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- 概述
- 关于消息队列的几个问题
- 为什么使用消息队列？
- 消息队列的缺点
- 消息队列如何选型
- 如何保证消息队列的可用性
- 如何保证消息不被重复消费(幂等性)
- 如何保证消费的可靠传输
- 如何保证消息的顺序性
- Kafka
概述
分析一个消息队列主要从这几个点出来。
在后半部分主要分析了 kafka 对以上几点的保证。
关于消息队列的几个问题
为什么用RocketMQ或者是Kafka？技术选型的依据是什么？
你们怎么保证消息中间件的高可用性？避免消息中间件故障后引发系统整体故障？
使用消息中间件技术的时候，你们怎么保证投递出去的消息一定不会丢失？
你们怎么保证投递出去的消息只有一条且仅仅一条，不会出现重复的数据？
如果消费了重复的消息怎么保证数据的准确性？
你们线上业务用消息中间件的时候，是否需要保证消息的顺序性？
如果不需要保证消息顺序，为什么不需要？假如我有一个场景要保证消息的顺序，你们应该如何保证？
下游消费系统如果宕机了，导致几百万条消息在消息中间件里积压，此时怎么处理？
你们线上是否遇到过消息积压的生产故障？如果没遇到过，你考虑一下如何应对？
你们用的是RabbitMQ？那你说说RabbitMQ的底层架构原理，逻辑架构、物理架构以及数据持久化机制？
你们RabbitMQ的最高峰QPS每秒是多少？线上如何部署的，部署了多少台机器，机器的配置如何？
你们用的是Kafka？那你说说Kafka的底层架构原理，磁盘上数据如何存储的，整体分布式架构是如何实现的？
再说说Kafka是如何保证数据的高容错性的？零拷贝等技术是如何运用的？高吞吐量下如何优化生产者和消费者的性能？
你们用的是RocketMQ？RocketMQ很大的一个特点是对分布式事务的支持，你说说他在分布式事务支持这块机制的底层原理？
如果让你来动手实现一个分布式消息中间件，整体架构你会如何设计实现？
为什么使用消息队列？
消息队列的缺点
消息队列如何选型
RabbitMQ
阿里云MNS
阿里云ONS / RocketMQ
Kafka
详见下文分析重点分析。
产品总结
事务支持方面，ONS/RocketMQ较为优秀，但是不支持消息批量操作, 不保证消息至少被消费一次.
Kafka提供完全分布式架构, 并有replica机制, 拥有较高的可用性和可靠性, 理论上支持消息无限堆积, 支持批量操作, 消费者采用Pull方式获取消息, 消息有序, 通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次. 但是官方提供的运维工具不友好，开源社区的运维工具支持的版本一般落后于最新版本的Kafka.
目前使用的MNS服务，拥有HTTP REST API, 使用简单, 数据可靠性高, 但是不保证消息有序，不能回溯数据.
RabbitMQ为重量级消息系统， 支持多协议(很多协议是目前业务用不到的), 但是不支持回溯数据, master挂掉之后， 需要手动从slave恢复, 可用性略逊一筹.
如何保证消息队列的可用性
以rcoketMQ为例，他的集群就有
- 多master 模式
- 多master多slave异步复制模式
-
多 master多slave同步双写模式
多master多slave模式部署架构图
第一眼看到这个图，就觉得和kafka好像，只是NameServer集群，在kafka中是用zookeeper代替，都是用来保存和发现master和slave用的。
通信过程如下:
Producer 与 NameServer集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从 NameServer 获取 Topic 路由信息，并向提供 Topic 服务的 Broker Master 建立长连接，且定时向 Broker 发送心跳。
Producer 只能将消息发送到 Broker master，但是 Consumer 则不一样，它同时和提供 Topic 服务的 Master 和 Slave建立长连接，既可以从 Broker Master 订阅消息，也可以从 Broker Slave 订阅消息。
那么kafka呢？
为了对比说明直接上kafka的拓补架构图
如上图所示，一个典型的Kafka集群中包含若干Producer（可以是web前端产生的Page View，或者是服务器日志，系统CPU、Memory等），若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高），若干Consumer Group，以及一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。
如何保证消息不被重复消费(幂等性)
最骚的一个操作，消费者业务自己去保证幂等性。
换一个说法，如何保证消息队列的幂等性?
