关于消息队列你必须知道的知识

本文来自于极客时间：《消息队列高手课》

为什么需要消息队列？

消息队列是最古老的中间件之一，从系统之间有通信需求开始，就自然产生了消息队列。我们知道消息队列的主要功能就是收发消息，但是它的作用不仅仅只是解决应用之间的通信问题这么简单，那么都有哪些问题适合使用消息队列解决呢？

异步处理

大多数人在面试中，应该都被问过一个经典却没有标准答案的问题：如何设计一个秒杀系统？这个问题可以有一百个版本的合理答案，但大多数答案中都离不开消息队列。

秒杀系统需要解决的核心问题是，如何利用有限的服务器资源，尽可能多地处理短时间内的海量请求。我们知道，处理一个秒杀请求包含了很多步骤，例如：

• 风险控制；
• 库存锁定；
• 生成订单；
• 短信通知；
• 更新统计数据；

如果没有任何优化，正常的处理流程是：App 将请求发送给网关，依次调用上述 5 个流程，然后将结果返回给 APP。

对于这 5 个步骤来说，能否决定秒杀成功，实际上只有风险控制和库存锁定这 2 个步骤。只要用户的秒杀请求通过风险控制，并在服务端完成库存锁定，就可以给用户返回秒杀结果了。对于后续的生成订单、短信通知和更新统计数据等步骤，并不一定要在秒杀请求中处理完成。

所以当服务端完成前面 2 个步骤，确定本次请求的秒杀结果后，就可以马上给用户返回响应。然后把请求的数据放入消息队列中，由消息队列异步地进行后续的操作。

处理一个秒杀请求，从 5 个步骤减少为 2 个步骤，这样不仅响应速度更快，并且在秒杀期间，我们可以把大量的服务器资源用来处理秒杀请求。秒杀结束后再把资源用于处理后面的步骤，充分利用有限的服务器资源处理更多的秒杀请求。

可以看到，在这个场景中，消息队列被用于实现服务的异步处理。这样做的好处是：

• 可以更快地返回结果；
• 减少等待，自然实现了步骤之间的并发，提升系统总体的性能。

流量控制

继续说我们的秒杀系统，虽然我们已经使用消息队列实现了部分工作的异步处理，秒杀服务只需完成 2 个步骤即可返回，但过多的请求仍然可能压垮秒杀系统。

一个设计健壮的程序有自我保护的能力，也就是说，它应该可以在海量的请求下，还能在自身能力范围内尽可能多地处理请求，拒绝处理不了的请求并且保证自身运行正常。不幸的是，现实中很多程序并没有那么健壮，而直接拒绝请求返回错误对于用户来说也是不怎么好的体验。

因此，我们需要设计一套足够健壮的架构来将后端的服务保护起来。设计思路是使用消息队列隔离网关和后端服务，以达到流量控制和保护后端服务的目的。

加入消息队列后，整个秒杀流程变为：

• 网关在收到请求后，将请求放入请求消息队列；
• 后端服务从请求消息队列中获取 APP 请求，完成后续秒杀处理过程，然后返回结果。

秒杀开始后，当短时间内大量的秒杀请求到达网关时，不会直接冲击后端的秒杀服务，而是先堆积在消息队列中，后端服务按照自己的最大处理能力，从消息队列中消费请求并进行处理。

对于超时的请求可以直接丢弃，APP 将超时无响应的请求处理为秒杀失败即可。运维人员还可以随时增加秒杀服务的实例数量进行水平扩容，而不用对系统的其他部分做任何更改，因为请求都进入了消息队列，秒杀服务只需要从消息队列里面获取请求进行消费即可。

这种设计的优点是：能根据下游的处理能力自动调节流量，达到削峰填谷的作用。但这样做同样是有代价的：

• 增加了系统调用链环节，导致总体的响应时延变长。
• 上下游系统都要将同步调用改为异步消息，增加了系统的复杂度。

那还有没有更简单一点儿的流量控制方法呢？如果我们能预估出秒杀服务的处理能力，就可以用消息队列实现一个令牌桶，更简单地进行流量控制。

令牌桶控制流量的原理是：单位时间内只发放固定数量的令牌到令牌桶中，规定服务在处理请求之前必须先从令牌桶中拿出一个令牌，如果令牌桶中没有令牌，则拒绝请求。这样就保证单位时间内，能处理的请求不超过发放令牌的数量，起到了流量控制的作用。

实现的方式也很简单，不需要破坏原有的调用链，只要网关在处理 APP 请求时增加一个获取令牌的逻辑。

令牌桶可以简单地用一个有固定容量的消息队列加一个令牌生成器来实现：令牌生成器按照预估的处理能力，匀速生产令牌并放入令牌队列（如果队列满了则丢弃令牌）。网关在收到请求时去令牌队列消费一个令牌，获取到令牌则继续调用后端秒杀服务，如果获取不到令牌则直接返回秒杀失败。

以上是常用的使用消息队列两种进行流量控制的设计方法，你可以根据各自的优缺点和不同的适用场景进行合理选择。

服务解耦

消息队列的另外一个作用，就是实现系统应用之间的解耦，再举一个电商的例子来说明解耦的作用和必要性。我们知道订单是电商系统中比较核心的数据，当一个新订单创建时：

• 1）支付系统需要发起支付流程；
• 2）风控系统需要审核订单的合法性；
• 3）客服系统需要给用户发短信告知用户；
• 4）经营分析系统需要更新统计数据；
• ······

以上这些订单下游的系统都需要实时获得订单数据。

但随着业务不断发展，这些订单下游系统不断的增加，不断变化，并且每个系统可能只需要订单数据的一个子集。因此负责订单服务的开发团队不得不花费很大的精力，应对不断增加变化的下游系统，不停地修改调试订单系统与这些下游系统的接口。任何一个下游系统接口变更，都需要订单模块重新进行一次上线，对于一个电商的核心服务来说，这几乎是不可接受的。

那么如何解决呢？所有的电商都选择用消息队列来解决类似的系统耦合过于紧密的问题。引入消息队列后，订单服务在订单变化时发送一条消息到消息队列的一个主题 order 中，所有下游系统都订阅主题 order，这样每个下游系统都可以获得一份实时完整的订单数据。

无论是增加、减少下游系统还是下游系统需求发生变化，订单服务都无需做任何更改，实现了订单服务与下游服务的解耦。

总结一下

以上就是消息队列最常用的三种场景：异步处理、流量控制和服务解耦。当然，消息队列的适用范围不仅仅局限于这些场景，还有包括：

• 作为发布 / 订阅系统实现一个微服务级系统间的观察者模式；
• 连接流计算任务和数据，kafka 经常被用来做这类工作；
• 用于将消息广播给大量接收者。

简单的说，我们在单体应用里面需要用队列解决的问题，在分布式系统中大多都可以用消息队列来解决。同时我们也要认识到，消息队列也有它自身的一些问题和局限性，包括：

• 引入消息队列带来的延迟问题；
• 增加了系统的复杂度；
• 可能产生数据不一致的问题。

所以我们说没有最好的架构，只有最适合的架构，根据目标业务的特点和自身条件选择合适的架构，才是体现一个架构师功力的地方。

该如何选择消息队列？

首先在软件工程中，不存在像银弹这样可以解决一切问题的设计、架构或软件，每一个软件系统，它都是独一无二的，你不可能用一套方法去解决所有的问题。

而在消息队列的技术选型上，也是同样的道理，并不存在说，哪个消息队列就是最好的。常用的这几个消息队列，每一个产品都有自己的优势和劣势，你需要根据现有系统的情况，选择最适合你的那款产品。

消息队列的选型标准

虽然这些消息队列在功能和特性方面各有优劣，但我们在选择的时候要有一个最低标准，保证入选的产品至少是及格的。那么来看看最低标准都有哪些要求。

首先，必须是开源的产品，这个非常重要。开源意味着，如果有一天你使用的消息队列遇到了一个影响你系统业务的 Bug，你至少还有机会通过修改源代码来迅速修复或规避这个 Bug，解决你的系统火烧眉毛的问题，而不是束手无策地等待开发者不一定什么时候发布的下一个版本来解决。

其次，这个产品必须是近年来比较流行并且有一定社区活跃度的产品。流行的好处是，只要你的使用场景不太冷门，你遇到 Bug 的概率会非常低，因为大部分你可能遇到的 Bug，其他人早就遇到并且修复了。你在使用过程中遇到的一些问题，也比较容易在网上搜索到类似的问题，然后很快的找到解决方案。

流行的产品还有一个优势，就是它与周边生态系统会有一个比较好的集成和兼容，比如 Kafka 和 Flink 就有比较好的兼容性，Flink 内置了 Kafka 的 Data Source，开发流计算应用时可以轻松使用 Kafka 作为 Flink 的数据源。如果你用一个比较小众的消息队列产品，在进行流计算的时候，你就不得不自己开发一个 Flink 的 Data Source。

最后，作为一款及格的消息队列产品，必须具备的几个特性包括：

• 消息的可靠传递：确保不丢消息；
• Cluster：支持集群，确保不会因为某个节点宕机导致服务不可用，当然也不能丢消息；
• 性能：具备足够好的性能，能满足绝大多数场景的性能要求；

那么目前都有哪些符合上面这些条件，可供选择的开源消息队列产品呢？

可供选择的消息队列产品

1）RabbitMQ

首先是老牌消息队列 RabbitMQ，它是使用一种比较小众的编程语言 Erlang 编写的，最早为电信行业系统之间的可靠通信而设计，也是少数几个支持 AMQP 协议的消息队列之一。

RabbitMQ 就像它名字中的 rabbit（兔子）一样，轻量级、迅捷。它的 Slogan，也就是宣传口号，也很明确地表明了 RabbitMQ 的特点：Messaging that just works，开箱即用的消息队列。也就是说，RabbitMQ 是一个相当轻量级的消息队列，非常容易部署和使用。

RabbitMQ 一个比较有特色的功能是支持非常灵活的路由配置，和其他消息队列不同的是，它在生产者（Producer）和队列（Queue）之间增加了一个 Exchange 模块，你可以理解为交换机。这个 Exchange 模块的作用和交换机也非常相似，根据配置的路由规则将生产者发出的消息分发到不同的队列中。路由的规则也非常灵活，甚至你可以自己来实现路由规则。基于这个 Exchange，可以产生很多的玩儿法，如果你正好需要这个功能，RabbitMQ 是个不错的选择。

另外 RabbitMQ 的客户端支持的编程语言大概是所有消息队列中最多的，如果你的系统是用某种冷门语言开发的，那你多半可以找到对应的 RabbitMQ 客户端。

接下来说一下 RabbitMQ 的几个问题。

• 第一个问题是，RabbitMQ 对消息堆积的支持并不好，在它的设计理念里面，消息队列是一个管道，大量的消息积压是一种不正常的情况，应当尽量去避免。当大量消息积压的时候，会导致 RabbitMQ 的性能急剧下降。
• 第二个问题是，RabbitMQ 的性能是我们介绍的这几个消息队列中最差的，根据官方给出的测试数据综合我们日常使用的经验，根据硬件配置的不同，它大概每秒钟可以处理几万到十几万条消息。其实这个性能也足够支撑绝大多数的应用场景了，不过，如果你的应用对消息队列的性能要求非常高，那不要选择 RabbitMQ。
• 最后一个问题是 RabbitMQ 使用的编程语言 Erlang，这个编程语言不仅是非常小众的语言，更麻烦的是，这个语言的学习曲线非常陡峭。

