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一篇文章把RabbitMQ、RocketMQ、Kafka三元归一（至尊典藏版）

前言为什么使用消息队列

1、RabbitMQ

2、RocketMQ

2.1、RocketMQ的核心概念

2.2、延时消息

2.3、顺序消息

2.4、事务消息

2.5、RocketMQ高可用机制

2.6、负载均衡

3、Kafka

3.1、Kafka的核心概念

3.2、Kafka核心总控制器Controller

3.3、Partition副本选举Leader机制

3.4.消费者消费消息Offset记录机制

3.5、消费者Rebalance机制

3.6、Rebalance过程

3.7、消费者Rebalance分区分配策略

3.8、Producer发布新闻机制分析

3.8.1、HW与LEO

3.8.2.日志分段存储

4、MQ一些问题和解决方案

4.1.如何保证顺序消费？

4.2.如何实现延迟消费？

4.3.如何保证信息的可靠性投递？

4.4.如何保证消息的幂等？

4.5.如何解决消息积压问题？

前言

为什么使用消息队列

其实就是问问你消息队列有哪些使用场景，然后你的项目有哪些具体场景，这个场景你用什么消息队列？

面试官问你这个问题，你们公司有什么？，如果不需要，这个业务场景有什么技术挑战？ MQ 可能很麻烦，但是你现在用了 MQ 之后给你带来了很多好处。

先说消息队列中常见的使用场景。其实场景很多，但核心有 3 个：、、。

今天，我将分享常用的主流消息队列RabbitMQ、RocketMQ、Kafka；

1、RabbitMQ

RabbitMQ各组件的功能

TTL（Time To Live）：生存时间。RabbitMQ有两种支持信息过期。

Confirm机制：

如何实现Confirm确认消息？

生产者的信息确认机制

  • Broker：一个RabbitMQ例子就是一个Broker

  • Virtual Host：虚拟主机。，一个Broker可以有多个vhost，vhost彼此隔离。每一个vhost都有自己的队列、交换机、绑定和权限机制。vhost连接时必须指定默认情况vhost是/。

  • Exchange：交换机用于接收制造商发送的信息，并将信息路由到服务器中的队列。

  • Queue：消息队列用于保存消息，直到发送给消费者。它是消息的容器。一个消息可以投入一个或多个队列。

  • Banding ：绑定关系，用于  。通过路由键（  ）将交换机和消息队列关联起来。

  • Channel ：管道，一条双向数据流通道。不管是发布消息、订阅队列还是接收消息，这些动作都是通过管道完成。因为对于操作系统来说，建立和销毁TCP都是非常昂贵的开销，所以引入了管道的概念，以复用一条TCP连接。

  • Connection ：生产者/消费者 与broker之间的TCP连接。

  • Publisher ：消息的生产者。

  • Consumer ：消息的消费者。

  • Message ：消息，它是由消息头和消息体组成。消息头则包括  、  （优先级）等，​

    RabbitMQ的多种交换机类型：

    Exchange 分发消息给 Queue 时， Exchange 的类型对应不同的分发策略，有3种类型的 Exchange ： 、  、  。

  •  ：消息中的 Routing Key 如果和 Binding 中的 Routing Key 完全一致， Exchange 就会将消息分发到对应的队列中。

  •  ：每个发到 Fanout 类型交换机的消息都会分发到所有绑定的队列上去。Fanout交换机没有 Routing Key 。 。

  •  ：Topic交换机通过模式匹配分配消息，将 Routing Key 和某个模式进行匹配。它只能识别两个  ：#和* 。# 匹配0个或多个单词， * 匹配1个单词。

  •  。通过配置消息体的 Properties ，可以指定当前消息的过期时间。

  •  。从进入消息队列开始计算，只要超过了队列的超时时间配置，那么消息会自动清除。

  • 消息的确认，是指生产者投递消息后，如果Broker收到消息，则会给我们生产者一个应答。

  • 生产者进行接受应答，用来确认这条消息是否正常的发送到了Broker，这种方式也是 

​

  1.  ：channel.confirmSelect()

