1. 什么是高可用？

1.1 常见的高可用方法

我们通常实现高可用的方法包括：

数据备份：为了保障数据的可靠性和可用性，在数据存储设备中，存储多个副本。在极端情况下一个存储设备故障时，可以使用其他副本进行数据恢复。
服务冗余：常见的服务冗余方法包括：主备模型（1个活动主节点对应多个从节点）、双主模型（2个活动主节点，且两个节点互备）、N+1（包含N个活动主节点+1个备用节点）。此外服务冗余还需要配合负载均衡策略，避免单个服务过载或崩溃。
容错设计：是指编写健壮的代码，容错设计中需要考虑的包括：异常处理、重试机制、幂等设计等。常见的做法是在服务端接口设计时，需要使用乐观锁、唯一标识等手段保障幂等。在客户端可以及时抛出异常让业务人员重试，或者捕获异常进行多次重试。
故障检测：是指通过冗余侦测线，经过复杂的监听程序，逻辑判断，来判断是否故障。常见的方法包括：集群各节点之间的心跳检测、集群各节点与仲裁设备之间的心跳检测。
故障转移（FailOver）：是指检测到服务故障的前提下，通过调整负载均衡策略，避免流量路由到故障服务的方法。这里对于那些已经在执行中的请求可能会产生影响，需要配合客户端重试把影响降到最低。
故障回转（FailBack）：在故障恢复后，我们通常需要调整负载均衡策略，把流量重新路由到原服务。这里需要注意，若服务涉及到数据存储，需要追上丢失的数据，再切回流量。

1.2 消息队列的高可用

这里说的消息队列的高可用特指消息队列集群所做的高可用设计，无论是RabbitMQ、Kafka，还是RocketMQ，在高可用上都做到了数据备份、服务冗余，他们的核心差异在于不同的消息队列数据备份的力度、消息同步机制、消息持久化机制的设计思想上存在差异。

2. RabbitMQ的高可用方案

2.1 镜像队列

消息队列总结（3）- RabbitMQ & Kafka & RocketMQ高可用方案-LMLPHP

▎消息生产：如果生产者与Slave建立连接，Slave会把请求转发到Master，Master存储后再把请求转发到其他Slave进行存储。

▎消息消费：如果消费者与Slave建立连接并进行订阅消费，实质上请求会被转发到Master上获取信息，只不过看似是从Slave上消费而己。这里的疑问是，这里的Master会不会压力比较大？答案是如果我们的各个队列的Leader能够平均分布在各个Broker，就不会给一个Broker带来特别大的压力。

▎Slave升级：当Master挂掉之后，会触发把消息队列最长的升级为Master。

此外，为了避免机房断电、断网等极端情况，RabbitMQ还提供了Shovel远程模式，把消息存储在跨地域的两个不同的数据中心，并让两个跨地域的两个MQ集群互联

2.2 消息生产的确认机制

镜像队列只是解决了一个节点宕机后，还有其他备用节点可用。但是RabbitMQ针对主从复制的机制是什么样的？是否能保障切换时主从节点的一致性呢？

在早期的RabbitMQ，主从复制的方案是异步复制，也就是当消息被存储到到Master节点后，会立刻给生产者进行ACK，表示消息已经被接收并写入成功，此时，Slave节点可能还没有完全同步数据。

但是，从 RabbitMQ 3.7 版本开始，RabbitMQ 增加了一个新的队列类型 quorum queue（法定队列），通过提供一种基于 Paxos 的一致性算法来保证数据在主从节点之间的强一致性。

2.3 消息的持久化

什么时间需要持久化：1.队列本身就被配置为持久化时（队列的durable属性设置为true）；2.针对非持久化队列，内存紧张时需要将部分内存中的消息转存到磁盘（内存换页）。
什么时间触发持久化：1.写入磁盘之前会有Buffer，默认大小为1M，若Buffer已满则触发写入磁盘；2.无论Buffer满不满，有一个固定的刷盘实践（25ms）；

3. Kafka的高可用方案

3.1 消息备份

消息队列总结（3）- RabbitMQ & Kafka & RocketMQ高可用方案-LMLPHP

Kafka允许一个队列存在多个Partition，每个Partition存在一个Leader和多个Follower。生产者将消息直接发往对应Partition的Leader，Follower会周期地向Leader发送同步请求，Kafka的Leader机制在保障数据一致性地同时降低了消息备份的复杂度。

3.2 ISR & IEO & HW

ISR(In-Sync Replicas)：指的是一个Partition中与Leader“保持同步”的Replica列表(实际存储的是副本所在Broker的BrokerId)，这里的保持同步不是指与Leader数据保持完全一致，只需在replica.lag.time.max.ms时间内与Leader保持有效连接。
LEO(log end offset) ：即日志末端偏移，指向了副本日志中下一条消息的位移值(即下一条消息的写入位置)。
HW(high watermark)：即已同步消息标识，因其类似于木桶效应中短板决定水位高度，故取名高水位线。

下图详细的说明了当Producer生产消息至Broker后，ISR以及HW和LEO的流转过程：

消息队列总结（3）- RabbitMQ & Kafka & RocketMQ高可用方案-LMLPHP

3.3 消息生产的确认机制

acks=0

acks=1

acks=all

4. RocketMQ的高可用方案

4.1 消息备份机制

消息队列总结（3）- RabbitMQ & Kafka & RocketMQ高可用方案-LMLPHP

为了保障RocketMQ不丢消息，RocketMQ一般是将Broker部署成Master-Slave模式。其中Master节点负责处理消息的写入和读取请求，Slave节点则进行数据的复制以及读取请求的负载均衡。通常RocketMQ的主从复制方案包括：

同步复制：当Master节点接受到消息后，执行两个动作：消息持久化、发起主从同步。Master节点等待所有Slave节点都将该消息同步完成之后再返回执行结果。这样可以保证数据的一致性，但会对性能造成一定影响，因为需要等待所有的Slave节点都同步完成之后才能继续处理数据。
异步复制（默认方案）：异步复制使用一个后台不断运行的线程，主要包括两部分Slave节点向Master节点反馈主从复制进度、Master节点主动向Slave节点同步消息。

5.RabbitMQ & Kafka & RocketMQ差异总结

消息备份机制：RabbitMQ是通过镜像队列实现高可用，Kafka是通过分区副本机制来实现高可用，RocketMQ是通过主从节点的复制来实现高可用。
消息确认机制：RabbitMQ消息在Master节点写入之后，就可以给Producer进行ACK；Kafka提供了ACK=0（无需写入即ACK）、ACK=1（Leader节点写入后ACK）、ACK=all（所有节点写入后ACK）三种模式；RocketMQ支持同步复制（所有节点吸入后ACK）、异步复制（Master节点写入后ACK）两种模式
消费者ACK处理机制：如果消息还未被ACK，此时Broker发生宕机，RabbitMQ、Kafka、RocketMQ的处理机制比较类似，都是通过重试把消息发送到新的消费者来消费。