2）RocketMQ

RocketMQ 是阿里巴巴在 2012 年开源的消息队列产品，后来捐赠给 Apache 软件基金会，2017 正式毕业，成为 Apache 的顶级项目。阿里内部也是使用 RocketMQ 作为支撑其业务的消息队列，经历过多次双十一考验，它的性能、稳定性和可靠性都是值得信赖的。作为优秀的国产消息队列，近年来越来越多的被国内众多大厂使用。

RocketMQ 还对在线业务的响应时延做了很多的优化，大多数情况下可以做到毫秒级的响应，如果你的应用场景很在意响应时延，那应该选择使用 RocketMQ。并且它比 RabbitMQ 的性能要高出一个数量级，每秒钟大概能处理几十万条消息。

3）Kafka

最后我们聊一聊 Kafka，Kafka 最早由 LinkedIn 开发，最初的设计目的是用于处理海量的日志，目前也是 Apache 的顶级项目。

在早期的版本中，为了获得极致的性能，在设计方面做了很多的牺牲。比如不保证消息的可靠性，可能会丢失消息，也不支持集群，功能上也比较简陋，这些牺牲对于处理海量日志这个特定的场景都是可以接受的。这个时期的 Kafka 甚至不能称之为一个合格的消息队列。

随后的几年 Kafka 逐步补齐了这些短板，当下的 Kafka 已经发展为一个非常成熟的消息队列产品，无论在数据可靠性、稳定性和功能特性等方面都可以满足绝大多数场景的需求。

另外 Kafka 与周边生态系统的兼容性是最好的没有之一，尤其在大数据和流计算领域，几乎所有的相关开源软件系统都会优先支持 Kafka。

Kafka 使用 Scala 和 Java 语言开发，设计上大量使用了批量和异步的思想，这种设计使得 Kafka 能做到超高的性能。Kafka 的性能，尤其是异步收发的性能，是三者中最好的，但与 RocketMQ 并没有量级上的差异，大约每秒钟可以处理几十万条消息。

使用配置比较好的服务器对 Kafka 进行过压测，在有足够的客户端并发进行异步批量发送，并且开启压缩的情况下，Kafka 的极限处理能力可以超过每秒 2000 万条消息。

但是 Kafka 这种异步批量的设计带来的问题是，它的同步收发消息的响应时延比较高。因为当客户端发送一条消息的时候，Kafka 并不会立即发送出去，而是要等一会儿攒一批再发送，在它的 Broker 中，很多地方都会使用这种先攒一波再一起处理的设计。当你的业务场景中，每秒钟消息数量没有那么多的时候，Kafka 的时延反而会比较高。所以，Kafka 不太适合在线业务场景。

第二梯队的消息队列

除了上面介绍的三大消息队列之外，还有几个第二梯队的产品，这些产品之所以没那么流行，或多或少都有着比较明显的短板，不推荐使用。在这儿简单介绍一下，就当丰富一下知识广度。

先说 ActiveMQ，ActiveMQ 是最老牌的开源消息队列，是十年前唯一可供选择的开源消息队列，目前已进入老年期，社区不活跃。无论是功能还是性能方面，ActiveMQ 都与现代的消息队列存在明显的差距，它存在的意义仅限于兼容那些还在用的爷爷辈儿的系统。

接下来是 ZeroMQ，严格来说 ZeroMQ 并不能称之为一个消息队列，而是一个基于消息队列的多线程网络库，如果你的需求是将消息队列的功能集成到你的系统进程中，可以考虑使用 ZeroMQ。

最后说一下 Pulsar，很多人可能都没听说过这个产品，Pulsar 是一个新兴的开源消息队列产品，最早是由 Yahoo 开发，目前处于成长期，流行度和成熟度相对没有那么高。与其他消息队列最大的不同是，Pulsar 采用存储和计算分离的设计，我个人非常喜欢这种设计，它有可能会引领未来消息队列的一个发展方向，建议你持续关注这个项目。

总结一下

在了解了上面这些开源消息队列各自的特点和优劣势后，相信你对于消息队列的选择已经可以做到心中有数了。总之在选择消息队列的时候，有几条选择的建议供你参考。

• 如果说消息队列并不是你将要构建系统的主角之一，你对消息队列功能和性能都没有很高的要求，只需要一个开箱即用易于维护的产品，我建议你使用 RabbitMQ。
• 如果你的系统使用消息队列的主要场景是处理在线业务，比如在交易系统中用消息队列传递订单，那 RocketMQ 的低延迟和金融级的稳定性是你需要的。
• 如果你需要处理海量的消息，像收集日志、监控信息或是前端的埋点这类数据，或是你的应用场景大量使用了大数据、流计算相关的开源产品，那 Kafka 是最适合你的消息队列。

消息模型：主题和队列有什么区别？

如果你研究过超过一种消息队列产品，你可能已经发现，每种消息队列都有自己的一套消息模型。像队列（Queue）、主题（Topic）或是分区（Partition）这些名词概念，在每个消息队列模型中都会涉及一些，含义还不太一样。

为什么出现这种情况呢？因为没有标准。曾经也是有一些国际组织尝试制定过消息相关的标准，比如早期的 JMS 和 AMQP。但让人无奈的是，标准的进化跟不上消息队列的演进速度，这些标准实际上已经被废弃了。

那么到底什么是队列？什么是主题？主题和队列又有什么区别呢？想要彻底理解这些，我们需要从消息队列的演进说起。

主题和队列有什么区别？

最初的消息队列，就是一个严格意义上的队列。在计算机领域，队列（Queue）是一种数据结构，有完整而严格的定义。在维基百科中，队列的定义是这样的：

队列是先进先出（FIFO, First-In-First-Out）的线性表（Linear List），在具体应用中通常用链表或者数组来实现。队列只允许在后端（称为 rear）进行插入操作，在前端（称为 front）进行删除操作。

这个定义里面包含几个关键点，第一个是先进先出，这里面隐含着的一个要求是，在消息入队出队过程中，需要保证这些消息严格有序，按照什么顺序写进队列，必须按照同样的顺序从队列中读出来。早期的消息队列，就是按照"队列"的数据结构来设计的。生产者（Producer）发消息就是入队操作，消费者（Consumer）收消息就是出队、也就是删除操作，服务端存放消息的容器自然就称为队列。

这就是最初的一种消息模型：队列模型。

如果有多个生产者往同一个队列里面发送消息，这个队列中可以消费到的消息，就是这些生产者生产的所有消息的合集，消息的顺序就是这些生产者发送消息的自然顺序。如果有多个消费者接收同一个队列的消息，这些消费者之间实际上是竞争的关系，每个消费者只能收到队列中的一部分消息，也就是说任何一条消息只能被其中的一个消费者收到。

如果需要将一份消息数据分发给多个消费者，要求每个消费者都能收到全量的消息，例如，对于一份订单数据，风控系统、分析系统、支付系统等都需要接收消息。这个时候，单个队列就满足不了需求，一个可行的解决方式是，为每个消费者创建一个单独的队列，让生产者发送多份。

显然这是个比较蠢的做法，同样的一份消息数据被复制到多个队列中会浪费资源，更重要的是，生产者必须知道有多少个消费者。为每个消费者单独发送一份消息，这实际上违背了消息队列的解耦这个设计初衷。

为了解决这个问题，演化出了另外一种消息模型：“发布 - 订阅模型（Publish-Subscribe Pattern）”。

在发布 - 订阅模型中，消息的发送方称为发布者（Publisher），消息的接收方称为订阅者（Subscriber），服务端存放消息的容器称为主题（Topic）。发布者将消息发送到主题中，订阅者在接收消息之前需要先订阅主题。"订阅"在这里既是一个动作，同时还可以认为是主题在消费时的一个逻辑副本，每份订阅中，订阅者都可以接收到主题的所有消息。

在消息领域的历史上很长的一段时间，队列模式和发布 - 订阅模式是并存的，有些消息队列同时支持这两种消息模型，比如 ActiveMQ。我们仔细对比一下这两种模型，生产者就是发布者，消费者就是订阅者，队列就是主题，并没有本质的区别。它们最大的区别其实就是，一份消息数据能不能被消费多次的问题。

实际上，在这种发布 - 订阅模型中，如果只有一个订阅者，那它和队列模型就基本是一样的了。也就是说，发布 - 订阅模型在功能层面上是可以兼容队列模型的。

现代的消息队列产品使用的消息模型大多是这种发布 - 订阅模型，当然也有例外。

RabbitMQ 的消息模型

这个例外就是 RabbitMQ，它是少数依然坚持使用队列模型的产品之一。那它是怎么解决多个消费者的问题呢？还记得我们上面提到 RabbitMQ 的一个特色 Exchange 模块吗？在 RabbitMQ 中，Exchange 位于生产者和队列之间，生产者并不关心将消息发送给哪个队列，而是将消息发送给 Exchange，由 Exchange 上配置的策略来决定将消息投递到哪些队列中。

同一份消息如果需要被多个消费者消费，则需要配置 Exchange 将消息发送到多个队列，每个队列中都存放一份完整的消息数据，可以为一个消费者提供消费服务。这也可以变相地实现发布 - 订阅模型中，一份消息数据可以被多个订阅者来多次消费这样的功能。

RocketMQ 的消息模型

讲完了 RabbitMQ 的消息模型，我们再来看看 RocketMQ。RocketMQ 使用的消息模型是标准的发布 - 订阅模型，在 RocketMQ 的术语表中，生产者、消费者和主题与我们在上面讲的发布 - 订阅模型中的概念是完全一样的。但是 RocketMQ 也有队列（Queue）这个概念，并且队列在 RocketMQ 中是一个非常重要的概念，那队列在 RocketMQ 中的作用是什么呢？这就要从消息队列的消费机制说起。

几乎所有的消息队列产品都使用一种非常朴素的"请求 - 确认"机制，确保消息不会在传递过程中由于网络或服务器故障丢失。具体的做法也非常简单，在生产端，生产者先将消息发送给服务端，也就是 Broker，服务端在收到消息并将消息写入主题或者队列中后，会给生产者发送确认的响应。

如果生产者没有收到服务端的确认或者收到失败的响应，则会重新发送消息；在消费端，消费者在收到消息并完成自己的消费业务逻辑（比如，将数据保存到数据库中）后，也会给服务端发送消费成功的确认，服务端只有收到消费确认后，才认为一条消息被成功消费，否则它会给消费者重新发送这条消息，直到收到对应的消费成功确认。

