前言
最近，消息队列（Message Queue ，简称 MQ）越来越火。很多公司在用，很多人在用，其重要性不言而喻。
如果让你回答下面这些问题，你的心中是否有答案了呢？
- 为什么要用 MQ？
- 引入 MQ 会多出哪些问题？
- 如何解决这些问题？
本文将会一一为你解答，这些看似平常却很有意义的问题。
1. 传统模式有哪些痛点
痛点 1
有些复杂的业务系统，一次用户请求可能会同步调用 N 个系统的接口，需要等待所有的接口都返回才能真正的获取执行结果。
这种同步接口调用的方式总耗时比较长，非常影响用户体验。特别是在网络不稳定的情况下，极容易出现接口超时问题。
痛点 2
很多复杂的业务系统，一般都会拆分成多个子系统。以用户下单为例，请求会先通过订单系统，然后分别调用支付系统、库存系统、积分系统和物流系统。
系统之间耦合性太高，如果调用的任何一个子系统出现异常，整个请求都会异常。对系统的稳定性非常不利。
痛点 3
为了吸引用户，有时候会搞一些活动，比如秒杀等。
如果用户少还好，不会影响系统的稳定性。但如果用户突增，一时间所有的请求都到数据库，可能会导致数据库无法承受这么大的压力，响应变慢或者直接挂掉。
对于这种突然出现的请求峰值，无法保证系统的稳定性。
2. 为什么要用 MQ
对于上面传统模式的三类问题，使用 MQ 就能轻松解决。
2.1 异步
对于痛点 1 同步接口调用导致响应时间长的问题。使用 MQ 之后，将同步调用改成异步调用，能够显著减少系统响应时间。
系统 A 作为消息的生产者，在完成本职工作后就能直接返回结果了。无需等待消息消费者的返回，它们最终会独立完成所有的业务功能。
这样能避免总耗时比较长，从而影响用户的体验的问题。
2.2 解耦
对于痛点 2 子系统间耦合性太大的问题，使用 MQ 之后，只需要依赖于 MQ。避免了各个子系统间的强依赖问题。
订单系统作为消息生产者，保证它自己没有异常即可，不会受到支付系统等业务子系统的异常影响。并且各个消费者业务子系统之间，也互不影响。
这样就把之前复杂的业务子系统的依赖关系，转换为只依赖于 MQ 的简单依赖，从而显著的降低了系统间的耦合度。
2.3 削峰
对于痛点 3，由于突然出现的请求峰值导致系统不稳定的问题。使用 MQ 后，能够起到削峰的作用。
订单系统接收到用户请求之后，将请求直接发送到 MQ；
然后，订单消费者从 MQ 中消费消息，做写库操作；
当出现请求峰值的情况，由于消费者的消费能力有限，会按照自己的节奏来消费消息。多余请求不处理，保留在 MQ 的队列中，不会对系统的稳定性造成影响。
3. 引入 MQ 会多出哪些问题
引入 MQ 后让子系统间耦合性降低了，异步处理机制减少了系统的响应时间。同时能够有效的应对请求峰值问题，提升了系统的稳定性。
但是，引入 MQ 的同时也会带来一些问题。
3.1 重复消费问题
重复消费问题可以说是 MQ 中普遍存在的问题，不管你用哪种 MQ 都无法避免。
有哪些场景会出现重复的消息呢？
消息生产者产生了重复的消息；
Kafka 和 RocketMQ 的 offset 被回调了；
消息消费者确认失败；
消息消费者确认时超时；
业务系统主动发起重试。
如果重复消息不做正确的处理，会对业务造成很大的影响，产生重复数据或者导致数据异常，比如会员系统多开通了一个月的会员等。
3.2 数据一致性问题
很多时候，如果 MQ 的消费者业务处理异常，就会出现数据一致性问题。
举个例子，一个完整的业务流程是，下单成功之后送 100 个积分。下单写库成功了，但是消息消费者在送积分的时候失败了。这样就会造成数据不一致的情况，即该业务流程的部分数据写库了，另外一部分没有写库。
如果下单和送积分在同一个事务中，要么同时成功，要么同时失败。这样不会出现数据一致性问题的。
但由于跨系统调用，为了性能考虑一般不会使用强一致性的方案，而改成达成最终一致性即可。
3.3 消息丢失问题
同样消息丢失问题，也是 MQ 中普遍存在的问题，不管你用哪种 MQ 都无法避免。
有哪些场景会出现消息丢失问题呢？
生产者产生消息时，由于网络原因发送到 MQ 失败了；
MQ 服务器持久化，存储磁盘时出现异常；
Kafka 和 RocketMQ 的 offset 被回调时，略过了很多消息；
消费者刚读取消息，已经 ACK 确认，但业务还没处理完，服务就被重启了。
导致消息丢失问题的原因挺多的，生产者、MQ 服务器、消费者都有可能产生问题。我在这里就不一一列举了。
最终的结果会导致消费者无法正确的处理消息，而导致数据不一致的情况。
3.4 消息顺序问题
有些业务数据是有状态的，比如订单有下单、支付、完成、退货等状态。如果订单数据作为消息体，就会涉及顺序问题了。
例如消费者收到同一个订单的两条消息。第一条消息的状态是下单，第二条消息的状态是支付，这是没问题的。
但如果第一条消息的状态是支付，第二条消息的状态是下单就会有问题了。没有下单就先支付了？
消息顺序问题是一个非常棘手的问题，比如：
Kafka 同一个 partition 中能保证顺序，但是不同的 partition 无法保证顺序；