另外说一点，幂等性的保证需要在一次请求中所有链路都是幂等的，再能最终保证这次请求的幂等，比如前段按钮点击两次，后端认为都是这是两次不同的请求，当然处理成两次请求，所以说一个请求的幂等性，需要全局的幂等才能保证。
其实无论是哪种消息队列，造成重复消费原因其实都是类似的。正常情况下，消费者在消费消息时候，消费完毕后，会发送一个确认信息给消息队列，消息队列就知道该消息被消费了，就会将该消息从消息队列中删除。只是不同的消息队列发送的确认信息形式不同。
例如RabbitMQ是发送一个ACK确认消息，RocketMQ是返回一个CONSUME_SUCCESS成功标志，kafka实际上有个offset的概念，简单说一下(后续详细解释),就是每一个消息都有一个offset，kafka消费过消息后，需要提交offset，让消息队列知道自己已经消费过了。
那造成重复消费的原因?，就是因为网络传输等等故障，确认信息没有传送到消息队列，导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了，再次将该消息分发给其他的消费者。
如何解决?这个问题针对业务场景来答分以下几点
(1)你拿到这个消息做数据库的insert操作。那就容易了，给这个消息做一个唯一主键，那么就算出现重复消费的情况，就会导致主键冲突，避免数据库出现脏数据。
(2)你拿到这个消息做redis的set的操作，那就容易了，不用解决，因为你无论set几次结果都是一样的，set操作本来就算幂等操作。
(3)如果上面两种情况还不行，上大招。准备一个第三方介质,来做消费记录。以redis为例，给消息分配一个全局id，只要消费过该消息，将<id,message>以K-V形式写入redis。那消费者开始消费前，先去redis中查询有没消费记录即可。还有一个方法，采用 setnx 的方案。
如何保证消费的可靠传输
其实这个可靠性传输，每种MQ都要从三个角度来分析:生产者弄丢数据、消息队列弄丢数据、消费者弄丢数据。
生产者丢数据
从生产者弄丢数据这个角度来看，RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息。
transaction(事物机制)机制就是说，发送消息前，开启事物(channel.txSelect())，然后发送消息，如果发送过程中出现什么异常，事物就会回滚(channel.txRollback())，如果发送成功则提交事物(channel.txCommit())。然而缺点就是吞吐量下降了。
生产上用confirm模式的居多。一旦channel进入confirm模式，所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始)，一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，rabbitMQ就会发送一个Ack给生产者(包含消息的唯一ID)，这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了.如果rabiitMQ没能处理该消息，则会发送一个Nack消息给你，你可以进行重试操作。
简单来讲 confirm模式就是生产者发送请求，到了消息队列，消息队列会回复一个消息收到的应答，如果没收到，生产者开始重试。
消息队列丢数据
处理消息队列丢数据的情况，一般是开启持久化磁盘的配置。这个持久化配置可以和confirm机制配合使用，你可以在消息持久化磁盘后，再给生产者发送一个Ack信号。这样，如果消息持久化磁盘之前，rabbitMQ阵亡了，那么生产者收不到Ack信号，生产者会自动重发。
消费者丢数据
消费者丢数据一般是因为采用了自动确认消息模式。这种模式下，消费者会自动确认收到信息。这时rahbitMQ会立即将消息删除，这种情况下如果消费者出现异常而没能处理该消息(但是消息队列那边已经认为消息被消费了)，就会丢失该消息。
至于解决方案，采用手动确认消息即可。
kafka为例
Producer在发布消息到某个Partition时，先通过ZooKeeper找到该Partition的Leader，然后无论该Topic的Replication Factor为多少（也即该Partition有多少个Replica），Producer只将该消息发送到该Partition的Leader。Leader会将该消息写入其本地Log。每个Follower都从Leader中pull数据。
结论
生产者丢数据
在kafka生产中，基本都有一个leader和多个follwer。follwer会去同步leader的信息。因此，为了避免生产者丢数据，做如下两点配置
第一个配置要在producer端设置acks=all。这个配置保证了，follwer同步完成后，才认为消息发送成功。
在producer端设置retries=MAX，一旦写入失败，这无限重试
消息队列丢数据
针对消息队列丢数据的情况，无外乎就是，数据还没同步，leader就挂了，这时zookpeer会将其他的follwer切换为leader,那数据就丢失了。针对这种情况，应该做两个配置。
replication.factor参数，这个值必须大于1，即要求每个partition必须有至少2个副本。
min.insync.replicas参数，这个值必须大于1，这个是要求一个leader至少感知到有至少一个follower还跟自己保持联系这两个配置加上上面生产者的配置联合起来用，基本可确保kafka不丢数据
消费者丢数据
这种情况一般是自动提交了offset，然后你处理程序过程中挂了。kafka以为你处理好了。再强调一次offset是干嘛的。
offset：指的是kafka的topic中的每个消费组消费的下标。简单的来说就是一条消息对应一个offset下标，每次消费数据的时候如果提交offset，那么下次消费就会从提交的offset加一那里开始消费。