这个确认机制很好地保证了消息传递过程中的可靠性，但引入这个机制在消费端带来了一个不小的问题。什么问题呢？为了确保消息的有序性，在某一条消息被成功消费之前，下一条消息是不能被消费的，否则就会出现消息空洞，违背了有序性这个原则。也就是说，每个主题在任意时刻，至多只能有一个消费者实例在进行消费，那就没法通过水平扩展消费者的数量来提升消费端总体的消费性能。为了解决这个问题，RocketMQ 在主题下面增加了队列的概念。

每个主题包含多个队列，通过多个队列来实现多实例并行生产和消费。需要注意的是，RocketMQ 只在队列上保证消息的有序性，主题层面是无法保证消息的严格顺序的。

RocketMQ 中，订阅者的概念是通过消费组（Consumer Group）来体现的，每个消费组都消费主题中一份完整的消息，不同消费组之间消费进度彼此不受影响。也就是说，一条消息被 Consumer Group1 消费过，也会再给 Consumer Group2 消费。

消费组中包含多个消费者，同一个组内的消费者是竞争关系，每个消费者负责消费组内的一部分消息。如果一条消息被消费者 Consumer1 消费了，那同组的其他消费者就不会再收到这条消息。

在 Topic 的消费过程中，由于消息需要被不同的组进行多次消费，所以消费完的消息并不会立即被删除，这就需要 RocketMQ 为每个消费者组在每个队列上维护一个消费位移（Consumer Offset）。这个位移之前的消息都被消费过，之后的消息都没有被消费过，每成功消费一条消息，消费位移就加一。这个消费位移是非常重要的概念，我们在使用消息队列的时候，丢消息的原因大多是由于消费位移处理不当导致的。

如果你对 RocketMQ 中的这些概念还有些困惑的话，那么没关系，我们看一下 Kafka 的消息模型。如果你熟悉 Kafka 的话，那么你会瞬间理解 RocketMQ。

Kafka 的消息模型

Kafka 的消息模型和 RocketMQ 是完全一样的，上面说的所有 RocketMQ 中对应的概念，和生产消费过程中的确认机制，都完全适用于 Kafka。唯一的区别是，在 Kafka 中，队列这个概念的名称不一样，Kafka 中对应的名称是分区（Partition），但含义以及功能和 RocketMQ 的队列是没有任何区别的。

所以我说，如果你熟悉 Kafka，那么你会瞬间理解 RocketMQ，因为两者的消息模型是一样的。只不过 RocketMQ 是一个主题对应多个队列，而 Kafka 是一个主题对应多个分区。

总结一下

首先我们讲了队列和主题的区别，这两个概念的背后实际上对应着两种不同的消息模型：队列模型和发布 - 订阅模型。然后你需要理解，这两种消息模型其实并没有本质上的区别，都可以通过一些扩展或者变化来互相替代。

常用的消息队列中，RabbitMQ 采用的是队列模型，但是它一样可以实现发布 - 订阅的功能。RocketMQ 和 Kafka 采用的是发布 - 订阅模型，并且二者的消息模型是基本一致的。

最后要注意一点，这里说的消息模型和相关的概念是业务层面的模型，深刻理解业务模型有助于你用最佳的姿势去使用消息队列。

但业务模型不等于就是实现层面的模型。比如说 MySQL 和 Hbase 同样是支持 SQL 的数据库，它们的业务模型中，存放数据的单元都是表。但在实现层面，没有哪个数据库是以二维表的方式去存储数据的，MySQL 使用 B+ 树来存储数据，而 HBase 使用的是 KV 的结构来存储。同样，像 Kafka 和 RocketMQ 的业务模型基本是一样的，并不是说他们的实现就是一样的，实际上这两个消息队列的实现是完全不同的。

如何利用事务消息实现分布式事务？

一说起事务，你可能自然会联想到数据库。的确，我们日常使用事务的场景，绝大部分都是在操作数据库的时候。像 MySQL、Oracle 这些主流的关系型数据库，也都提供了完整的事务实现。那消息队列为什么也需要事务呢？

其实很多场景下，我们发消息这个过程，目的往往是通知另外一个系统或者模块去更新数据。消息队列中的事务，主要解决的是消息生产者和消息消费者的数据一致性问题。依然拿我们熟悉的电商来举个例子，一般来说，用户在电商 APP 上购物时，先把商品加到购物车里，然后几件商品一起下单，最后支付，完成购物流程，就可以愉快地等待收货了。

但这个过程中有一个需要用到消息队列的步骤，想象一下你使用京东 APP，当你下单结算之后，购物车里面的商品就没了。所以订单系统创建订单后，会发消息给购物车系统，将已下单的商品从购物车中删除。因为从购物车删除已下单商品这个步骤，并不是用户下单支付这个主要流程中必需的步骤，使用消息队列来异步清理购物车是更加合理的设计。

对于订单系统来说，它创建订单的过程中实际上执行了 2 个步骤的操作：

• 在订单库中插入一条订单数据，创建订单；
• 发消息给消息队列，消息的内容就是刚刚创建的订单；

购物车系统订阅相应的主题，接收订单创建的消息，然后清理购物车，在购物车中删除订单中的商品。但在分布式系统中，这些步骤的任何一个都有可能失败，如果不做任何处理，那就有可能出现订单数据与购物车数据不一致的情况，比如说：

• 创建了订单，没有清理购物车；
• 订单没创建成功，购物车里面的商品却被清掉了；

那我们需要解决的问题可以总结为：在上述任意步骤都有可能失败的情况下，还要保证订单库和购物车库这两个库的数据一致性。

对于购物车系统收到订单创建成功消息清理购物车这个操作来说，失败的处理比较简单，只要成功执行购物车清理后再提交消费确认即可，如果失败，由于没有提交消费确认，消息队列会自动重试。问题的关键点集中在订单系统，创建订单和发送消息这两个步骤要么都操作成功，要么都操作失败，不允许一个成功而另一个失败的情况出现。

什么是分布式事务？

首先解释一下什么是事务，如果我们需要对若干数据进行更新操作，为了保证这些数据的完整性和一致性，我们希望这些更新操作要么都成功，要么都失败。至于更新的数据，不只局限于数据库中的数据，可以是磁盘上的一个文件，也可以是远端的一个服务，或者以其他形式存储的数据。

一个严格意义的事务实现，应该具有 4 个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为 ACID 特性。

• 原子性，是指一个事务操作不可分割，要么成功，要么失败，不能有一半成功一半失败的情况。
• 一致性，是指这些数据在事务执行完成之前，读到的一定是更新前的数据，之后读到的一定是更新后的数据，不应该存在某个时刻让用户读到更新过程中的数据。
• 隔离性，是指一个事务的执行不能被其他事务干扰，即一个事务内部的操作和使用的数据对正在进行的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。这个有点儿像我们打网游中的副本，我们在副本中打的怪和掉的装备，与其他副本没有任何关联也不会互相影响。
• 持久性，是指一个事务一旦完成提交，后续的其他操作和故障都不会对事务的结果产生任何影响。

大部分传统的单体关系型数据库都完整地实现了 ACID，但对于分布式系统来说，严格的实现 ACID 这四个特性几乎是不可能的，或者说实现的代价太大，大到我们无法接受。

分布式事务就是在分布式系统中实现的事务，分布式系统中，在保证可用性和不严重牺牲性能的前提下，光是要实现数据的一致性就已经非常困难了，因此出现了很多"残血版"的一致性，比如顺序一致性、最终一致性等等。因为实现严格的分布式事务是不可能完成的任务，所以目前大家所说的分布式事务，更多是在分布式系统中事务的不完整实现。在不同的应用场景中，有不同的实现，目的都是通过一些妥协来解决实际问题。

在实际应用中，比较常见的分布式事务实现有 2PC（Two-phase Commit，也叫二阶段提交）、TCC（Try-Confirm-Cancel）和事务消息。每一种实现都有其特定的使用场景，也有各自的问题，都不是完美的解决方案。

事务消息适用的场景主要是那些需要异步更新数据，并且对数据实时性要求不太高的场景。比如我们开始提到的那个例子，在创建订单后，如果出现短暂的几秒，购物车里的商品没有被及时清空，也不是完全不可接受的，只要最终购物车的数据和订单数据保持一致就可以了。

消息队列是如何实现分布式事务的？

事务消息需要消息队列提供相应的功能才能实现，Kafka 和 RocketMQ 都提供了事务相关功能。回到订单和购物车这个例子，我们一起来看下如何用消息队列来实现分布式事务。

首先订单系统在消息队列上开启一个事务，然后订单系统给消息服务器发送一个半消息，这个半消息不是说消息内容不完整，它包含的就是完整的消息内容。半消息和普通消息的唯一区别是，在事务提交之前，对于消费者来说，这个消息是不可见的。

半消息发送成功后，订单系统就可以执行本地事务了。在订单库中创建一条订单记录，并提交订单库的数据库事务，然后根据本地事务的执行结果决定提交或者回滚"事务消息"。如果订单创建成功，那就提交事务消息，购物车系统就可以消费到这条消息并执行后续的流程。如果订单创建失败，那就回滚事务消息，购物车系统就不会收到这条消息。这样就基本实现了"要么都成功，要么都失败"的一致性要求。

如果你足够细心，可能已经发现了，这个实现过程中，有一个问题是没有解决的。如果在第四步提交事务消息时失败了怎么办？对于这个问题，Kafka 和 RocketMQ 给出了 2 种不同的解决方案。

Kafka 的解决方案比较简单粗暴，直接抛出异常，让用户自行处理。我们可以在业务代码中反复重试提交，直到提交成功，或者删除之前创建的订单进行补偿。RocketMQ 则给出了另外一种解决方案。

RocketMQ 中的分布式事务实现

在 RocketMQ 的事务实现中，增加了事务反查的机制来解决事务消息提交失败的问题。如果 Producer 也就是订单系统，在提交或者回滚事务消息时发生网络异常，RocketMQ 的 Broker 没有收到提交或者回滚的请求，Broker 会定期去 Producer 上反查这个事务对应的本地事务的状态，然后根据反查结果决定提交或者回滚事务消息。

为了支撑这个事务反查机制，我们的业务代码需要实现一个反查本地事务状态的接口，告知 RocketMQ 本地事务是成功还是失败。在我们这个例子中，反查本地事务的逻辑也很简单，只要根据消息中的订单 ID，在订单库中查询这个订单是否存在即可，如果订单存在则返回成功，否则返回失败。RocketMQ 会自动根据事务反查的结果提交或者回滚事务消息。

这个反查本地事务的实现，并不依赖消息的发送方，也就是订单服务的某个实例节点上的任何数据。这种情况下，即使是发送事务消息的那个订单服务节点宕机了，RocketMQ 依然可以通过其他订单服务的节点来执行反查，确保事务的完整性。

所以这就是反查机制，一个本地事务，一个事务消息。如果本地事务执行成功，那么投递事务消息，否则就不投递并删掉。

总结一下

我们通过一个订单购物车的例子，学习了事务的 ACID 四个特性，以及如何使用消息队列来实现分布式事务。然后我们给出了现有的几种分布式事务的解决方案，包括事务消息，但是这几种方案都不能解决分布式系统中的所有问题，每一种方案都有局限性和特定的适用场景。

