起业务异常。

消费端同样会发生一些错误情况，有些mq可以在多次消费失败后自动进入死信队列，有些mq需要自行设计topic进行规划。

高性能

作为一个数据传输的通道，性能是一个非常有分量的考量点。其中两个比较重要的指标，一个是消息的延迟性，一个就是消息的吞吐量。

消息从生产端发出，到消费者处理，其间的过程不能太长，对于使用拉模式来消费的mq来说，就要加快轮询速度，并使用零拷贝一类的技术加快数据传输。

对于消息吞吐量来说，是一个生产端、mq节点、消费端共同优化的结果。目前主要有以下手段：

异步化

消息采用异步发送的方式，发送端不用同步等待，加快了处理速度。

batch

采用批量发送的方式，减少网络传输的次数，方便进行数据压缩。一般是内存中缓冲一个buffer，如果buffer满了，或者到达了时间窗口，则进行一次传输。这能够显著增加传输速度，但处理不当容易丢失数据。

顺序IO

xjjdog已经在多篇文章提到，顺序性操作磁盘，比随机操作内存速度快的多。这也是kafka之类的消息队列速度快的原因之一，但要注意主题的数量(想下为什么)。

另外，还有其他手段。比如优化操作系统参数，使用分片增加并行度等。

消息类型

消息有点对点的，一条消息只会被消费一次。Pub/Sub通过发布/订阅模式，一条消息能够被多个消费端消费。还有一种消息是通过广播模式进行广播，即producer发送消息，所有的consumer都会收到。

除了普通发送的消息，还有一些特殊用途的消息。顺序性消息有全局有序和分区有序之分，一般用于有严格顺序要求的业务。通过业务的设计，可以规避全局有序这种非常耗性能的操作。

有些mq还支持定时消息(私以为这种放业务系统更佳)。事务消息更加耗费性能，慎用。

还有一些mq，提供打tag、进行消息过滤的功能。比如订单信息发送到一个topic，消费者只订阅相关商品的订单，某些有求隔离的情况，非常有用。

消费模式

消费模式，主要有推模式和拉模式。拉模式最为实用和流行，因为消费处理速度可以由消费端进行调节。

推模式的实时性更好一些，但不好评估消费端能力，容易将其压垮。同时，处理pub/sub，失败重试等，也有很多挑战。

协议

大家都知道java中有一个JMS规范，但是类似于kafka这种却没有实现这个规范。所以一些协议，比如amqp、openwire等，有更加明显的定制型。

这个传输协议，与功能关系不大。比如就有基于http协议的，或者redis协议，甚至websocket之上的stomp。

mqtt是物联网IoT的应用协议，你会发现一大坨基于它的消息队列。

堆积能力

现在的数据都长这么大，mq的堆积能力是非常非常重要的。就拿redis这种内存型的队列来说，分分钟就给撑爆。mq除了作为消息处理的通道，还可以作为备用存储用。

堆积能力的体现在海量存储上，比如存放在数据库中(矛盾转移)，挂载非常大的磁盘等。但别高兴的太早，大型集群的启动加载，以及故障再平衡，通常会花费比较长的时间。

堆积能力的另外一个体现，就是对历史消息的清理。一般有两个策略：磁盘上线和过期清理，可以结合需求灵活设置。

生态

一个开源软件的生态是非常重要的，对于mq来说也是如此。主要体现在两个方面，一个是支持的的开发语言多样(需要提供producer和consumer两方的包)，一个是针对周边软件的支持。比如spring，spark，hadoop，flink等，减少集成成本。

这方面除了比较新的mq系统，都做的不错。

消息系统的作用

消息系统在目前的分布式系统中设计中，作用越来越大。它的使用场景，包括但不限于：

削峰 用于承接超出业务系统处理能力的请求，使业务平稳运行。这能够大量节约成本，比如某些秒杀活动，并不是针对峰值设计容量。

缓冲 在服务层和缓慢的落地层作为缓冲层存在，作用与削峰类似，但主要用于服务内数据流转。比如批量短信发送。

解耦 项目尹始，并不能确定具体需求。消息队列可以作为一个接口层，解耦重要的业务流程。只需要遵守约定，针对数据编程即可获取扩展能力。

冗余 消息数据能够采用一对多的方式，供多个毫无关联的业务使用。

健壮性 消息队列可以堆积请求，所以消费端业务即使短时间死掉，也不会影响主要业务的正常进行。

End

根据消息的体量和用途，目前可以将分布式mq大体分为两类。

一类用于业务系统，保证极高的可靠性。要求不能够丢失消息，比如订单、支付等，有较高的SLA服务水准。这种情况，对mq的功能要求也比较多，包括消息的可查性。

另外一类用于大数据相关的系统，典型的特点就是吞吐量非常大。异常情况下，丢失几条消息，无伤大雅。

但消息系统，可能关注的只是mq本身。怎么保证生产端、消费端、mq本身三者的可用性，是需要业务进行权衡的。

比如，前段时间xjjdog开源的okmq，就是用来解决一个特定场景的高可用问题。

开源一个kafka增强：okmq-1.0.0

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