消息队列的设计

消息队列中核心的三个角色为：

• Broker（服务端）：MQ 中最核心的部分，是 MQ 的服务端，核心逻辑几乎全在这里，它为生产者和消费者提供 RPC 接口，负责消息的存储、备份和删除，以及消费关系的维护等。
• Producer（生产者）：MQ 的客户端之一，调用 Broker 提供的 RPC 接口发送消息。
• Consumer（消费者）：MQ 的另外一个客户端，调用 Broker 提供的 RPC 接口接收消息，同时完成消费确认。

不同的消息队列采取各种各样的方法，并没有针对所有目的的通用答案。为了区分这些系统，问一下这两个问题会特别有帮助：

• 如果生产者发送消息的速度比消费者能够处理的速度快会发生什么？一般来说，有三种选择：系统可以丢掉消息，将消息放入缓冲队列，或使用背压（backpressure）（也称为流量控制（flow control），即阻塞生产者，以免其发送更多的消息）。例如 Unix 管道和 TCP 使用背压：它们有一个固定大小的小缓冲区，如果填满，发送者会被阻塞，直到接收者从缓冲区中取出数据。

• 如果节点崩溃或暂时脱机，会发生什么情况？是否会有消息丢失？与数据库一样，持久性可能需要写入磁盘和/或复制的某种组合，这是有代价的。如果你能接受有时消息会丢失，则可能在同一硬件上获得更高的吞吐量和更低的延迟。是否可以接受消息丢失取决于应用。例如，对于周期传输的传感器读数和指标，偶尔丢失的数据点可能并不重要，因为更新的值会在短时间内发出。但要注意，如果大量的消息被丢弃，可能无法立刻意识到指标已经不正确了。如果你正在对事件计数，那么更重要的是它们能够可靠送达，因为每个丢失的消息都意味着使计数器的错误扩大。批处理系统的一个很好的特性是，它们提供了强大的可靠性保证：失败的任务会自动重试，失败任务的部分输出会自动丢弃。这意味着输出与没有发生故障一样，这有助于简化编程模型。

下面，再展开讨论下一些具体的技术难点和可行的解决方案。

• RPC 通信：解决的是 Broker 与 Producer 以及 Consumer 之间的通信问题。如果不重复造轮子，直接利用成熟的 RPC 框架 Dubbo 或者 Thrift 实现即可，这样不需要考虑服务注册与发现、负载均衡、通信协议、序列化方式等一系列问题了。当然，你也可以基于 Netty 来做底层通信，用 Zookeeper、Euraka 等来做注册中心，然后自定义一套新的通信协议（类似 Kafka），也可以基于 AMQP 这种标准化的 MQ 协议来做实现（类似 RabbitMQ）。对比直接用 RPC 框架，这种方案的定制化能力和优化空间更大。

• 高可用设计：高可用主要涉及两方面：Broker 服务的高可用、存储方案的高可用。可以拆开讨论。Broker 服务的高可用，只需要保证 Broker 可水平扩展进行集群部署即可，进一步通过服务自动注册与发现、负载均衡、超时重试机制、发送和消费消息时的 ack 机制来保证。存储方案的高可用有两个思路：

  • 参考 Kafka 的分区 + 多副本模式，但是需要考虑分布式场景下数据复制和一致性方案（类似 Zab、Raft 等协议），并实现自动故障转移；
  • 还可以用主流的 DB、分布式文件系统、带持久化能力的 KV 系统，它们都有自己的高可用方案。

• 存储设计：消息的存储方案是 MQ 的核心部分，可靠性保证已经在高可用设计中谈过了，可靠性要求不高的话直接用内存或者分布式缓存也可以。这里重点说一下存储的高性能如何保证？这个问题的决定因素在于存储结构的设计。目前主流的方案是：追加写日志文件（数据部分） + 索引文件的方式（很多主流的开源 MQ 都是这种方式），索引设计上可以考虑稠密索引或者稀疏索引，查找消息可以利用跳转表、二份查找等，还可以通过操作系统的页缓存、零拷贝等技术来提升磁盘文件的读写性能。如果不追求很高的性能，也可以考虑现成的分布式文件系统、KV 存储或者数据库方案。

• 消费关系管理：为了支持发布-订阅的广播模式，Broker 需要知道每个主题都有哪些 Consumer 订阅了，基于这个关系进行消息投递。由于 Broker 是集群部署的，所以消费关系通常维护在公共存储上，可以基于 Zookeeper、Apollo 等配置中心来管理以及进行变更通知。

• 高性能设计：存储的高性能前面已经谈过了，当然还可以从其他方面进一步优化性能。比如 Reactor 网络 IO 模型、业务线程池的设计、生产端的批量发送、Broker 端的异步刷盘、消费端的批量拉取等等。