最后，我们一起学习了 RocketMQ 的事务反查机制，这种机制通过定期反查事务状态，来补偿提交事务消息可能出现的通信失败。在 Kafka 的事务功能中，并没有类似的反查机制，需要用户自行去解决这个问题。但这不代表 RocketMQ 的事务功能比 Kafka 更好，只能说在当前这个例子的场景下，更适合使用 RocketMQ。

如何确保消息不会丢失？

对于刚刚接触消息队列的小伙伴，最常遇到的问题，也是最头痛的问题就是丢消息了。对于大部分业务系统来说，丢消息意味着数据丢失，这是完全无法接受的。

其实，现在主流的消息队列产品都提供了非常完善的消息可靠性保证机制，完全可以做到在消息传递过程中，即使发生网络中断或者硬件故障，也能确保消息的可靠传递，不丢消息。

绝大部分丢消息的原因都是由于开发者不熟悉消息队列，没有正确使用和配置消息队列导致的。虽然不同的消息队列提供的 API 不一样，相关的配置项也不同，但是在保证消息可靠传递这块儿，它们的实现原理是一样的。

下面就来看看消息队列是怎么保证消息可靠传递的，这里面的实现原理是怎么样的。当你熟知原理以后，无论你使用哪一种消息队列，只要简单看一下它的 API 和相关配置项，就能很快知道该如何配置消息队列，写出可靠的代码，避免消息丢失。

检测消息丢失的方法

用消息队列最尴尬的情况不是丢消息，而是消息丢了还不知道。一般而言，一个新的系统刚刚上线，各方面都不太稳定，需要一个磨合期，这个时候就特别需要监控到你的系统中是否有消息丢失的情况。如果是 IT 基础设施比较完善的公司，一般都有分布式链路追踪系统，使用类似的追踪系统可以很方便地追踪每一条消息。如果没有这样的追踪系统，这里提供一个比较简单的方法，来检查是否有消息丢失的情况。

我们可以利用消息队列的有序性来验证是否有消息丢失。原理非常简单，在 Producer 端，我们给每个发出的消息附加一个连续递增的序号，然后在 Consumer 端来检查这个序号的连续性。如果没有消息丢失，Consumer 收到消息的序号必然是连续递增的，或者说收到的消息，其中的序号必然是上一条消息的序号 +1。如果检测到序号不连续，那就是丢消息了，并且还可以通过缺失的序号来确定丢失的是哪条消息，方便进一步排查原因。

大多数消息队列的客户端都支持拦截器机制，你可以利用这个拦截器机制，在 Producer 发送消息之前的拦截器中将序号注入到消息中，在 Consumer 收到消息的拦截器中检测序号的连续性。这样实现的好处是消息检测的代码不会侵入到你的业务代码中，待你的系统稳定后，也方便将这部分检测的逻辑关闭或者删除。

但如果是在一个分布式系统中实现这个检测方法，有几个问题需要注意。

首先像 Kafka 和 RocketMQ 这样的消息队列，它是不保证在 Topic 上的严格顺序的，只能保证分区上的消息是有序的，所以我们在发消息的时候必须要指定分区，并且在每个分区单独检测消息序号的连续性。

如果你的系统中 Producer 是多实例的，由于并不好协调多个 Producer 之间的发送顺序，所以也需要每个 Producer 分别生成各自的消息序号，并且需要附加上 Producer 的标识，在 Consumer 端按照每个 Producer 分别来检测序号的连续性。

Consumer 实例的数量最好和分区数量一致，做到 Consumer 和分区一一对应，这样会比较方便地在 Consumer 内检测消息序号的连续性。

确保消息可靠传递

讲完了检测消息丢失的方法，接下来我们一起来看一下，整个消息从生产到消费的过程中，哪些地方可能会导致丢消息，以及应该如何避免消息丢失。

一条消息从生产到消费完毕，整个过程可以划分为三个阶段：

• 生产阶段: 消息在 Producer 创建出来，经过网络传输发送到 Broker 端
• 存储阶段：消息在 Broker 端存储，如果是集群，消息会在这个阶段被复制到其他的副本上
• 消费阶段：Consumer 从 Broker 上拉取消息，经过网络传输发送到 Consumer 上

1. 生产阶段

在生产阶段，消息队列通过最常用的请求确认机制，来保证消息的可靠传递。当你的代码调用发消息方法时，消息队列的客户端会把消息发送到 Broker，Broker 收到消息后，会给客户端返回一个确认响应，表明消息已经收到了。客户端收到响应后，完成了一次正常消息的发送。

只要 Producer 收到了 Broker 的确认响应，就可以保证消息在生产阶段不会丢失。有些消息队列在长时间没收到发送确认响应后，会自动重试，如果重试再失败，就会以返回值或者异常的方式告知用户。

你在编写发送消息代码时，需要注意，正确处理返回值或者捕获异常，就可以保证这个阶段的消息不会丢失。以 Kafka 为例，我们看一下如何可靠地发送消息：

# 发送消息至 Broker，返回一个 Future
# 但此时消息还未发送，只是进入了缓冲区中（后续会批量发送）
future = producer.send("主题", b"data")
# 调用 future.get() 强制发送消息，等消息写入成功后，会返回一个 record
# record 里面包含了写入消息所在的主题、分区、分区位移等等，另外 get 里面还可以指定一个超时时间
try:
    record = future.get()
except Exception:
    pass

以上就是生产阶段，生产者若不丢消息，只需发送消息之后让 Broker 返回一个 ack 即可。如果生产者没有收到 ack，那么代表消息发送失败了，于是会重新发送。

2. 存储阶段

在存储阶段正常情况下，只要 Broker 正常运行，就不会出现丢失消息的问题。但如果 Broker 出现了故障，比如进程死掉了或者服务器宕机了，还是可能会丢失消息的。如果对消息的可靠性要求非常高，可以通过配置 Broker 参数来避免因为宕机丢消息。

对于单个节点的 Broker，需要配置 Broker 参数，在收到消息后，将消息写入磁盘后再给 Producer 返回确认响应。这样即使发生宕机，由于消息已经被写入磁盘，就不会丢失消息，恢复后还可以继续消费。例如在 RocketMQ 中，需要将刷盘方式 flushDiskType 配置为 SYNC_FLUSH 同步刷盘。

如果 Broker 是由多个节点组成的集群，需要将 Broker 集群配置成：至少将消息发送到 2 个以上的节点，再给客户端回复发送确认响应。这样当某个 Broker 宕机时，其他的 Broker 可以替代宕机的 Broker，也不会发生消息丢失。后面我们会专门讲解在集群模式下，消息队列是如何通过消息复制来确保消息的可靠性的。

3. 消费阶段

消费阶段采用和生产阶段类似的确认机制来保证消息的可靠传递，客户端从 Broker 拉取消息后，执行用户的消费业务逻辑，成功后才会给 Broker 发送消费确认响应。如果 Broker 没有收到消费确认响应，下次拉消息的时候还会返回同一条消息，确保消息不会在网络传输过程中丢失，也不会因为客户端在执行消费逻辑中出错导致丢失。

因此你在编写消费代码时需要注意，不要在收到消息后就立即发送消费确认，而是应该在执行完所有消费业务逻辑之后，再发送消费确认。同样，我们以用 Python 语言消费 RabbitMQ 消息为例，来看一下如何实现一段可靠的消费代码：

def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] 收到消息 %r" % body)
    # 在这儿处理收到的消息
    ...
    print(" [x] 消费完成 ")
    # 完成消费业务逻辑后发送消费确认响应
    ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
 
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback)

你可以看到，在消费者的回调方法 callback 中，正确的顺序是先把消息处理了，然后再发送消费确认响应。这样如果消费失败，就不会执行消费确认的代码，下次拉到的还是这条消息，直到消费成功。

但需要注意，如果消费者消费成功了，但是返回 ack 的时候网络故障了，这时候该怎么办？显然消息会被重复消费，因此消费者端要做好幂等性处理。

总结一下

以上我们就分析了一条消息从发送到消费整个流程中，消息队列是如何确保消息的可靠性，不会丢失的。这个过程可以分为三个阶段，每个阶段都需要编写正确的代码并且设置正确的配置项，才能配合消息队列的可靠性机制，确保消息不会丢失。

• 在生产阶段，你需要捕获消息发送的错误，并重发消息
• 在存储阶段，你可以通过配置刷盘和复制相关的参数，让消息写入到多个副本的磁盘上，来确保消息不会因为某个 Broker 宕机或者磁盘损坏而丢失
• 在消费阶段，你需要在处理完全部消费业务逻辑之后，再发送消费确认

在理解了这几个阶段的原理后，如果再出现丢消息的情况，应该可以通过在代码中加一些日志的方式，很快定位到是哪个阶段出了问题，然后再进一步深入分析，快速找到问题原因。

如何处理消费过程中的重复消息？

了解了如何确保消息不会丢失，下面看看如果消息重复了怎么办？因为在消息传递过程中，如果出现传递失败的情况，发送方会执行重试，重试的过程中就有可能会产生重复的消息。对使用消息队列的业务系统来说，如果没有对重复消息进行处理，就有可能会导致系统的数据出现错误。

比如一个消费订单消息，统计下单金额的微服务，如果没有正确处理重复消息，那就会出现重复统计，导致统计结果错误。

当然你可能会问，如果消息队列本身能保证消息不重复，那应用程序的实现不就简单了？那有没有消息队列能保证消息不重复呢？

消息重复的情况必然存在

在 MQTT 协议中，给出了三种传递消息时能够提供的服务质量标准，这三种服务质量从低到高依次是：

• At most once：至多一次。消息在传递时，最多会被送达一次。换个说法就是，没什么消息可靠性保证，允许丢消息。一般都是一些对消息可靠性要求不太高的监控场景使用，比如每分钟上报一次机房温度数据，可以接受数据少量丢失。
• At least once：至少一次。消息在传递时，至少会被送达一次。也就是说，不允许丢消息，但是允许有少量重复消息出现。
• Exactly once：精确一次。消息在传递时，只会被送达一次，不允许丢失也不允许重复，这个是最高的等级，也是最理想的情况。

这个服务质量标准不仅适用于 MQTT，对所有的消息队列都是适用的。我们现在常用的绝大部分消息队列提供的服务质量都是 At least once，包括 RocketMQ、RabbitMQ 和 Kafka 都是这样。也就是说，消息队列很难保证消息不重复。既然消息队列无法保证消息不重复，就需要我们的消费代码能够接受"消息是可能会重复的"这一现状，然后通过一些方法来消除重复消息对业务的影响。

用幂等性解决重复消息问题

一般解决重复消息的办法是，在消费端让我们消费消息的操作具备幂等性。

幂等（Idempotence）本来是一个数学上的概念，它是这样定义的：如果一个函数 \(f(x)\) 满足 \(f(f(x)) = f(x)\)，则函数 \(f(x)\) 满足幂等性。