  2.  ：addConfirmListener ，监听成功和失败的处理结果，根据具体的结果对消息进行重新发送或记录日志处理等后续操作。

Return消息机制：

Return Listener  。

我们的消息生产者，通过指定一个Exchange和Routing，把消息送达到某一个队列中去，然后我们的消费者监听队列进行消息的消费处理操作。

但是在某些情况下，如果我们在发送消息的时候，当前的exchange不存在或者指定的路由key路由不到，这个时候我们需要监听这种不可达消息，就需要使用到Returrn Listener。

基础API中有个关键的配置项 Mandatory ：如果为true，监听器会收到路由不可达的消息，然后进行处理。如果为false，broker端会自动删除该消息。

同样，通过监听的方式， chennel.addReturnListener(ReturnListener rl) 传入已经重写过handleReturn方法的ReturnListener。

消费端ACK与NACK：

消费端进行消费的时候，如果由于业务异常可以进行日志的记录，然后进行补偿。但是对于服务器宕机等严重问题，我们需要  保障消费端消费成功。

// deliveryTag：消息在mq中的唯一标识  
  
// multiple：是否批量(和qos设置类似的参数)  
  
// requeue：是否需要重回队列。或者丢弃或者重回队首再次消费。  
  
public void basicNack(long deliveryTag, boolean multiple, boolean requeue)   

如上代码，消息在  是为了对没有成功处理消息，把消息重新返回到Broker。一般来说，实际应用中都会关闭重回队列（  ），也就是设置为false。

死信队列（DLX Dead-Letter-Exchange）：当消息在一个队列中变成死信之后，它会被重新推送到另一个队列，这个队列就是死信队列。

DLX也是一个正常的Exchange，和一般的Exchange没有区别，它能在任何的队列上被指定，实际上就是设置某个队列的属性。

当这个队列中有死信时，RabbitMQ就会自动的将这个消息重新发布到设置的Exchange上去，进而被路由到另一个队列。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能。

项目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro

阿里巴巴双十一官方指定消息产品，支撑阿里巴巴集团所有的消息服务，历经十余年高可用与高可靠的严苛考验，是阿里巴巴交易链路的核心产品。

Rocket：火箭的意思。

​

他有以下核心概念：Broker 、 Topic 、 Tag 、 MessageQueue 、 NameServer 、 Group 、 Offset 、 Producer 以及 Consumer 。

下面来详细介绍。

  •  ：消息中转角色，负责  ，转发消息。 是具体提供业务的服务器，单个Broker节点与所有的NameServer节点保持长连接及心跳，并会定时将  信息注册到NameServer，顺带一提底层的通信和连接都是  的。 负责消息存储，以Topic为纬度支持轻量级的队列，单机可以支撑上万队列规模，支持消息推拉模型。官网上有数据显示：具有  ，同时可  。

  •  ：主题！它是消息的第一级类型。比如一个电商系统可以分为：交易消息、物流消息等，一条消息必须有一个 Topic 。 与生产者和消费者的关系非常松散，一个 Topic 可以有0个、1个、多个生产者向其发送消息，一个生产者也可以同时向不同的 Topic 发送消息。一个 Topic 也可以被 0个、1个、多个消费者订阅。

  •  ：标签！可以看作子主题，它是消息的第二级类型，用于为用户提供额外的灵活性。使用标签，同一业务模块不同目的的消息就可以用相同Topic而不同的  来标识。比如交易消息又可以分为：交易创建消息、交易完成消息等，一条消息可以没有  。标签有助于保持您的代码干净和连贯，并且还可以为  提供的查询系统提供帮助。

  •  ：一个Topic下可以设置多个消息队列，发送消息时执行该消息的Topic，RocketMQ会轮询该Topic下的所有队列将消息发出去。消息的物理管理单位。一个Topic下可以有多个Queue，Queue的引入使得消息的存储可以分布式集群化，具有了水平扩展能力。

  •  ：类似Kafka中的ZooKeeper，但NameServer集群之间是  的，相对ZK来说更加  。它主要负责对于源数据的管理，包括了对于  和路由信息的管理。每个Broker在启动的时候会到NameServer注册，Producer在发送消息前会根据Topic去NameServer  ，Consumer也会定时获取 Topic 的路由信息。