RabbitMQ的同一个 queue 能够保证顺序，但是如果多个消费者同一个 queue 也会有顺序问题。
如果消费者使用多线程消费消息，也无法保证顺序。
如果消费消息时同一个订单的多条消息中，中间的一条消息出现异常情况，顺序将会被打乱。
还有如果生产者发送到 MQ 中的路由规则，跟消费者不一样，也无法保证顺序。
3.5 消息堆积
如果消息消费者读取消息的速度，能够跟上消息生产者的节奏，那么整套 MQ 机制就能发挥最大作用。
但是很多时候，由于某些批处理或者其他原因，导致消费速度小于生产速度。这样会直接导致消息堆积问题，从而影响业务功能。
这里以下单开通会员为例，如果消息出现堆积会导致用户下单之后，很久之后才能变成会员。这种情况肯定会引起大量用户投诉。
3.6 系统复杂度提升
这里说的系统复杂度和系统耦合性是不一样的。
假设以前只有系统 A、系统 B 和系统 C 三个系统，引入 MQ 之后，除了需要关注前面三个系统之外，还需要关注 MQ 服务。需要关注的点越多，系统的复杂度越高。
MQ 的机制需要生产者、MQ 服务器、消费者。有一定的学习成本，需要额外部署 MQ 服务器。
有些 MQ 功能非常强大、用法有点复杂，例如 RocketMQ。如果使用不好，会出现很多问题。有些问题，不像接口调用那么容易排查，从而导致系统的复杂度提升了。
4. 如何解决这些问题？
MQ 是一种趋势，总体来说对我们的系统是利大于弊的，难道因为它会出现一些问题，我们就不用它了？那么我们要如何解决这些问题呢？
4.1 重复消息问题
不管是由于生产者产生的重复消息，还是由于消费者导致的重复消息，我们都可以在消费者中解决这个问题。
这就要求消费者在做业务处理时，要做幂等设计。如果有不知道如何设计的朋友，可以参考“高并发下如何保证接口的幂等性？”，里面介绍得非常详细。
在这里我推荐增加一张消费消息表，来解决 MQ 的这类问题。
消费消息表中，使用 messageId 做唯一索引。在处理业务逻辑之前，先根据 messageId 查询一下该消息有没有处理过。如果已经处理过了则直接返回成功，如果没有处理过，则继续做业务处理。
4.2 数据一致性问题
我们都知道数据一致性分为：
强一致性
弱一致性
最终一致性
而 MQ 为了性能考虑使用的是最终一致性，那么必定会出现数据不一致的问题。这类问题大概率是因为消费者读取消息后，业务逻辑处理失败导致的。这时候可以增加重试机制。
重试分为同步重试和异步重试。
有些消息量比较小的业务场景，可以采用同步重试。在消费消息时如果处理失败，立刻重试 3-5 次，如果还是失败则写入到记录表中。
但如果消息量比较大，则不建议使用这种方式。因为如果出现网络异常，可能会导致大量的消息不断重试，影响消息读取速度造成消息堆积。
消息量比较大的业务场景，建议采用异步重试。在消费者处理失败之后，立刻写入重试表，有个 job 专门定时重试。
还有一种做法：如果消费失败，自己给同一个 topic 发一条消息。在后面的某个时间点，自己又会消费到那条消息，起到了重试的效果。如果对消息顺序要求不高的场景，可以使用这种方式。
4.3 消息丢失问题
不管你是否承认，有时候消息真的会丢。即使这种概率非常小，也会对业务有影响。生产者、MQ 服务器、消费者都有可能会导致消息丢失的问题。为了解决这个问题，我们可以增加一张消息发送表。
当生产者发完消息之后，会往该表中写入一条数据，状态 status 标记为待确认；
如果消费者读取消息之后，调用生产者的 API 更新该消息的 status 为已确认；
有个 job 每隔一段时间检查一次消息发送表，如果5分钟（这个时间可以根据实际情况来定）后还有状态是待确认的消息，则认为该消息已经丢失了，重新发条消息。
这样不管是由于生产者、MQ 服务器、还是消费者导致的消息丢失问题，job 都会重新发消息。
4.4 消息顺序问题
消息顺序问题是一种常见问题。我们以 Kafka 消费订单消息为例，订单有下单、支付、完成、退货等状态。这些状态是有先后顺序的，如果顺序错了会导致业务异常。
解决这类问题之前，我们需要先确认：消费者是否真的需要知道中间状态，只知道最终状态行不行？
其实很多时候，我真的需要知道的是最终状态。这时可以把流程优化一下：
这种方式可以解决大部分的消息顺序问题。
但如果真的有需要保证消息顺序的需求，那么可以将订单号路由到不同的 partition。同一个订单号的消息，每次到发到同一个 partition。
4.5 消息堆积
如果消费者消费消息的速度小于生产者生产消息的速度，将会出现消息堆积问题。其实这类问题产生的原因很多。如果想要进一步了解，可以看看“我用kafka两年踩过的一些非比寻常的坑”。
那么消息堆积问题该如何解决呢？这个要看消息是否需要保证顺序。
如果不需要保证顺序，可以读取消息之后用多线程处理业务逻辑。
这样就能增加业务逻辑处理速度，解决消息堆积问题。但是线程池的核心线程数和最大线程数需要合理配置，不然可能会浪费系统资源。
如果需要保证顺序，可以读取消息之后将消息按照一定的规则分发到多个队列中，然后在队列中用单线程处理。