这个概念被拓展到计算机领域，被用来描述一个操作、方法或者服务。一个幂等操作的特点是，其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同，换句话说就是执行一次和执行 N 次没有区别。一个幂等的方法，使用同样的参数，对它进行多次调用和一次调用，对系统产生的影响是一样的。所以对于幂等的方法，不用担心重复执行会对系统造成任何改变。

我们举个例子来说明一下，在不考虑并发的情况下"将账户 X 的余额设置为 100 元"，执行一次后对系统的影响是，账户 X 的余额变成了 100 元。只要提供的参数 100 元不变，即使再执行多少次，账户 X 的余额始终都是 100 元，不会变化，这个操作就是一个幂等的操作。

再举一个例子，"将账户 X 的余额增加 100 元"，这个操作它就不是幂等的，每执行一次，账户余额就会增加 100 元，执行多次和执行一次对系统的影响（也就是账户的余额）是不一样的。

如果我们系统消费消息的业务逻辑具备幂等性，那就不用担心消息重复的问题了，因为同一条消息，消费一次和消费多次对系统的影响是完全一样的。也就可以认为，消费多次等于消费一次。

从对系统的影响结果来说：At least once + 幂等消费 = Exactly once。

那么如何实现幂等操作呢？最好的方式就是，从业务逻辑设计上入手，将消费的业务逻辑设计成具备幂等性的操作。但不是所有的业务都能设计成天然幂等的，这里就需要一些方法和技巧来实现幂等。

1. 利用数据库的唯一约束实现幂等

例如我们刚刚提到的那个不具备幂等特性的转账的例子：将账户 X 的余额加 100 元。在这个例子中，我们可以通过改造业务逻辑，让它具备幂等性。

首先我们可以限定，对于每个转账单每个账户只可以执行一次变更操作，在分布式系统中，这个限制实现的方法非常多。最简单的是我们在数据库中建一张转账流水表，这个表有三个字段：转账单 ID、账户 ID 和变更金额，然后给转账单 ID 和账户 ID 这两个字段联合起来创建一个唯一约束，这样对于相同的转账单 ID 和账户 ID，表里至多只能存在一条记录。

这样，我们消费消息的逻辑可以变为："在转账流水表中增加一条转账记录，然后再根据转账记录，异步操作更新用户余额即可"。在转账流水表增加一条转账记录这个操作中，由于我们在这个表中预先定义了"账户 ID、转账单 ID"的唯一约束，对于同一个转账单同一个账户只能插入一条记录，后续重复的插入操作都会失败，这样就实现了一个幂等的操作。我们只要写一个 SQL，正确地实现它就可以了。

基于这个思路，不光是可以使用关系型数据库，只要是支持类似 INSERT IF NOT EXIST 语义的存储类系统都可以用于实现幂等，比如，你可以用 Redis 的 SETNX 命令来替代数据库中的唯一约束，来实现幂等消费。

2. 为更新的数据设置前置条件

另外一种实现幂等的思路是，给数据变更设置一个前置条件，如果满足条件就更新数据，否则拒绝更新数据，在更新数据的时候，同时变更前置条件中需要判断的数据。这样重复执行这个操作时，由于第一次更新数据的时候已经变更了前置条件中需要判断的数据，因此不满足前置条件，则不会重复执行更新数据操作。

比如刚刚我们说过，"将账户 X 的余额增加 100 元"这个操作并不满足幂等性，我们可以把这个操作加上一个前置条件，变为："如果账户 X 当前的余额为 500 元，将余额加 100 元"，这个操作就具备了幂等性。对应到消息队列中的使用时，可以发消息时在消息体中带上当前的余额，在消费的时候判断数据库中当前余额是否与消息中的余额相等，只有相等才执行变更操作。

但是，如果我们要更新的数据不是数值，或者我们要做一个比较复杂的更新操作怎么办？用什么作为前置判断条件呢？更加通用的方法是，给你的数据增加一个版本号属性。每次更数据前，比较当前数据的版本号是否和消息中的版本号一致，如果不一致就拒绝更新数据，更新数据的同时将版本号 +1，一样可以实现幂等更新。

3. 记录并检查操作

如果上面提到的两种实现幂等方法都不能适用于你的场景，我们还有一种通用性最强，适用范围最广的实现幂等性方法：记录并检查操作，也称为"Token 机制或者 GUID（全局唯一 ID）机制"，实现的思路特别简单：在执行数据更新操作之前，先检查一下是否执行过这个更新操作。

具体的实现方法是，在发送消息时给每条消息指定一个全局唯一的 ID，消费时，先根据这个 ID 检查这条消息是否有被消费过，如果没有消费过，才更新数据，然后将消费状态置为已消费。

原理和实现是不是很简单？其实一点儿都不简单，在分布式系统中，这个方法其实是非常难实现的。首先，给每个消息指定一个全局唯一的 ID 就是一件不那么简单的事儿，方法有很多，但都不太好同时满足简单、高可用和高性能，或多或少都要有些牺牲。更加麻烦的是，在"检查消费状态，然后更新数据并且设置消费状态"中，三个操作必须作为一组操作保证原子性，才能真正实现幂等，否则就会出现 Bug。

比如说，对于同一条消息："全局 ID 为 8，操作是给 ID 为 666 的账户增加 100 元"，有可能出现这样的情况：

• t0 时刻：Consumer A 收到条消息，检查消息执行状态，发现消息未处理过，开始执行"账户增加 100 元"；
• t1 时刻：Consumer B 收到条消息，检查消息执行状态，发现消息未处理过，因为这个时刻，Consumer A 还未来得及更新消息执行状态。

这样就会导致账户被错误地增加了两次 100 元，这是一个在分布式系统中非常容易犯的错误，一定要引以为戒。而对于这个问题，当然我们可以用事务来实现，也可以用锁来实现，但在分布式系统中，无论是分布式事务还是分布式锁都是比较难解决问题。

总结一下

我们了解了通过幂等消费来解决消息重复的问题，然后介绍了几种实现幂等操作的方法，可以利用数据库的约束来防止重复更新数据，也可以为数据更新设置一次性的前置条件，来防止重复消息。如果这两种方法都不适用于你的场景，还可以用"记录并检查操作"的方式来保证幂等，这种方法适用范围最广，但是实现难度和复杂度也比较高，一般不推荐使用。

这些实现幂等的方法，不仅可以用于解决重复消息的问题，也同样适用于在其他场景中来解决重复请求或者重复调用的问题。比如，我们可以将 HTTP 服务设计成幂等的，解决前端或者 APP 重复提交表单数据的问题；也可以将一个微服务设计成幂等的，解决 RPC 框架自动重试导致的重复调用问题。这些方法都是通用的，要做到触类旁通，举一反三。

消息积压了该如何处理？

在使用消息队列遇到的问题中，消息积压应该是最常见的了，并且这个问题还不太好解决。我们都知道，消息积压的直接原因，一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。

所以我们先来分析下，在使用消息队列时，如何来优化代码的性能，避免出现消息积压。然后再来看看，如果你的线上系统出现了消息积压，该如何进行紧急处理，最大程度地避免消息积压对业务的影响。

优化性能来避免消息积压

在使用消息队列的系统中，对于性能的优化，主要体现在生产者和消费者一收一发两部分的业务逻辑中。对于消息队列本身的性能，你作为使用者，不需要太关注。为什么这么说呢？

主要原因是，对于绝大多数使用消息队列的业务来说，消息队列本身的处理能力要远大于业务系统的处理能力。主流消息队列的单个节点，消息收发的性能可以达到每秒钟处理几万至几十万条消息的水平，还可以通过水平扩展 Broker 的实例成倍地提升处理能力。而一般的业务系统需要处理的业务逻辑远比消息队列要复杂，单个节点每秒钟可以处理几百到几千次请求，已经可以算是性能非常好的了。所以，对于消息队列的性能优化，我们更关注的是在消息的收发两端，我们的业务代码怎么和消息队列配合，达到一个最佳的性能。

1. 发送端性能优化

发送端业务代码的处理性能，实际上和消息队列的关系不大，因为一般发送端都是先执行自己的业务逻辑，最后再发送消息。如果说，你的代码发送消息的性能上不去，你需要优先检查一下，是不是发消息之前的业务逻辑耗时太多导致的。

对于发送消息的业务逻辑，只需要注意设置合适的并发和批量大小，就可以达到很好的发送性能。为什么这么说呢？我们上面说过 Producer 发送消息的过程，Producer 发消息给 Broker，Broker 收到消息后返回确认响应，这是一次完整的交互。假设这一次交互的平均时延是 1ms，我们把这 1ms 的时间分解开，它包括了下面这些步骤的耗时：

• 发送端准备数据、序列化消息、构造请求等逻辑的时间，也就是发送端在发送网络请求之前的耗时；
• 发送消息和返回响应在网络传输中的耗时；
• Broker 处理消息的时延；

如果是单线程发送，每次只发送 1 条消息，那么每秒只能发送 1000ms / 1ms * 1 条 /ms = 1000 条消息，这种情况下并不能发挥出消息队列的全部实力。而无论是增加每次发送消息的批量大小，还是增加并发，都能成倍地提升发送性能。至于到底是选择批量发送还是增加并发，主要取决于发送端程序的业务性质。简单来说，只要能够满足你的性能要求，怎么实现方便就怎么实现。

比如说，你的消息发送端是一个微服务，主要接受 RPC 请求处理在线业务。很自然的，微服务在处理每次请求的时候，就在当前线程直接发送消息就可以了，因为所有 RPC 框架都是多线程支持多并发的，自然也就实现了并行发送消息。并且在线业务比较在意的是请求响应时延，选择批量发送必然会影响 RPC 服务的时延。这种情况，比较明智的方式就是通过并发来提升发送性能。

如果你的系统是一个离线分析系统，离线系统在性能上的需求是什么呢？它不关心时延，更注重整个系统的吞吐量。发送端的数据都是来自于数据库，这种情况就更适合批量发送，你可以批量从数据库读取数据，然后批量来发送消息，同样用少量的并发就可以获得非常高的吞吐量。

2. 消费端性能优化

使用消息队列的时候，大部分的性能问题都出现在消费端，如果消费的速度跟不上发送端生产消息的速度，就会造成消息积压。如果这种性能倒挂的问题只是暂时的，那问题不大，只要消费端的性能恢复之后，超过发送端的性能，那积压的消息是可以逐渐被消化掉的。但要是消费速度一直比生产速度慢，时间长了，整个系统就会出现问题，要么消息队列的存储被填满无法提供服务，要么消息丢失，这对于整个系统来说都是严重故障。

所以我们在设计系统的时候，一定要保证消费端的消费性能高于生产端的发送性能，这样的系统才能健康的持续运行。

消费端的性能优化除了优化消费业务逻辑以外，也可以通过水平扩容，增加消费端的并发数来提升总体的消费性能。特别需要注意的一点是，在扩容 Consumer 的实例数量的同时，必须同步扩容主题中的分区（也叫队列）数量，确保 Consumer 的实例数和分区数量是相等的。如果 Consumer 的实例数量超过分区数量，这样的扩容实际上是没有效果的。原因我们之前讲过，因为对于消费者来说，在每个分区上实际上只能支持单线程消费。