比如一个topic中有100条数据，我消费了50条并且提交了，那么此时的kafka服务端记录提交的offset就是49(offset从0开始)，那么下次消费的时候offset就从50开始消费。
如何保证消息的顺序性
针对这个问题，通过某种算法，将需要保持先后顺序的消息放到同一个消息队列中(kafka中就是partition,rabbitMq中就是queue)。然后只用一个消费者去消费该队列。
有的人会问:那如果为了吞吐量，有多个消费者去消费怎么办？
简单来说消息的时序性也可以通过错误重试来解决。
比如我们有一个微博的操作，发微博、写评论、删除微博，这三个异步操作。如果是这样一个业务场景，那只要重试就行。比如你一个消费者先执行了写评论的操作，但是这时候，微博都还没发，写评论一定是失败的，等一段时间。等另一个消费者，先执行写评论的操作后，再执行，就可以成功。
总之，针对这个问题，我的观点是保证入队有序就行，出队以后的顺序交给消费者自己去保证，没有固定套路。
Kafka
名词解释
- producer：消息生产者，发布消息到 kafka 集群的终端或服务。
- broker：kafka 集群中包含的服务器。
- topic：每条发布到 kafka 集群的消息属于的类别，即 kafka 是面向 topic 的。
- partition： 是物理上的概念，每个 topic 包含一个或多个 partition。kafka 分配的单位是 partition。
- consumer：从 kafka 集群中消费消息的终端或服务。
- Consumer group：high-level consumer API 中，每个 consumer 都属于一个 consumer group，每条消息只能被 consumer group 中的一个 Consumer 消费，但可以被多个 consumer group 消费。
- replica：partition 的副本，保障 partition 的高可用。
- leader：replica 中的一个角色， producer 和 consumer 只跟 leader 交互。
- follower：replica 中的一个角色，从 leader 中复制数据。
- controller：kafka 集群中的其中一个服务器，用来进行 leader election 以及 各种 failover。
- zookeeper：kafka 通过 zookeeper 来存储集群的 meta 信息。
partition
为了做到水平扩展，一个topic实际是由多个partition组成的，遇到瓶颈时，可以通过增加partition的数量来进行横向扩容。
单个parition内是保证消息有序。
- 一个Topic的Partition数量大于等于Broker的数量，可以提高吞吐率。
- 同一个Partition的Replica尽量分散到不同的机器，高可用。
消费组
订阅topic是以一个消费组来订阅的，一个消费组里面可以有多个消费者。
同一个消费组中的两个消费者，只能消费一个partition。
换句话来说，就是一个partition，只能被消费组里的一个消费者消费，但是可以同时被多个消费组消费。
如果消费组内的消费者如果比partition多的话，那么就会有个别消费者一直空闲。
在 zk 中存了什么
Kafka的API
kafka api 提供了很多功能比如
生产者能指定 topic 和 Partition 来投递消息，并且还有延迟消息，事务消息等等，详见下面的 api 文档
http://kafka.apache.org/documentation.html#api
这个是 api 的中文文档
http://orchome.com/66
Kakfa Broker Leader的选举
Kakfa Broker集群受Zookeeper管理。
这里先说下
关于partition的分配，还有leader的选举，总得有个执行者。在kafka中，这个执行者就叫controller。kafka使用zk在broker中选出一个controller，用于partition分配和leader选举。
所有的Kafka Broker节点一起去Zookeeper上注册一个临时节点，并且只有一个Kafka Broker会注册成功，其他的都会失败，所以这个成功在Zookeeper上注册临时节点的这个Kafka Broker会成为Kafka Broker Controller，其他的Kafka broker叫Kafka Broker follower。（这个过程叫Controller在ZooKeeper注册Watch）。
这个Controller会监听其他的Kafka Broker的所有信息，如果这个kafka broker controller宕机了，在zookeeper上面的那个临时节点就会消失，此时所有的kafka broker又会一起去Zookeeper上注册一个临时节点。
kafka常见的一些问题
Kafka的用途有哪些？使用场景如何？
Kafka中的ISR、AR又代表什么？ISR的伸缩又指什么
Kafka中的HW、LEO、LSO、LW等分别代表什么？
Kafka中是怎么体现消息顺序性的？
Kafka中的分区器、序列化器、拦截器是否了解？它们之间的处理顺序是什么？
Kafka生产者客户端的整体结构是什么样子的？
Kafka生产者客户端中使用了几个线程来处理？分别是什么？
Kafka的旧版Scala的消费者客户端的设计有什么缺陷？
“消费组中的消费者个数如果超过topic的分区，那么就会有消费者消费不到数据”这句话是否正确？如果不正确，那么有没有什么hack的手段？
消费者提交消费位移时提交的是当前消费到的最新消息的offset还是offset+1?