  •  ：生产者，支持三种方式发送消息： 单向发送 ：消息发出去后，可以继续发送下一条消息或执行业务代码，不等待服务器回应，且  。异步发送 ：消息发出去后，可以继续发送下一条消息或执行业务代码，不等待服务器回应，  。同步发送 ：消息发出去后，等待服务器响应成功或失败，才能继续后面的操作。

  •  ：消费者，支持 PUSH 和 PULL 两种消费模式，支持  和  集群消费 ：该模式下一个消费者集群共同消费一个主题的多个队列，一个队列只会被一个消费者消费，如果某个消费者挂掉，分组内其它消费者会接替挂掉的消费者继续消费。广播消费 ：会发给消费者组中的每一个消费者进行消费。相当于  的发布订阅模式。

  •  ：分组，一个组可以订阅多个Topic。分为ProducerGroup，ConsumerGroup，代表某一类的生产者和消费者，一般来说同一个服务可以作为Group，同一个Group一般来说发送和消费的消息都是一样的

  •  ：在RocketMQ中，所有消息队列都是持久化，长度无限的数据结构，所谓长度无限是指队列中的每个存储单元都是定长，访问其中的存储单元使用Offset来访问，Offset为Java Long类型，64位，理论上在 100年内不会溢出，所以认为是长度无限。也可以认为Message Queue是一个长度无限的数组，  就是下标。

2.2、延时消息

开源版的RocketMQ不支持任意时间精度，仅支持特定的level，例如定时5s，10s，1min等。其中，level=0级表示不延时，level=1表示1级延时，level=2表示2级延时，以此类推。

延时等级如下：

messageDelayLevel=1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h  

2.3、顺序消息

消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费（FIFO）。RocketMQ可以严格的保证消息有序，可以分为 分区有序 或者 全局有序 。

2.4、事务消息

 ​

消息队列MQ提供类似X/Open XA的分布式事务功能，通过消息队列MQ事务消息能达到分布式事务的最终一致。上图说明了事务消息的大致流程：正常事务消息的发送和提交、事务消息的补偿流程。

事务消息发送及提交：

  1. 发送half消息

  2. 服务端响应消息写入结果

  3. 根据发送结果执行本地事务（如果写入失败，此时half消息对业务不可见，本地逻辑不执行）；

  4. 根据本地事务状态执行Commit或Rollback（Commit操作生成消息索引，消息对消费者可见）。

事务消息的补偿流程：

  1. 对没有Commit/Rollback的事务消息（pending状态的消息），从服务端发起一次“回查”；

  2. Producer收到回查消息，检查回查消息对应的本地事务的状态。

  3. 根据本地事务状态，重新Commit或RollBack

其中，补偿阶段用于解决消息Commit或Rollback发生超时或者失败的情况。

事务消息状态：

事务消息共有三种状态：提交状态、回滚状态、中间状态：

  1. TransactionStatus.CommitTransaction：提交事务，它允许消费者消费此消息。

  2. TransactionStatus.RollbackTransaction：回滚事务，它代表该消息将被删除，不允许被消费。

  3. TransactionStatus.Unkonwn：中间状态，它代表需要检查消息队列来确定消息状态。

2.5、RocketMQ的高可用机制

RocketMQ是天生支持分布式的，可以配置主从以及水平扩展。

Master角色的Broker支持读和写，Slave角色的Broker仅支持读，也就是 Producer只能和Master角色的Broker连接写入消息；Consumer可以连接 Master角色的Broker，也可以连接Slave角色的Broker来读取消息。

消息消费的高可用（主从）：

在Consumer的配置文件中，并不需要设置是从Master读还是从Slave读，当Master不可用或者繁忙的时候，Consumer会被自动切换到从Slave读。有了自动切换Consumer这种机制，当一个Master角色的机器出现故障后，Consumer仍然可以从Slave读取消息，不影响Consumer程序。这就达到了消费端的高可用性。

 ，如果机器资源不足，需要把Slave转成Master，则要手动停止Slave角色的Broker，更改配置文件，用新的配置文件启动Broker。

消息发送高可用（配置多个主节点）：

在创建Topic的时候，把Topic的多个Message Queue创建在多个Broker组上（相同Broker名称，不同 brokerId的机器组成一个Broker组），这样当一个Broker组的Master不可用后，其他组的Master仍然可用，Producer仍然可以发送消息。