但也有很多消费程序，是这样来解决消费慢的问题的：

因为消费者一定是将业务处理完了，才能回复 ack，但如果消息处理的业务逻辑本身就很复杂，导致消费速度较慢，并且也很难再优化了。那么为了避免消息积压，在收到消息的 on_message 方法中，不处理任何业务逻辑，而是把消息放到一个内存队列里面就返回了。然后它可以启动很多的业务线程，这些业务线程里面是真正处理消息的业务逻辑，这些线程从内存队列里取消息处理，这样它就解决了单个 Consumer 不能并行消费的问题。

这个方法是不是很完美地实现了并发消费？请注意，这是一个非常常见的错误方法。而错误的原因是会丢消息。如果收消息的节点发生宕机，那么在内存队列中还没来及处理的这些消息就会丢失。

消息积压了该如何处理？

还有一种消息积压的情况是，日常系统正常运转的时候，没有积压或者只有少量积压并且很快就消费掉了。但是某一个时刻，突然就开始积压消息并且积压持续上涨。这种情况下需要你在短时间内找到消息积压的原因，迅速解决问题才不至于影响业务。

导致突然积压的原因肯定是多种多样的，不同的系统、不同的情况有不同的原因，不能一概而论。但是，我们排查消息积压原因，是有一些相对固定而且比较有效的方法的。因为能导致积压突然增加，最粗粒度的原因只有两种：要么是发送变快了，要么是消费变慢了。

大部分消息队列都内置了监控的功能，只要通过监控数据，很容易确定是哪种原因。如果是单位时间发送的消息增多，比如说是赶上大促或者抢购，短时间内不太可能优化消费端的代码来提升消费性能，唯一的方法是通过扩容消费端的实例数来提升总体的消费能力。但如果短时间内没有足够的服务器资源进行扩容，没办法的办法是将系统降级，通过关闭一些不重要的业务，减少发送方发送的数据量，最低限度让系统还能正常运转，服务一些重要业务。

还有一种不太常见的情况，你通过监控发现，无论是发送消息的速度还是消费消息的速度和原来都没什么变化，这时候你需要检查一下你的消费端。是不是消费失败导致的一条消息反复消费这种情况比较多，这种情况也会拖慢整个系统的消费速度。

如果监控到消费变慢了，你需要检查你的消费实例，分析一下是什么原因导致消费变慢。优先检查一下日志是否有大量的消费错误，如果没有错误的话，可以通过打印堆栈信息，看一下你的消费线程是不是卡在什么地方不动了，比如触发了死锁或者卡在等待某些资源上了。

总结一下

这一部分我们主要讨论了 2 个问题，一个是如何在消息队列的收发两端优化系统性能，提前预防消息积压。另外一个问题是，当系统发生消息积压了之后，该如何处理。

优化消息收发性能，预防消息积压的方法有两种，增加批量或者是增加并发，在发送端这两种方法都可以使用。在消费端需要注意的是，增加并发需要同步扩容分区数量，否则是起不到效果的。

对于系统发生消息积压的情况，需要先解决积压，再分析原因，毕竟保证系统的可用性是首先要解决的问题。快速解决积压的方法就是通过水平扩容增加 Consumer 的实例数量。

如何使用异步设计提升系统性能？

对于开发者来说，异步是一种程序设计的思想，使用异步模式设计的程序可以显著减少线程等待，从而在高吞吐量的场景中，极大提升系统的整体性能，显著降低时延。因此像消息队列这种需要超高吞吐量和超低时延的中间件系统，在其核心流程中，一定会大量采用异步的设计思想。

接下来，我们一起来通过一个非常简单的例子学习一下，使用异步设计是如何提升系统性能的。

异步设计如何提升系统性能？

假设我们要实现一个转账的微服务 Transfer( accountFrom, accountTo, amount)，这个服务有三个参数：分别是转出账户、转入账户和转账金额。实现过程也比较简单，我们要从账户 A 中转账 100 元到账户 B 中：

• 先从 A 的账户中减去 100 元；
• 再给 B 的账户加上 100 元，转账完成；

对应的时序图如下：

在这个例子的实现过程中，我们调用了另外一个微服务 Add(account, amount)，它的功能是给账户 account 增加金额 amount，当 amount 为负值的时候，就是扣减相应的金额。需要特别说明的是，为了使问题简化以便我们能专注于异步和性能优化，省略了错误处理和事务相关的代码，你在实际的开发中不要这样做。

1. 同步实现的性能瓶颈

首先我们来看一下同步实现，对应的伪代码如下：

func Transfer(accountFrom, accountTo, amount) {
    // 先从 accountFrom 的账户中减去相应的钱数
    Add(accountFrom, -1 * amount)
    // 再把减去的钱数加到 accountTo 的账户中
    Add(accountTo, amount)
    return OK
}

上面的伪代码首先从 accountFrom 的账户中减去相应的钱数，再把减去的钱数加到 accountTo 的账户中，这种同步实现是一种很自然方式，简单直接。那么性能表现如何呢？接下来我们就来一起分析一下性能。

假设微服务 Add 的平均响应时延是 50ms，那么很容易计算出我们实现的微服务 Transfer 的平均响应时延大约等于执行 2 次 Add 的时延，也就是 100ms。那随着调用 Transfer 服务的请求越来越多，会出现什么情况呢？

在这种实现中，每处理一个请求需要耗时 100ms，并在这 100ms 过程中是需要独占一个线程的，那么可以得出这样一个结论：每个线程每秒钟最多可以处理 10 个请求。我们知道每台计算机上的线程资源并不是无限的，假设我们使用的服务器同时打开的线程数量上限是 10000，可以计算出这台服务器每秒钟可以处理的请求上限是： 10000（个线程）* 10（次请求每秒） = 100000 次每秒。

如果请求速度超过这个值，那么请求就不能被马上处理，只能阻塞或者排队，这时候 Transfer 服务的响应时延由 100ms 延长到了：排队的等待时延 + 处理时延 (100ms)。也就是说，在大量请求的情况下，我们的微服务的平均响应时延变长了。那这是不是已经到了这台服务器所能承受的极限了呢？其实远远没有，如果我们监测一下服务器的各项指标，会发现无论是 CPU、内存，还是网卡流量或者是磁盘的 IO 都空闲的很，那我们 Transfer 服务中的那 10000 个线程在干什么呢？对，绝大部分线程都在等待 Add 服务返回结果。

也就是说，采用同步实现的方式，整个服务器的所有线程大部分时间都没有在工作，而是都在等待。如果我们能减少或者避免这种无意义的等待，就可以大幅提升服务的吞吐能力，从而提升服务的总体性能。

2. 采用异步实现解决等待问题

接下来我们看一下，如何用异步的思想来解决这个问题，实现同样的业务逻辑。伪代码就不写了，可以自己尝试一下，直接说逻辑。异步的实现过程相对于同步来说，稍微有些复杂。我们先定义 2 个回调方法：

• OnDebit()：扣减账户 accountFrom 完成后调用的回调方法；
• OnAllDone()：转入账户 accountTo 完成后调用的回调方法；

整个异步实现的逻辑如下：

• 异步从 accountFrom 的账户中减去相应的钱数，然后调用 OnDebit 方法；
• 在 OnDebit 方法中，异步把减去的钱数加到 accountTo 的账户中，然后执行 OnAllDone 方法；
• 在 OnAllDone 方法中，调用 OnComplete 方法；

绘制成时序图是这样的：

你会发现，异步化实现后，整个流程的时序和同步实现是完全一样的，区别只是在线程模型上由同步顺序调用改为了异步调用和回调的机制。

接下来我们分析一下异步实现的性能，由于流程的时序和同步实现是一样的，在低请求数量的场景下，平均响应时延一样是 100ms。在超高请求数量场景下，异步的实现不再需要线程等待执行结果，只需要个位数量的线程，即可实现同步场景大量线程一样的吞吐量。由于没有了线程的数量的限制，总体吞吐量上限会大大超过同步实现，并且在服务器 CPU、网络带宽资源达到极限之前，响应时延不会随着请求数量增加而显著升高，几乎可以一直保持约 100ms 的平均响应时延。

一般会将任务扔到队列里面，并开启一个线程池，不断地从队列里面取任务执行，这么也能更好地利用 CPU。

总结一下

简单的说，异步思想就是当我们要执行一项比较耗时的操作时，不去等待操作结束，而是给这个操作一个命令："当操作完成后，接下来去执行什么。"

使用异步编程模型，虽然并不能加快程序本身的速度，但可以减少或者避免线程等待，只用很少的线程就可以达到超高的吞吐能力。但同时我们也需要注意到异步模型的问题：相比于同步实现，异步实现的复杂度要大很多，代码的可读性和可维护性都会显著的下降。虽然使用一些异步编程框架会在一定程度上简化异步开发，但是并不能解决异步模型高复杂度的问题。

所以异步性能虽好，但一定不要滥用，只有类似在像消息队列这种业务逻辑简单并且需要超高吞吐量的场景下，或者必须长时间等待资源的地方，才考虑使用异步模型。如果系统的业务逻辑比较复杂，在性能足够满足业务需求的情况下，采用符合人类自然的思路且易于开发和维护的同步模型是更加明智的选择。

序列化与反序列化：如何通过网络传输结构化的数据？

我们知道，在 TCP 的连接上，它传输数据的基本形式就是二进制流，也就是一段一段的 1 和 0。在一般编程语言或者网络框架提供的 API 中，传输数据的基本形式是字节，也就是 Byte。一个字节就是 8 个二进制位，8 个 Bit，所以在这里，二进制流和字节流本质上是一样的。

而对于我们编写的程序来说，数据都是用类（class）或者结构体（struct）来表示的，所以要想使用网络框架的 API 来传输结构化的数据，必须得先实现结构化的数据与字节流之间的双向转换。这种将结构化数据转换成字节流的过程，我们称为序列化，反过来转换，就是反序列化。

序列化的用途除了用于在网络上传输数据以外，另外的一个重要用途是，将结构化数据保存在文件中，因为在文件内保存数据的形式也是二进制序列，和网络传输过程中的数据是一样的，所以序列化同样适用于将结构化数据保存在文件中。很多处理海量数据的场景中，都需要将对象序列化后，把它们暂时从内存转移到磁盘中，等需要用的时候，再把数据从磁盘中读取出来，反序列化成对象来使用，这样不仅可以长期保存不丢失数据，而且可以节省有限的内存空间。

下面我们就来聊聊，怎么来实现高性能的序列化和反序列化。

你该选择哪种序列化实现？

如果说，只是实现序列化和反序列的功能，并不难，方法也有很多。比如我们最常使用的，把一个对象转换成字符串并打印出来，这其实就是一种序列化的实现，这个字符串只要转成字节序列，就可以在网络上传输或者保存在文件中了。但你千万不要在你的程序中这么用，这种实现的方式仅仅只是能用而已，绝不是一个好的选择。

