本文属于专栏《构建工业级QPS百万级服务》

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        继续上篇《QPS百万级的有状态服务实践》02 - 冷启动和热更新。我们的架构如图1。上一章在热更新部分，我们引入了消息队列。本章我们介绍下各个消息队列的优缺点，并选择其中一个说下核心概念和原理。

图1

        目前市面上的消息中间件优缺点和使用案例如下。

消息中间件	优点	缺点	著名使用案例
Apache Kafka	高吞吐量、可扩展性好、持久化、故障容错	配置复杂、消息重复（至多一次或至少一次的交付保证）、较高的学习曲线	LinkedIn, Netflix, Uber, Twitter
RabbitMQ	支持多种消息协议、轻量级、易于部署、管理界面友好	性能受限于单节点、集群配置和网络分区敏感	Reddit, Instagram, Robinhood
Apache Pulsar	扩展性强、持久化、原生支持多租户	相对较新的系统、社区和生态相对较小	Yahoo, Tencent
Apache ActiveMQ	成熟稳定、支持多种语言客户端、易于理解和部署	在极高吞吐量场景下性能可能受限、内存占用较高	Canadian Tire, E*TRADE
Redis Pub/Sub	低延迟、简单易用、支持多种数据结构用于消息	不持久化（Pub/Sub模式下）、无消费者确认机制导致不可靠消息传输	Twitch, GitHub, Stack Overflow
Amazon SQS	完全托管、高可靠性、无需服务器维护、集成AWS服务	有消息大小限制（256KB）、可能存在延迟问题、费用可能随使用量显著增加	Airbnb, Samsung, BMW
Google Pub/Sub	完全托管、无服务器、全球分布式、与Google Cloud服务集成	与Google Cloud平台耦合、价格可能较高	Spotify, Wix, Coca-Cola
Microsoft Azure Service Bus	完全托管、与Azure生态系统集成良好、支持多种通信模式如队列、主题和事件网格	与Azure平台耦合、可能存在一定的延迟、成本随使用量增长	BMW, GEICO, Fujifilm
NATS	轻量级、高性能、简单高效的API、支持多种消息模式	不支持持久化（NATS Streaming Server除外）、功能简单可能不适合复杂场景	Baidu, Siemens, HTC
ZeroMQ	高性能、无中心节点、可以用作库集成到应用中、灵活的拓扑结构	不是传统意义上的消息队列服务、需要自行处理消息持久化、没有管理界面	AppNexus, BitTorrent, Wargaming.net
Apache RocketMQ	MQ高性能、高吞吐量、支持分布式事务、多种消息模式、丰富的客户端语言支持	部署配置相对复杂、社区相比Kafka较小、学习曲线相对陡峭	阿里巴巴, DiDi, OPPO

        正如我之前的文章《选择项目工具的方法论》所说，在业务深入，对关键节点，是需要自己制作最时候自己的业务。毕竟工具只有最适合，没有最好。虽然每个中间件都有自己的特点，但是核心原理也有很多共通点，我们以开源RocketMQ为例，介绍一下中间件的核心思想。

        中间件架构如图2。Producer集群对应我们的架构就是数据生产服务集群，Consumer集群就是计算节假日数量的服务容器集群，这两个都是业务方自己维护的集群。而RocketMQ的核心功能有客户端和服务端两个部分。客户端部分，一方面集成在Producer集群，业务代码使用RocketMQ提供的三方库函数进行数据发送，另一方面继承在Consumer集群，业务代码使用RocketMQ提供的三方库函数进行数据接受。

图2

        RocketMQ客户端逻发送辑，先通过Name Server获取Broker地址，然后向对应地址发送消息。这里有一些性能优化点值得注意。第一，数据发送是I/O密集型，占用CPU有限，为了提高发送速度，配置多线程发送是很有必要的，最佳线程数量，需要业务测试。第二，对没有顺序性要求的数据，使用异步发送。第三，在单个消息体很小，在可接受延迟范围内，在Producer逻辑中对数据聚合之后再发送，以减少网络调用次数。最后，还有一些数据发送/拉取失败的重试次数、每次数据下拉等众多细节参数，建议在业务遇到相关问题时再看。

        RocketMQ客户端接受逻辑，是先通过Name Server获取Broker地址，然后向Broker轮询，主动Pull数据。这里Pull的方式，牺牲了少量的延迟，减少了RocketMQ服务端，也就是Broker集群的复杂度。性能方面，主要是调整Pull的线程数。另外在Pull时有两个模式可以选择。

• 集群消费：一条消息被其中一个机器消费
• 广播消费：一条消息被每个机器都消费一次

        消息队列，核心数据流水线是“发+存+收”，Producer负责发，Consumer负责收，那数据在RocketMQ服务端是如何存的呢。 简单的说，如图3，数据生产者把消息发送给Broker，Broker把数据存在Commit Log中，并根据标签，在每个Consume Queue中添加索引。图中有几个概念需要了解：

• topic：消息发布和订阅的类别或者标签，它用来区分不同的消息流。在生产者发送消息时，必须指定一个topic，这个topic描述了消息的类别或者用途。消费者则订阅它感兴趣的topic来接收消息。在RocketMQ中，一个topic可以有多个producer（生产者）发送消息，也可以有多个consumer（消费者）订阅消息
• Queue ID：在RocketMQ中，每个Topic都可以细分成若干个队列，称为Message Queue（消息队列）。Queue ID是消息队列的唯一标识符。在一个broker里，一个Topic可以有多个Queue ID，这是为了实现消息负载均衡和并行处理。Queue ID可以帮助在分布式环境中水平扩展消息处理能力。每个消息队列都有自己的Commit Log和Consume Queue，并且保证队列内的消息是有序的
• message：消息是在生产者和消费者之间传递的数据包。每个消息都有一个具体的内容体（Payload）和一组属性（例如，消息键、标签、延迟级别等）。在RocketMQ中，消息被附加到指定的topic，然后可被发送到对应topic下的一个或多个消息队列。消费者从订阅的消息队列中拉取并处理消息。消息在提交到broker时会追加到Commit Log中，并且通过Consume Queue来索引，以便快速检索和消费
• Message Tag HashCode：tag 是与消息（Message）关联的一个可选字段，它为消息提供了额外的维度来进行分类和过滤。tag 可以看作是对同一个 topic 下消息的进一步细分。你可以将 tag 理解为对消息主题（topic）的子分类，它使得消费者（Consumer）能够更精细地选择感兴趣的消息进行消费。tag一个重要的作用是在服务端过滤消费者不想要的数据。比如Topic为动物园的动物们，消息内容为每个动物的编号，那tag是每个动物的类型，如鱼类、鸟类。作为管理鱼类的系统，在消费时就可以告诉Broker，只想消费鱼类的数据，这样数据就在服务端过滤了，而不是客户端       

图3

        除了以上介绍的核心功能，RocketMQ还有一些重置消费Offset位点、消息优先级队列、消息重复、消息顺序等细节功能或问题，但不是本系列的重点，对大部分业务，理解上面的内容已经足够。

        截止目前为止，我们的架构通过消息队列，增加了数据更新的推送机制。但是不同机器收到消息的时间是有差别的，那机器更新数据版本的时间就有差别，比如一个机器已经是版本B了，另一个机器还是版本A，那一个请求方的短时间大量请求结果，可能在两个版本反复横跳，用户体验会很不好。那如何解决数据一致性问题，架构还需要做怎样的升级。我会在后续的文章中说下我的经验。