有哪些情形会造成重复消费？
那些情景下会造成消息漏消费？
KafkaConsumer是非线程安全的，那么怎么样实现多线程消费？
简述消费者与消费组之间的关系
当你使用kafka-topics.sh创建（删除）了一个topic之后，Kafka背后会执行什么逻辑？
topic的分区数可不可以增加？如果可以怎么增加？如果不可以，那又是为什么？
topic的分区数可不可以减少？如果可以怎么减少？如果不可以，那又是为什么？
创建topic时如何选择合适的分区数？
Kafka目前有那些内部topic，它们都有什么特征？各自的作用又是什么？
优先副本是什么？它有什么特殊的作用？
Kafka有哪几处地方有分区分配的概念？简述大致的过程及原理
简述Kafka的日志目录结构
Kafka中有那些索引文件？
如果我指定了一个offset，Kafka怎么查找到对应的消息？
如果我指定了一个timestamp，Kafka怎么查找到对应的消息？
聊一聊你对Kafka的Log Retention的理解
聊一聊你对Kafka的Log Compaction的理解
聊一聊你对Kafka底层存储的理解（页缓存、内核层、块层、设备层）
聊一聊Kafka的延时操作的原理
聊一聊Kafka控制器的作用
消费再均衡的原理是什么？（提示：消费者协调器和消费组协调器）
Kafka中的幂等是怎么实现的
Kafka中的事务是怎么实现的（这题我去面试6家被问4次，照着答案念也要念十几分钟，面试官简直凑不要脸。实在记不住的话...只要简历上不写精通Kafka一般不会问到，我简历上写的是“熟悉Kafka，了解RabbitMQ....”）
Kafka中有那些地方需要选举？这些地方的选举策略又有哪些？
失效副本是指什么？有那些应对措施？
多副本下，各个副本中的HW和LEO的演变过程
为什么Kafka不支持读写分离？
Kafka在可靠性方面做了哪些改进？（HW, LeaderEpoch）
Kafka中怎么实现死信队列和重试队列？
Kafka中的延迟队列怎么实现（这题被问的比事务那题还要多！！！听说你会Kafka，那你说说延迟队列怎么实现？）
Kafka中怎么做消息审计？
Kafka中怎么做消息轨迹？
Kafka中有那些配置参数比较有意思？聊一聊你的看法
Kafka中有那些命名比较有意思？聊一聊你的看法
Kafka有哪些指标需要着重关注？
怎么计算Lag？(注意read_uncommitted和read_committed状态下的不同)
Kafka的那些设计让它有如此高的性能？
Kafka有什么优缺点？
还用过什么同质类的其它产品，与Kafka相比有什么优缺点？
为什么选择Kafka?
在使用Kafka的过程中遇到过什么困难？怎么解决的？
怎么样才能确保Kafka极大程度上的可靠性？
聊一聊你对Kafka生态的理解
消息传输一致性语义
Kafka提供3种消息传输一致性语义：最多1次，最少1次，恰好1次。
最少1次(at most once)：可能会重传数据，有可能出现数据被重复处理的情况;
最多1次(at least once)：可能会出现数据丢失情况;
恰好1次(Exactly once)：并不是指真正只传输1次，只不过有一个机制。确保不会出现“数据被重复处理”和“数据丢失”的情况。
kafka 为什么这么快
- 生产者写入：页缓存技术 + 磁盘顺序写
操作系统本身有一层缓存，叫做page cache，是在内存里的缓存，我们也可以称之为os cache，意思就是操作系统自己管理的缓存。
每新写一条消息，kafka就是在对应的文件append写，所以性能非常高。
- 消费者读取：零 copy 技术
https://mp.weixin.qq.com/s/sCRC5h0uw2DWD2MixI6pZw
怎么保证发送消息不丢失(多副本同步机制)
我觉得的靠的是这两个参数
#acks
props.put("acks", "all")
//0：不进行消息接收确认，即Client端发送完成后不会等待Broker的确认
//1：由Leader确认，Leader接收到消息后会立即返回确认信息
//all：集群完整确认，Leader会等待所有in-sync的follower节点都确认收到消息后，再返回确认信息
这点也就保证了所有节点都都有一个副本，及时leader 宕机后主节点也不会
#request.required.acks
# 0：不保证消息的到达确认，只管发送，低延迟但是会出现消息的丢失，在某个server失败的情况下，有点像TCP
# 1：发送消息，并会等待leader 收到确认后，一定的可靠性
# -1：发送消息，等待leader收到确认，并进行复制操作后，才返回，最高的可靠性
并且在落后太多会把落后的节点剔除。
kafka 参考文献
这篇主要从生产和消费的角度详细给出的过程
https://www.cnblogs.com/cyfonly/p/5954614.html