主从复制：

如果一个Broker组有Master和Slave，消息需要从Master复制到Slave 上，有同步和异步两种复制方式。

  •  ：同步复制方式是等Master和Slave均写成功后才反馈给客户端写成功状态。如果Master出故障， Slave上有全部的备份数据，容易恢复同步复制会增大数据写入延迟，降低系统吞吐量。

  •  ：异步复制方式是只要Master写成功 即可反馈给客户端写成功状态。在异步复制方式下，系统拥有较低的延迟和较高的吞吐量，但是如果Master出了故障，有些数据因为没有被写 入Slave，有可能会丢失

通常情况下，应该把Master和Save配置成同步刷盘方式，主从之间配置成异步的复制方式，这样即使有一台机器出故障，仍然能保证数据不丢，是个不错的选择。

2.6、负载均衡

Producer负载均衡：

Producer端，每个实例在发消息的时候，默认会  所有的Message Queue发送，以达到让消息平均落在不同的Queue上。而由于Queue可以散落在不同的Broker，所以消息就发送到不同的Broker下，如下图：​

如果Consumer实例的数量比Message Queue的总数量还多的话，  ，也就无法消费到消息，也就无法起到分摊负载的作用了。所以需要控制让Queue的总数量大于等于Consumer的数量。

  • 消费者的集群模式：启动多个消费者就可以保证消费者的负载均衡（均摊队列）

  •  ：会按照Queue的数量和实例的数量平均分配Queue给每个实例，这样每个消费者可以均摊消费的队列，如下图所示6个队列和三个生产者。

  • 另外一种平均的算法  的形式，每个消费者，均摊不同主节点的一个消息队列，如下图所示：

对于广播模式并不是负载均衡的，要求一条消息需要投递到一个消费组下面所有的消费者实例，所以也就没有消息被分摊消费的说法。

当一条消息消费失败，RocketMQ就会自动进行消息重试。而如果消息超过最大重试次数，RocketMQ就会认为这个消息有问题。但是此时，RocketMQ不会立刻将这个有问题的消息丢弃，而会将其发送到这个消费者组对应的一种特殊队列：死信队列。死信队列的名称是 %DLQ%+ConsumGroup 。

死信队列具有以下特性：

  1. 一个死信队列对应一个Group ID， 而不是对应单个消费者实例。

  2. 如果一个Group ID未产生死信消息，消息队列RocketMQ不会为其创建相应的死信队列。

  3. 一个死信队列包含了对应Group ID产生的所有死信消息，不论该消息属于哪个Topic。

基于微服务的思想，构建在 B2C 电商场景下的项目实战。核心技术栈，是 Spring Boot + Dubbo 。未来，会重构成 Spring Cloud Alibaba 。

项目地址：https://github.com/YunaiV/onemall

3、Kafka

Kafka是一个分布式、支持分区的、多副本的，  协调的分布式消息系统。

它最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于Hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式处理引擎，Web/Nginx日志、访问日志，消息服务等等，用  。属于Apache基金会的顶级开源项目。

先看一下Kafka的架构图 ：​

3.1、Kafka的核心概念

在Kafka中有几个核心概念：

  •  ：消息中间件处理节点，一个Kafka节点就是一个Broker，一个或者多个Broker可以组成一个Kafka集群

  •  ：Kafka根据topic对消息进行归类，发布到Kafka集群的每条消息都需要指定一个topic

  •  ：消息生产者，向Broker发送消息的客户端

  •  ：消息消费者，从Broker读取消息的客户端

  •  ：每个Consumer属于一个特定的ConsumerGroup，一条消息可以被多个不同的ConsumerGroup消费，但是一个ConsumerGroup中只能有一个Consumer能够消费该消息

  •  ：物理上的概念，一个topic可以分为多个partition，每个partition内部消息是有序的

  •  ：每个Partition有多个副本，其中有且仅有一个作为Leader，Leader是负责数据读写的Partition。

  •  ：Follower跟随Leader，所有写请求都通过Leader路由，数据变更会广播给所有Follower，Follower与Leader保持数据同步。如果Leader失效，则从Follower中选举出一个新的Leader。当Follower与Leader挂掉、卡住或者同步太慢，Leader会把这个Follower从 ISR列表 中删除，重新创建一个Follower。

