上一篇小结了一下关于redis的异常测试，今天再来盘一盘 MQ 相关的。MQ 跟 redis 一样，也是现在系统服务中不可或缺的重要中间件，通常用来流量削峰、应用解耦、异步处理等。
日常经手的系统主要用的是 RocketMQ，是阿里系下开源的一款分布式、队列模型的消息中间件，是阿里参照kafka设计思想使用java实现的一套MQ，并做了自己的改进。被广泛的应用在订单、交易、充值、流计算、消息推送、日志流处理等场景。
这里再简述一些知识点。
一、RocketMQ 消息模式
RocketMQ中，也存在两种消息模式，分别为集群消费模式和广播消费模式。
集群消费模式
RocketMQ默认的消息模式就是集群模式，当存在多个消费者时，消息通过一定负载均衡策略，将消息分发到多个consumer中。
比如现在有3个消费者，那么一条消息投递过来，只会被consumer 1、consumer 2、consumer 3中的一个消费。
在RockeMQ中，通过ConsumeGroup的机制，实现了天然的消息负载均衡，可以非常方便的通过加机器来实现水平扩展。
广播消费模式
这种模式下，会把消息分发给每一个消费者。一条消息投递过来，会被 consumer 1、consumer 2、consumer 3都消费一次，就像发了条朋友圈，你的朋友都可以看见。
目前我们用的比较多的是集群模式，在集群模式也可以模拟广播消费。
二、push 和 pull 优缺点
对于任何一款消息中间件而言，消费者客户端一般有两种方式从消息中间件获取消息并消费。
Pull方式
由消费者客户端主动向消息中间件（MQ消息服务器代理）拉取消息。
适用场景：对于生产者生产消息数据比较大时，而消费端处理比较复杂，消费能力相对较低。
优点：消费者可以依据自己的消费能力进行消费，生产者不需要维护和消费者之间的会话。
缺点：拉取消息的间隔不太好设置。间隔太短，对服务器请求压力过大。间隔时间过长，那么必然会造成一部分数据的延迟，实时性相对较低。
优化方案： 长轮询的消费方式，需要Server和Client的配合才能够实现。
即Client发送消息请求，Server端接受请求，如果发现Server队列里没有新消息，Server端不立即返回，而是持有这个请求一段时间（通过设置超时时间来实现），在这段时间内轮询Server队列内是否有新的消息，如果有新消息，就利用现有的连接返回消息给消费者；如果这段时间内没有新消息进入队列，则返回空。
长轮询的弊端：在持有消费者请求的这段时间，占用了系统资源，因此长轮询适合客户端连接数可控的业务场景中。
Push方式
由消息服务端主动地将消息推送给消费者，尽可能实时地将消息发送给消费者进行消费。
适用场景：对于数据实时性要求高的场景。
优点：生产者主动推送给消费者，及时性很高。
缺点：当消费者消费能力远低于生产者生产能力，那么一旦生产者推送大量消息到消费者时，就会导致消费者消息堆积，处理缓慢，甚至服务崩溃。 另外，生产者需要维护和每个消费者之间的会话。
优化方案：不采用 http 长连接的方法保持会话，采用 socket 监听。
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三、刷盘策略
RocketMQ的存储读写是基于JDK NIO的内存映射机制的，消息存储时首先将消息追加到内存中，再根据不同的刷盘策略在不同的时间进行刷盘。
同步刷盘
同步刷盘是指数据到达内存之后，必须刷到commitlog日志之后才算成功，然后返回producer数据已经发送成功。
异步刷盘
指数据到达内存之后,返回producer说数据已经发送成功，然后再写入commitlog日志。
什么是commitlog？
commitlog 就是来存储所有的元信息，包含消息体，类似于Mysql、Oracle 的 redolog。所以只要有 CommitLog 在，Consume Queue即使数据丢失，仍然可以恢复出来。
而 consumequeue，就是用来记录数据的位置，以便 Consumer 快速通过 consumequeue 找到 commitlog 中的数据。
四、MQ 异常测试
MQ消息体
MQ消息体中某些必填参数为 NULL，或者全部必填都为NULL，字段类型、长度是否不符合约定等。
消息重复发送
消息重复发送，只消费一条，一般根据消息内容中唯一标识来去重。
消息到达顺序不一致
消息到达顺序不一致，导致业务异常。
比如：订单下单后再取消，如果先收到取消的消息，再收到下单消息，就会有问题。
消息发送失败重试
Producer端重试
比如网络抖动导致生产者发送消息到MQ失败，可以手动设置发送失败重试的次数。
Consumer端重试
默认16次，重试时间间隔会越来越长，如果失败的多，容易堆积。这里的重试次数可自定义设置。
值得注意的是，只有消息推送失败才需要重推，不要把其他失败的情况也进行重试。
接线上生产者
接线上已有的生产者，需要注意，必须设置消费开始时间，不然上线时会大批量消息过来会造成堆积，可能造成故障。
消息丢失
消息丢失，业务是否兼容，是否有补偿或者监控机制。
消息争用
如果是集群模式，同一topic下新增新的消费组，但是没有申请新的group，导致一条消息投递过来，多个消费组争抢。
比如开发为了省事，预发和线上同一个topic，消费组的group也一样，上线后，可能存在有效消息被预发消费组消费了。
MQ比落库快
比如某接口A，新增一条数据后会同步更新DB和发送MQ给服务B，服务B收到消息后查询DB这条数据。曾经发现了收到消息却查不到数据的情况，因为数据库更新速度没有MQ快，后来改成异步了。
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