目前有很多通用的序列化实现，我们可以直接拿来使用。大部分语言都内置了序列化实现，也有一些流行的开源序列化实现，比如，Google 的 Protobuf、Kryo、Hessian 等；此外，像 JSON、XML 这些标准的数据格式，也可以作为一种序列化实现来使用。当然，我们也可以自己来实现私有的序列化实现。

面对这么多种序列化实现，我们该如何选择呢？你需要权衡这样几个因素：

• 序列化后的数据最好是易于人类阅读的；
• 实现的复杂度是否足够低；
• 序列化和反序列化的速度越快越好；
• 序列化后的信息密度越大越好，也就是说，同样的一个结构化数据，序列化之后占用的存储空间越小越好；

当然，不会存在一种序列化实现在这四个方面都是最优的，否则我们就没必要来纠结到底选择哪种实现了。因为大多数情况下，易于阅读和信息密度是矛盾的，实现的复杂度和性能也是互相矛盾的。所以，我们需要根据所实现的业务，来选择合适的序列化实现。

像 JSON、XML 这些序列化方法，可读性最好，但信息密度也最低。像 Kryo、Hessian 这些通用的二进制序列化实现，适用范围广，使用简单，性能比 JSON、XML 要好一些，但是肯定不如专用的序列化实现。

对于一些强业务类系统，比如说电商类、社交类的应用系统，这些系统的特点是，业务复杂，需求变化快，但是对性能的要求没有那么苛刻。这种情况下，推荐你使用 JSON 这种实现简单，数据可读性好的序列化实现，这种实现使用起来非常简单，序列化后的 JSON 数据我们都可以看得懂，无论是接口调试还是排查问题都非常方便。付出的代价就是多一点点 CPU 时间和存储空间而已。

比如我们要序列化一个 User 对象，它包含 3 个属性，姓名 zhangsan，年龄：23，婚姻状况：已婚。

User:
  name: "zhangsan"
  age: 23
  married: true

使用 JSON 序列化后：

{"name":"zhangsan","age":"23","married":"true"}

这里面的数据我们不需要借助工具，是直接可以看懂的。序列化的代码也比较简单，直接调用 JSON 序列化框架提供的方法就可以了：

但如果 JSON 序列化的性能达不到你系统的要求，可以采用性能更好的二进制序列化实现，实现的复杂度和 JSON 序列化是差不多的，都很简单，但是序列化性能更好，信息密度也更高，代价就是失去了可读性。

实现高性能的序列化和反序列化

绝大部分系统，使用上面这两类通用的序列化实现都可以满足需求，而像消息队列这种用于解决通信问题的中间件，它对性能要求非常高，通用的序列化实现达不到性能要求，所以很多的消息队列都选择自己实现高性能的专用序列化和反序列化。

使用专用的序列化方法，可以提高序列化性能，并有效减小序列化后的字节长度。并且在专用的序列化方法中，不必考虑通用性，因为该序列化方法就是为当前的框架专门开发的。比如我们可以固定字段的顺序，这样在序列化后的字节里面就不必包含字段名，只要字段值就可以了，不同类型的数据也可以做针对性的优化。

对于同样的 User 对象，我们可以把它序列化成这样：

03   | 08 7a 68 61 6e 67 73 61 6e | 17 | 01
User |    z  h  a  n  g  s  a  n  | 23 | true

解释一下，这个序列化方法是怎么表示 User 对象的。首先我们需要标识一下这个对象的类型，这里面我们用一个字节来表示类型，比如用 03 表示这是一个 User 类型的对象。

我们约定，按照 name、age、married 这个固定顺序来序列化这三个属性。按照顺序，第一个字段是 name，我们不存字段名，直接存字段值 "zhangsan" 就可以了，由于名字的长度不固定，我们用第一个字节 08 表示这个名字的长度是 8 个字节，后面的 8 个字节就是 zhangsan。

第二个字段是年龄，我们直接用一个字节表示就可以了，23 的 16 进制是 17 。最后一个字段是婚姻状态，我们用一个字节来表示，01 表示已婚，00 表示未婚，这里面保存一个 01。

可以看到，同样的一个 User 对象，JSON 序列化后需要 47 个字节，这里只要 12 个字节就够了。专用的序列化方法显然更高效，序列化出来的字节更少，在网络传输过程中的速度也更快。但缺点是，需要为每种对象类型定义专门的序列化和反序列化方法，实现起来太复杂了，大部分情况下是不划算的。

总结一下

进程之间要通过网络传输结构化的数据，需要通过序列化和反序列化来实现结构化数据和二进制数据的双向转换。在选择序列化实现的时候，需要综合考虑数据可读性，实现复杂度，性能和信息密度这四个因素。大多数情况下，选择一个高性能的通用序列化框架都可以满足要求，在性能可以满足需求的前提下，推荐优先选择 JSON 这种可读性好的序列化方法。

但如果说我们需要超高的性能，或者是带宽有限的情况下，可以使用专用的序列化方法，来提升序列化性能，节省传输流量。不过实现起来很复杂，大部分情况下并不划算。

内存管理：如何避免内存溢出和频繁的垃圾回收？

不知道你有没有发现，在高并发、高吞吐量的极限情况下，简单的事情就会变得没有那么简单了。一个业务逻辑非常简单的微服务，日常情况下都能稳定运行，为什么一到大促就卡死甚至进程挂掉？再比如，一个做数据汇总的应用，按照小时、天这样的粒度进行数据汇总都没问题，到年底需要汇总全年数据的时候，没等数据汇总出来，程序就死掉了。

之所以出现这些情况，大部分的原因是，程序在设计的时候，没有针对高并发高吞吐量的情况做好内存管理。要想解决这类问题，首先你要了解内存管理机制。现代的编程语言，像 Python、Go 语言等，采用的都是自动内存管理机制。我们在编写代码的时候，不需要显式去申请和释放内存。当我们创建一个新对象的时候，系统会自动分配一块内存用于存放新创建的对象，对象使用完毕后，系统会自动择机收回这块内存，完全不需要开发者干预。

对于开发者来说，这种自动内存管理的机制，显然是非常方便的，不仅极大降低了开发难度，提升了开发效率，更重要的是，它完美地解决了内存泄漏的问题。是不是很厉害？当年，Java 语言能够迅速普及和流行，超越 C 和 C++，自动内存管理机制是非常重要的一个因素。但是它也会带来一些问题，什么问题呢？这就要从它的实现原理中来分析。

自动内存管理机制的实现原理

做内存管理，主要需要考虑申请内存和内存回收这两个部分。申请内存的逻辑非常简单：

• 计算要创建对象所需要占用的内存大小；
• 在内存中找一块儿连续并且是空闲的内存空间，标记为已占用；
• 把申请的内存地址绑定到对象的引用上，这时候对象就可以使用了；

内存回收的过程就非常复杂了，总体上，内存回收需要做这样两件事儿：先是要找出所有可以回收的对象，将对应的内存标记为空闲，然后，还需要整理内存碎片。

如何找出可以回收的对象呢？现代的 GC 算法大多采用的是 "标记 - 清除" 算法或是它的变种算法，这种算法分为标记和清除两个阶段：

• 标记阶段：从 GC Root 开始，你可以简单地把 GC Root 理解为程序入口的那个对象，标记所有可达的对象，因为程序中所有在用的对象一定都会被这个 GC Root 对象直接或者间接引用。
• 清除阶段：遍历所有对象，找出所有没有标记的对象。这些没有标记的对象都是可以被回收的，清除这些对象，释放对应的内存即可。

这个算法有一个最大问题就是，在执行标记和清除过程中，必须把进程暂停，否则计算的结果就是不准确的。这也就是为什么发生垃圾回收的时候，我们的程序会卡死的原因。后续产生了许多变种的算法，这些算法更加复杂，可以减少一些进程暂停的时间，但都不能完全避免暂停进程。

完成对象回收后，还需要整理内存碎片。什么是内存碎片呢？举个例子就明白了。

假设，我们的内存只有 10 个字节，一开始这 10 个字节都是空闲的。我们初始化了 5 个 short 类型的对象，每个 short 占 2 个字节，正好占满 10 个字节的内存空间。程序运行一段时间后，其中的 2 个 short 对象用完并被回收了。这时候，如果我需要创建一个占 4 个字节的 int 对象，是否可以创建成功呢？

答案是不一定，我们刚刚回收了 2 个 short，正好是 4 个字节，但创建一个 int 需要连续 4 个字节的内存空间，2 段 2 个字节的内存，并不一定就等于一段连续的 4 字节内存。如果这两段 2 字节的空闲内存不连续，我们就无法创建 int，这就是内存碎片问题。

所以垃圾回收完成后，还需要进行内存碎片整理，将不连续的空闲内存移动到一起，以便空出足够的连续内存空间供后续使用。和垃圾回收算法一样，内存碎片整理也有很多非常复杂的实现方法，但由于整理过程中需要移动内存中的数据，也都不可避免地需要暂停进程。

虽然自动内存管理机制有效地解决了内存泄漏问题，带来的代价是执行垃圾回收时会暂停进程，如果暂停的时间过长，程序看起来就像卡死了一样。

为什么在高并发下程序会卡死？

在理解了自动内存管理的基本原理后，再分析一下，为什么在高并发场景下，这种自动内存管理的机制会更容易触发进程暂停。

一般来说，我们的微服务在收到一个请求后，执行一段业务逻辑，然后返回响应。这个过程中，会创建一些对象，比如说请求对象、响应对象和处理中间业务逻辑中需要使用的一些对象等等。随着这个请求响应的处理流程结束，我们创建的这些对象也就都没有用了，它们将会在下一次垃圾回收过程中被释放。

你需要注意的是，直到下一次垃圾回收之前，这些已经没有用的对象会一直占用内存。那么虚拟机是如何决定什么时候来执行垃圾回收呢？这里面的策略非常复杂，也有很多不同的实现，我们不展开来讲，但无论是什么策略，如果内存不够用了，那肯定要执行一次垃圾回收的，否则程序就没法继续运行了。

在低并发情况下，单位时间内需要处理的请求不多，创建的对象数量不会很多，自动垃圾回收机制可以很好地发挥作用，它可以选择在系统不太忙的时候来执行垃圾回收，每次垃圾回收的对象数量也不多。相应的，程序暂停的时间非常短，短到我们都无法感知到这个暂停。这是一个良性的循环。

在高并发的情况下，一切都变得不一样了。

我们的程序会非常繁忙，短时间内就会创建大量的对象，这些对象将会迅速占满内存。这时候由于没有内存可以使用了，垃圾回收被迫开始启动，并且这次被迫执行的垃圾回收面临的是占满整个内存的海量对象，它执行的时间也会比较长，相应的这个回收过程会导致进程长时间暂停。

进程长时间暂停，又会导致大量的请求积压等待处理，垃圾回收刚刚结束，更多的请求立刻涌进来，迅速占满内存，再次被迫执行垃圾回收，进入了一个恶性循环。如果垃圾回收的速度跟不上创建对象的速度，还可能会产生内存溢出的现象。于是就出现了开始提到的那个情况：一到大促，大量请求过来，我们的服务就卡死了。