  •  ：偏移量。Kafka的存储文件都是按照offset.kafka来命名，用Offset做名字的好处是方便查找。例如你想找位于2049的位置，只要找到2048.kafka的文件即可。

一个Topic，代表逻辑上的一个业务数据集，比如订单相关操作消息放入订单Topic，用户相关操作消息放入用户Topic，对于大型网站来说，后端数据都是海量的，订单消息很可能是非常巨量的，比如有几百个G甚至达到TB级别，如果把这么多数据都放在一台机器上可定会有容量限制问题，那么就可以在Topic内部划分多个Partition来分片存储数据，不同的Partition可以位于不同的机器上，相当于  。每台机器上都运行一个Kafka的进程Broker。

3.2、Kafka核心总控制器Controller

在Kafka集群中会有一个或者多个Broker，其中有一个Broker会被选举为控制器（Kafka Controller），可以理解为 Broker-Leader ，它负责管理整个 集群中所有分区和副本的状态。

Partition-Leader  

Controller选举机制

在Kafka集群启动的时候，选举的过程是集群中每个Broker都会尝试在ZooKeeper上创建一个 /controller临时节点，ZooKeeper会保证有且仅有一个Broker能创建成功，这个Broker就会成为集群的总控器Controller。

当这个Controller角色的Broker宕机了，此时ZooKeeper临时节点会消失，集群里其他Broker会一直监听这个临时节 点，发现临时节点消失了，就竞争再次创建临时节点，就是我们上面说的选举机制，ZooKeeper又会保证有一个Broker成为新的Controller。具备控制器身份的Broker需要比其他普通的Broker多一份职责，具体细节如下：

  1.  。为ZooKeeper中的/brokers/ids/节点添加BrokerChangeListener，用来处理Broker增减的变化。

  2.  。为ZooKeeper中的/brokers/topics节点添加TopicChangeListener，用来处理Topic增减的变化；为ZooKeeper中的/admin/delete_topics节点添加TopicDeletionListener，用来处理删除Topic的动作。

  3. 从ZooKeeper中读取获取当前所有与Topic、Partition以及Broker有关的信息并进行相应的管理 。对于所有Topic所对应的ZooKeeper中的/brokers/topics/节点添加PartitionModificationsListener，用来监听Topic中的分区分配变化。

3.3、Partition副本选举Leader机制

Controller感知到分区Leader所在的Broker挂了，Controller会从ISR列表（参数 unclean.leader.election.enable=false的前提下）里挑第一个Broker作为Leader（第一个Broker最先放进ISR列表，可能是同步数据最多的副本），如果参数unclean.leader.election.enable为true，代表在ISR列表里所有副本都挂了的时候可以在ISR列表以外的副本中选Leader，这种设置，可以提高可用性，但是选出的新Leader有可能数据少很多。副本进入ISR列表有两个条件：

  1. 副本节点不能产生分区，必须能与ZooKeeper保持会话以及跟Leader副本网络连通

  2. 副本能复制Leader上的所有写操作，并且不能落后太多。（与Leader副本同步滞后的副本，是由replica.lag.time.max.ms配置决定的，超过这个时间都没有跟Leader同步过的一次的副本会被移出ISR列表）

3.4、消费者消费消息的Offset记录机制

每个Consumer会定期将自己消费分区的Offset提交给Kafka内部Topic：consumer_offsets，提交过去的时候，key是consumerGroupId+topic+分区号，value就是当前Offset的值，Kafka会定期清理Topic里的消息，最后就保留最新的那条数据。

因为_consumer\_offsets可能会接收高并发的请求，Kafka默认给其分配50个分区（可以通过 offsets.topic.num.partitions设置），这样可以通过加机器的方式抗大并发。

3.5、消费者Rebalance机制

Rebalance就是说 如果消费组里的消费者数量有变化或消费的分区数有变化，Kafka会重新分配消费者与消费分区的关系 。比如consumer group中某个消费者挂了，此时会自动把分配给他的分区交给其他的消费者，如果他又重启了，那么又会把一些分区重新交还给他。

