消息队列常见问题总结
作者：Grey
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说明
本文是极客时间消息队列高手课的学习笔记
消息队列的主要作用
解耦
如果采用推送的方式，A 系统通过接口调用发送数据到 B、C、D 三个系统，A 系统的维护成本就非常的高，而且 A 系统要时时刻刻考虑B、C、D 四个系统如果出现故障该怎么办？使用消息队列就可以解决这个问题。A 系统只负责生产数据，不需要考虑消息被哪个系统来消费。
异步
A 系统需要发送个请求给 B 系统处理，由于 B 系统需要查询数据库花费时间较长，以至于 A 系统要等待 B 系统处理完毕后再发送下个请求，造成 A 系统资源浪费。使用消息队列后，A 系统生产完消息后直接丢进消息队列，不用等待 B 系统的结果，直接继续去干自己的事情了。
削峰
A 系统调用 B 系统处理数据，每天 0 点到 12 点，A 系统风平浪静，每秒并发请求数量就 100 个。结果每次一到 12 点 ~ 13 点，每秒并发请求数量突然会暴增到 1 万条。但是 B 系统最大的处理能力就只能是每秒钟处理 1000 个请求，这样系统很容易就会崩掉。这种情况可以引入消息队列，把请求数据先存入消息队列中，消费系统再根据自己的消费能力拉取消费。
消息队列的有什么局限性？
首先，消息队列会降低系统的可用性，因为引入消息队列，就等于引入多一种外部依赖，多一种外部依赖，挂掉的可能性就多一点；
其次，消息队列会使得系统复杂度提高，比如：需要保证消息没有被重复消费、处理消息丢失的情况、保证消息传递的顺序性等等问题；
最后，使用消息队列，要考虑一致性问题：A 系统处理完了直接返回成功了，但问题是：要是 B、C、D 三个系统那里，B 和 D 两个系统写库成功了，结果 C 系统写库失败了，就造成数据不一致了。
如何保证消息队列的高可用？
RabbitMQ 使用的是 镜像集群模式。
Kafka 使用的是 partition和 replica 模式来保证高可用。
如何保证消息不被重复消费？或者说，如何保证消息消费的幂等性？
可以在写数据时，先根据主键查一下这条数据是否存在，如果已经存在则 update；
数据库的唯一键约束也可以保证不会重复插入多条，因为重复插入多条只会报错，不会导致数据库中出现脏数据；
如果是写 Redis，就没有问题，因为 set 操作是天然幂等性的。
如何保证消息不丢失？
在生产阶段，你需要捕获消息发送的错误，并重发消息。
在存储阶段，你可以通过配置刷盘和复制相关的参数，让消息写入到多个副本的磁盘上，来确保消息不会因为某个 Broker 宕机或者磁盘损坏而丢失。
在消费阶段，你需要在处理完全部消费业务逻辑之后，再发送消费确认。
在 Producer 端，我们给每个发出的消息附加一个连续递增的序号，然后在 Consumer 端来检查这个序号的连续性。如果没有消息丢失，Consumer 收到消息的序号必然是连续递增的，或者说收到的消息，其中的序号必然是上一条消息的序号 +1。如果检测到序号不连续，那就是丢消息了。还可以通过缺失的序号来确定丢失的是哪条消息，方便进一步排查原因。大多数消息队列的客户端都支持拦截器机制，你可以利用这个拦截器机制，在 Producer 发送消息之前的拦截器中将序号注入到消息中，在 Consumer 收到消息的拦截器中检测序号的连续性，这样实现的好处是消息检测的代码不会侵入到你的业务代码中，待你的系统稳定后，也方便将这部分检测的逻辑关闭或者删除。
消息积压如何处理？
能导致积压突然增加，最粗粒度的原因，只有两种：要么是发送变快了，要么是消费变慢了。大部分消息队列都内置了监控的功能，只要通过监控数据，很容易确定是哪种原因。如果是单位时间发送的消息增多，比如说是赶上大促或者抢购，短时间内不太可能优化消费端的代码来提升消费性能，唯一的方法是通过扩容消费端的实例数来提升总体的消费能力。如果短时间内没有足够的服务器资源进行扩容，没办法的办法是，将系统降级，通过关闭一些不重要的业务，减少发送方发送的数据量，最低限度让系统还能正常运转，服务一些重要业务。还有一种不太常见的情况，你通过监控发现，无论是发送消息的速度还是消费消息的速度和原来都没什么变化，这时候你需要检查一下你的消费端，是不是消费失败导致的一条消息反复消费这种情况比较多，这种情况也会拖慢整个系统的消费速度。如果监控到消费变慢了，你需要检查你的消费实例，分析一下是什么原因导致消费变慢。优先检查一下日志是否有大量的消费错误，如果没有错误的话，可以通过打印堆栈信息，看一下你的消费线程是不是卡在什么地方不动了，比如触发了死锁或者卡在等待某些资源上了。
消息过期了怎么办？
我们可以采取一个方案，就是批量重导。就是大量积压的时候，直接丢弃数据了，然后等过了高峰期以后开始写程序，将丢失的那批数据一点一点的查出来，然后重新灌入 MQ 里面去，把丢的数据给补回来。