高并发下的内存管理技巧

对于开发者来说，垃圾回收是不可控的，而且是无法避免的。但我们还是可以通过一些方法来降低垃圾回收的频率，减少进程暂停的时长。我们知道，只有使用过被丢弃的对象才是垃圾回收的目标，所以我们需要想办法在处理大量请求的同时，尽量少的产生这种一次性对象。

最有效的方法就是，优化你的代码中处理请求的业务逻辑，尽量少的创建一次性对象，特别是占用内存较大的对象。比如说，我们可以把收到请求的 Request 对象在业务流程中一直传递下去，而不是每执行一个步骤，就创建一个内容和 Request 对象差不多的新对象。这里面没有多少通用的优化方法，你需要根据这个原则，针对你的业务逻辑来想办法进行优化。

对于需要频繁使用，占用内存较大的一次性对象，我们可以考虑自行回收并重用这些对象。实现的方法是这样的：我们可以为这些对象建立一个对象池。收到请求后，在对象池内申请一个对象，使用完后再放回到对象池中，这样就可以反复地重用这些对象，非常有效地避免频繁触发垃圾回收。

当然如果可能的话，使用更大内存的服务器，也可以非常有效地缓解这个问题。

以上这些方法，都可以在一定程度上缓解由于垃圾回收导致的进程暂停，如果你优化的好，是可以达到一个还不错的效果的。

当然，要从根本上来解决这个问题，办法只有一个，那就是绕开自动垃圾回收机制，自己来实现内存管理。但是，自行管理内存将会带来非常多的问题，比如说极大增加了程序的复杂度，可能会引起内存泄漏等等。像流计算平台 Flink，就是自行实现了一套内存管理机制，一定程度上缓解了处理大量数据时垃圾回收的问题，但是也带来了一些问题和 Bug，总体看来效果并不是特别好。因此一般情况下并不推荐这样做，具体还是要根据你的应用情况，综合权衡做出一个相对最优的选择。

总结一下

现代的编程语言，大多采用自动内存管理机制，虚拟机会不定期执行垃圾回收，自动释放我们不再使用的内存，但是执行垃圾回收的过程会导致进程暂停。

在高并发的场景下，会产生大量的待回收的对象，需要频繁地执行垃圾回收，导致程序长时间暂停，我们的程序看起来就像卡死了一样。为了缓解这个问题，我们需要尽量少地使用一次性对象，对于需要频繁使用，占用内存较大的一次性对象，我们可以考虑自行回收并重用这些对象，来减轻垃圾回收的压力。

Kafka 如何实现高性能 IO？

Apache Kafka 是一个高性能的消息队列，在众多消息队列产品中，Kafka 的性能绝对是处于第一梯队的。如果在一台配置比较好的服务器上，Kafka 单个节点的极限处理能力接近每秒钟 2000 万条消息，吞吐量达到每秒钟 600MB。

你可能会问，Kafka 是如何做到这么高的性能的？在性能优化方面，除了通用的性能优化手段之外，Kafka 还有哪些独门绝技呢？

使用批量消息提升服务端处理能力

我们知道，批量处理是一种非常有效的提升系统吞吐量的方法。在 Kafka 内部，消息都是以"批"为单位处理的。一批消息从发送端到接收端，是如何在 Kafka 中流转的呢？我们先来看发送端，也就是 Producer 这一端。

在 Kafka 的客户端 SDK（软件开发工具包）中，Kafka 的 Producer 只提供了单条发送的 send() 方法，并没有提供任何批量发送的接口。原因是 Kafka 根本就没有提供单条发送的功能，是的你没有看错，虽然它提供的 API 每次只能发送一条消息，但实际上 Kafka 的客户端 SDK 在实现消息发送逻辑的时候，采用了异步批量发送的机制。

当你调用 send() 方法发送一条消息之后，无论你是同步发送还是异步发送，Kafka 都不会立即就把这条消息发送出去。它会先把这条消息，存放在内存中缓存起来，然后选择合适的时机把缓存中的所有消息组成一批，一次性发给 Broker。简单地说，就是攒一波一起发。

在 Kafka 的服务端，也就是 Broker 这一端，又是如何处理这一批一批的消息呢？在服务端，Kafka 不会把一批消息还原成多条消息，再一条一条地处理，这样太慢了。Kafka 这块儿处理的非常聪明，每批消息都会被当做一个"批消息"来处理。也就是说，在 Broker 整个处理流程中，无论是写入磁盘、从磁盘读出来、还是复制到其他副本这些流程中，批消息都不会被解开，一直是作为一条"批消息"来进行处理的。

在消费时，消息同样是以批为单位进行传递的，Consumer 从 Broker 拉到一批消息后，在客户端把批消息解开，再一条一条交给用户代码处理。

比如你在客户端发送 30 条消息，在业务程序看来虽然是发送了 30 条消息，但对于 Kafka 的 Broker 来说，它其实就是处理了 1 条包含 30 条消息的"批消息"而已。显然处理 1 次请求要比处理 30 次请求要快得多，因为构建批消息和解开批消息分别在发送端和消费端的客户端完成，不仅减轻了 Broker 的压力，最重要的是减少了 Broker 处理请求的次数，提升了总体的处理能力。

这就是 Kafka 用批量消息提升性能的方法。

但我们知道，相比于网络传输和内存，磁盘 IO 的速度是比较慢的。对于消息队列的服务端来说，性能的瓶颈主要在磁盘 IO 这一块。接下来我们看一下，Kafka 在磁盘 IO 这块儿做了哪些优化。

使用顺序读写提升磁盘 IO 性能

对于磁盘来说，它有一个特性，就是顺序读写的性能要远远好于随机读写。在 SSD（固态硬盘）上，顺序读写的性能要比随机读写快几倍，如果是机械硬盘，这个差距会达到几十倍。什么原因呢？

首先操作系统每次从磁盘读写数据的时候，需要先寻址，也就是先要找到数据在磁盘上的物理位置，然后再进行数据读写。如果是机械硬盘，这个寻址需要比较长的时间，因为它要移动磁头，这是个机械运动，机械硬盘工作的时候会发出咔咔的声音，就是移动磁头发出的声音。

顺序读写相比随机读写省去了大部分的寻址时间，因为它只要寻址一次，就可以连续地读写下去，所以说性能要比随机读写要好很多。

Kafka 就是充分利用了磁盘的这个特性。它的存储设计非常简单，对于每个分区，它把从 Producer 收到的消息，顺序地写入对应的 log 文件中，一个文件写满了，就开启一个新的文件这样顺序写下去。消费的时候，也是从某个全局的位置开始，也就是某一个 log 文件中的某个位置开始，顺序地把消息读出来。

这样一个简单的设计，充分利用了顺序读写这个特性，极大提升了 Kafka 在使用磁盘时的 IO 性能。

利用 PageCache 加速消息读写

在 Kafka 中，它会利用 PageCache 加速消息读写。PageCache 是现代操作系统都具有的一项基本特性，通俗地说，PageCache 就是操作系统在内存中给磁盘上的文件建立的缓存。无论我们使用什么语言，编写的程序在调用系统的 API 读写文件的时候，并不会直接去读写磁盘上的文件，应用程序实际操作的都是 PageCache，也就是文件在内存中缓存的副本。

应用程序在写入文件的时候，操作系统会先把数据写入到内存中的 PageCache，然后再一批一批地写到磁盘上。读取文件的时候，也是从 PageCache 中来读取数据，这时候会出现两种可能情况。

一种是 PageCache 中有数据，那就直接读取，这样就节省了从磁盘上读取数据的时间；另一种情况是，PageCache 中没有数据，这时候操作系统会引发一个缺页中断，应用程序的读取线程会被阻塞，操作系统把数据从文件复制到 PageCache 中，然后应用程序再从 PageCache 继续把数据读出来，这时会真正读一次磁盘上的文件，这个读的过程就会比较慢。

用户的应用程序在使用完某块 PageCache 后，操作系统并不会立刻就清除这个 PageCache，而是尽可能地利用空闲的物理内存保存这些 PageCache，除非系统内存不够用，操作系统才会清理掉一部分 PageCache。清理的策略一般是 LRU 或它的变种算法，这个算法我们不展开讲，它保留 PageCache 的逻辑是：优先保留最近一段时间最常使用的那些 PageCache。

Kafka 在读写消息文件的时候，充分利用了 PageCache 的特性。一般来说，消息刚刚写入到服务端就会被消费，读取的时候，对于这种刚刚写入的 PageCache，命中的几率会非常高。也就是说，大部分情况下，消费读消息都会命中 PageCache，带来的好处有两个：一个是读取的速度会非常快，另外一个是，给写入消息让出磁盘的 IO 资源，间接也提升了写入的性能。

ZeroCopy：零拷贝技术

Kafka 的服务端在消费过程中，还使用了一种零拷贝的操作系统特性来进一步提升消费的性能。我们知道，在服务端，处理消费的大致逻辑是这样的：

• 首先，从文件中找到消息数据，读到内存中；
• 然后，把消息通过网络发给客户端；

这个过程中，数据实际上做了 2 次或者 3 次复制：

• 从文件复制数据到 PageCache 中，如果命中 PageCache，这一步可以省掉；
• 然后再从 PageCache 复制到应用程序的内存空间中，也就是我们可以操作的对象所在的内存；
• 从应用程序的内存空间复制到 Socket 的缓冲区，这个过程就是我们调用网络应用框架的 API 发送数据的过程。

Kafka 使用零拷贝技术可以把这个复制次数减少一次，上面的 2、3 步骤两次复制合并成一次复制。直接从 PageCache 把数据复制到 Socket 缓冲区，这样不仅减少一次数据复制，更重要的是，由于不用把数据复制到用户内存空间，DMA 控制器可以直接完成数据复制，不需要 CPU 参与，速度更快。

#include <sys/socket.h>
ssize_t sendfile(int out_fd, int in_fd, off_t *offset, size_t count);

它的前两个参数分别是目的端和源端的文件描述符，后面两个参数是源端的偏移量和复制数据的长度，返回值是实际复制数据的长度。

如果你遇到这种从文件读出数据后再通过网络发送出去的场景，并且这个过程中你不需要对这些数据进行处理，那一定要使用这个零拷贝的方法，可以有效地提升性能。

总结一下

本小节我们总结了 Kafka 的高性能设计中的几个关键的技术点：

• 使用批量处理的方式来提升系统吞吐能力
• 基于磁盘文件高性能顺序读写的特性来设计的存储结构
• 利用操作系统的 PageCache 来缓存数据，减少 IO 并提升读性能
• 使用零拷贝技术加速消费流程

以上这些，就是 Kafka 之所以能做到如此高性能的关键技术点。你可以看到，要真正实现一个高性能的消息队列，是非常不容易的，你需要熟练掌握非常多的编程语言和操作系统的底层技术。

这些优化的方法和技术，同样可以用在其他适合的场景和应用程序中。建议充分理解这几项优化技术的原理，知道它们在什么情况下适用，什么情况下不适用。这样当你遇到合适场景的时候，再深入去学习它的细节用法，最终就能把它真正地用到你开发的程序中。