注意：Rebalance只针对subscribe这种不指定分区消费的情况，如果通过assign这种消费方式指定了分区，Kafka不会进行Rebalance。

如下情况可能会触发消费者Rebalance：

  1. 消费组里的Consumer增加或减少了

  2. 动态给Topic增加了分区

  3. 消费组订阅了更多的Topic

Rebalance过程中，消费者无法从Kafka消费消息，这对Kafka的TPS会有影响，如果Kafka集群内节点较多，比如数百 个，那重平衡可能会耗时极多，所以应尽量避免在系统高峰期的重平衡发生。

3.6、Rebalance过程

当有消费者加入消费组时，消费者、消费组及组协调器之间会经历以下几个阶段：​

第一阶段：选择组协调器

组协调器GroupCoordinator：每个consumer group都会选择一个Broker作为自己的组协调器coordinator，负责监控这个消费组里的所有消费者的心跳，以及判断是否宕机，然后开启消费者Rebalance。consumer group中的每个consumer启动时会向Kafka集群中的某个节点发送FindCoordinatorRequest请求来查找对应的组协调器GroupCoordinator，并跟其建立网络连接。

组协调器选择方式：通过如下公式可以选出consumer消费的Offset要提交到_consumer\_offsets的哪个分区，这个分区Leader对应的Broker就是这个consumer group的coordinator公式：

hash(consumer group id) % 对应主题的分区数

第二阶段：加入消费组JOIN GROUP

在成功找到消费组所对应的GroupCoordinator之后就进入加入消费组的阶段，在此阶段的消费者会向GroupCoordinator发送JoinGroupRequest请求，并处理响应。然后GroupCoordinator从一个consumer group中选择第一个加入group的consumer作为Leader（消费组协调器），把consumer group情况发送给这个Leader，接着这个Leader会负责制定分区方案。

第三阶段（SYNC GROUP）

consumer leader通过给GroupCoordinator发送SyncGroupRequest，接着GroupCoordinator就把分区方案下发给各个consumer，他们会根据指定分区的Leader Broker进行网络连接以及消息消费。

3.7、消费者Rebalance分区分配策略

主要有三种Rebalance的策略：range 、 round-robin 、 sticky 。 。

假设一个主题有10个分区（0-9），现在有三个consumer消费：

 按照分区序号排序分配 ，假设n＝分区数／消费者数量 = 3， m＝分区数%消费者数量 = 1，那么前 m 个消 费者每个分配 n+1 个分区，后面的（消费者数量－m ）个消费者每个分配 n 个分区。比如分区0~ 3给一个consumer，分区4~ 6给一个consumer，分区7~9给一个consumer。

 轮询分配 ，比如分区0、3、6、9给一个consumer，分区1、4、7给一个consumer，分区2、5、 8给一个consumer

 初始时分配策略与round-robin类似，但是在rebalance的时候，需要保证如下两个原则：

  1. 分区的分配要尽可能均匀 。

  2. 分区的分配尽可能与上次分配的保持相同。

当两者发生冲突时，第一个目标优先于第二个目标 。这样可以最大程度维持原来的分区分配的策略。比如对于第一种range情况的分配，如果第三个consumer挂了，那么重新用sticky策略分配的结果如下：consumer1除了原有的0~ 3，会再分配一个7 consumer2除了原有的4~ 6，会再分配8和9。

3.8、Producer发布消息机制剖析

1、写入方式

producer采用push模式将消息发布到broker，每条消息都被append到patition中，属于顺序写磁盘（  ）。

2、消息路由

producer发送消息到broker时，会根据分区算法选择将其存储到哪一个partition。其路由机制为：

hash(key)%分区数  

3、写入流程

 ​

  1. producer先从ZooKeeper的 "/brokers/…/state" 节点找到该partition的leader

  2. producer将消息发送给该leader

  3. leader将消息写入本地log

  4. followers从leader pull消息，写入本地log后向leader发送ACK

  5. leader收到所有ISR中的replica的ACK后，增加HW（high watermark，最后commit的offset）并向producer发送ACK

3.8.1、HW与LEO

HW俗称高水位 ，HighWatermark的缩写，取一个partition对应的ISR中最小的LEO（log-end-offset）作为HW， consumer最多只能消费到HW所在的位置。另外每个replica都有HW,leader和follower各自负责更新自己的HW的状 态。

对于leader新写入的消息，consumer不能立刻消费，leader会等待该消息被所有ISR中的replicas同步后更新HW， 此时消息才能被consumer消费。

这样就保证了如果leader所在的broker失效，该消息仍然可以从新选举的leader中获取。对于来自内部broker的读取请求，没有HW的限制。

3.8.2、日志分段存储

Kafka一个分区的消息数据对应存储在一个文件夹下，以topic名称+分区号命名，消息在分区内是分段存储的， 每个段的消息都存储在不一样的log文件里，Kafka规定了一个段位的log文件最大为1G，做这个限制目的是为了方便把log文件加载到内存去操作：

1 # 部分消息的offset索引文件，kafka每次往分区发4K(可配置)消息就会记录一条当前消息的offset到index文件， 

2 # 如果要定位消息的offset会先在这个文件里快速定位，再去log文件里找具体消息 

3 00000000000000000000.index 

4 # 消息存储文件，主要存offset和消息体 

5 00000000000000000000.log 

6 # 消息的发送时间索引文件，kafka每次往分区发4K(可配置)消息就会记录一条当前消息的发送时间戳与对应的offset到timeindex文件， 

7 # 如果需要按照时间来定位消息的offset，会先在这个文件里查找 

8 00000000000000000000.timeindex 

9 

10 00000000000005367851.index 

11 00000000000005367851.log 

12 00000000000005367851.timeindex 

13 

14 00000000000009936472.index 

15 00000000000009936472.log 

16 00000000000009936472.timeindex

这个9936472之类的数字，就是代表了这个日志段文件里包含的起始 Offset，也就说明这个分区里至少都写入了接近1000万条数据了。Kafka Broker有一个参数，log.segment.bytes，限定了每个日志段文件的大小，最大就是1GB。

一个日志段文件满了，就自动开一个新的日志段文件来写入，避免单个文件过大，影响文件的读写性能，这个过程叫做log rolling，正在被写入的那个日志段文件，叫做active log segment。

最后附一张ZooKeeper节点数据图：​

4、MQ带来的一些问题、及解决方案

4.1、如何保证顺序消费？

  •  ：一个Queue对应一个Consumer即可解决。

  •   (key)%队列数

  •  ： (key)%分区数

4.2、如何实现延迟消费？

  •  ：两种方案 死信队列 + TTL引入RabbitMQ的延迟插件

  •  ：天生支持延时消息。

  •  ：步骤如下

专门为要延迟的消息创建一个Topic新建一个消费者去消费这个Topic消息持久化再开一个线程定时去拉取持久化的消息，放入实际要消费的Topic实际消费的消费者从实际要消费的Topic拉取消息。

 ​

4.3、如何保证消息的可靠性投递？

RabbitMQ：

  • Broker-->消费者：手动ACK

  • 生产者-->Broker：两种方案

数据库持久化：

  1. 将业务订单数据和生成的Message进行持久化操作（一般情况下插入数据库，这里如果分库的话可能涉及到分布式事务）

  2. 将Message发送到Broker服务器中

  3. 通过RabbitMQ的Confirm机制，在producer端，监听服务器是否ACK。

  4. 如果ACK了，就将Message这条数据状态更新为已发送。如果失败，修改为失败状态。

  5. 分布式定时任务查询数据库3分钟（这个具体时间应该根据的时效性来定）之前的发送失败的消息

  6. 重新发送消息，记录发送次数

  7. 如果发送次数过多仍然失败，那么就需要人工排查之类的操作。​

    优点：能够保证消息百分百不丢失。

    缺点：第一步会涉及到分布式事务问题。

    流程图中，颜色不同的代表不同的message

    1.将业务订单持久化

    2.发送一条Message到broker(称之为主Message)，再发送相同的一条到不同的队列或者交换机(这条称为确认Message)中。

    3.主Message由实际业务处理端消费后，生成一条响应Message。之前的确认Message由Message Service应用处理入库。

    4~6.实际业务处理端发送的确认Message由Message Service接收后，将原Message状态修改。

    7.如果该条Message没有被确认，则通过rpc调用重新由producer进行全过程。​

    优点：相对于持久化方案来说响应速度有所提升

    缺点：系统复杂性有点高，万一两条消息都失败了，消息存在丢失情况，仍需Confirm机制做补偿。

    Producer在把Message发送Broker的过程中，因为网络问题等发生丢失，或者Message到了Broker，但是出了问题，没有保存下来。针对这个问题，RocketMQ对Producer发送消息设置了3种方式：

    同步发送  
异步发送  
单向发送  

    Broker接收到Message暂存到内存，Consumer还没来得及消费，Broker挂掉了。

可以通过 持久化 设置去解决：

  1. 创建Queue的时候设置持久化，保证Broker持久化Queue的元数据，但是不会持久化Queue里面的消息

  2. 将Message的deliveryMode设置为2，可以将消息持久化到磁盘，这样只有Message支持化到磁盘之后才会发送通知Producer ack

这两步过后，即使Broker挂了，Producer肯定收不到ack的，就可以进行重发。

Consumer有消费到Message，但是内部出现问题，Message还没处理，Broker以为Consumer处理完了，只会把后续的消息发送。这时候，就要 关闭autoack，消息处理过后，进行手动ack , 多次消费失败的消息，会进入 死信队列 ，这时候需要人工干预。

设置了 acks=all ，一定不会丢，要求是，你的 leader 接收到消息，所有的 follower 都同步到了消息之后，才认为本次写成功了。如果没满足这个条件，生产者会自动不断的重试，重试无限次。

Kafka 某个 broker 宕机，然后重新选举 partition 的 leader。大家想想，要是此时其他的 follower 刚好还有些数据没有同步，结果此时 leader 挂了，然后选举某个 follower 成 leader 之后，不就少了一些数据？这就丢了一些数据啊。

此时一般是要求起码设置如下 4 个参数：

replication.factor  
min.insync.replicas  
acks=all  
retries=MAX  

我们生产环境就是按照上述要求配置的，这样配置之后，至少在 Kafka broker 端就可以保证在 leader 所在 broker 发生故障，进行 leader 切换时，数据不会丢失。

你消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了 offset，让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息，但其实你才刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。

这不是跟 RabbitMQ 差不多吗，大家都知道 Kafka 会自动提交 offset，那么只要 关闭自动提交 offset，在处理完之后自己手动提交 offset，就可以保证数据不会丢。

但是此时确实还是可能会有重复消费，比如你刚处理完，还没提交 offset，结果自己挂了，此时肯定会重复消费一次，自己保证幂等性就好了。

4.4、如何保证消息的幂等？

以 RocketMQ 为例，下面列出了消息重复的场景：

1、发送时消息重复

当一条消息已被成功发送到服务端并完成持久化，此时出现了网络闪断或者客户端宕机，导致服务端对客户端应答失败。如果此时生产者意识到消息发送失败并尝试再次发送消息，消费者后续会收到两条内容相同并且Message ID也相同的消息。

2、投递时消息重复

消息消费的场景下，消息已投递到消费者并完成业务处理，当客户端给服务端反馈应答的时候网络闪断。为了保证消息至少被消费一次，消息队列RocketMQ版的服务端将在网络恢复后再次尝试投递之前已被处理过的消息，消费者后续会收到两条内容相同并且Message ID也相同的消息。

负载均衡时消息重复（包括但不限于网络抖动、Broker重启以及消费者应用重启）

当消息队列RocketMQ版的Broker或客户端重启、扩容或缩容时，会触发Rebalance，此时消费者可能会收到重复消息。

那么，有什么解决方案呢？直接上图。

​

4.5、如何解决消息积压的问题？

关于这个问题，有几个点需要考虑：

临时写一个消息分发的消费者，把积压队列里的消息均匀分发到N个队列中，同时一个队列对应一个消费者，相当于消费速度提高了N倍。

修改前：​​​​​​​​

修改后：​

批量重导。在业务不繁忙的时候，比如凌晨，提前准备好程序，把丢失的那批消息查出来，重新导入到MQ中。

消息大量积压，MQ磁盘被写满了，导致新消息进不来了，丢掉了大量消息，怎么处理？

这个没办法。谁让【消息分发的消费者】写的太慢了，你临时写程序，接入数据来消费，消费一个丢弃一个，都不要了，快速消费掉所有的消息。然后走第二个方案，到了晚上再补数据吧。

标签： 快速连接器连接环

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