為了系統(tǒng)間解耦，我們通常會(huì)引入MQ框架，大家各司其職共同完成上下游的業(yè)務(wù)流程。

大致過(guò)程：

生產(chǎn)端，創(chuàng)建一條消息，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到MQ Server

MQ將 消息存儲(chǔ)在topic 的一個(gè)分區(qū)里

消費(fèi)端，從分區(qū)中拉取消息，消費(fèi)處理

但現(xiàn)實(shí)往往不一樣！MQ 架構(gòu)設(shè)計(jì)要滿足高并發(fā)、高性能、高可用等指標(biāo)

單分區(qū)，達(dá)不到我們的吞吐量要求，我們考慮采用多分區(qū)架構(gòu)設(shè)計(jì)，正所謂 ”三個(gè)臭皮匠賽過(guò)一個(gè)諸葛亮“，多分區(qū)可以有效分?jǐn)側(cè)謮毫?，提升整體系統(tǒng)性能。

兩臺(tái) MQ機(jī)器，組成一個(gè)集群，原先一個(gè)分區(qū)存儲(chǔ)6條消息，現(xiàn)在分?jǐn)偟絻蓚€(gè)分區(qū)，每個(gè)分區(qū)各存儲(chǔ)3條消息，性能比上面那個(gè)提升一倍。

貌似可以滿足我們的需求，但任何事情都有兩面性！

我們看看下面業(yè)務(wù)場(chǎng)景：

一個(gè)用戶在電商網(wǎng)站上下訂單到交易完成，中間會(huì)經(jīng)歷一系列動(dòng)作，訂單的狀態(tài)也會(huì)隨之變化，一個(gè)訂單會(huì)產(chǎn)生多條MQ消息，下單、付款、發(fā)貨、買家確認(rèn)收貨，消費(fèi)端需要嚴(yán)格按照業(yè)務(wù)狀態(tài)機(jī)的順序處理，否則，就會(huì)出現(xiàn)業(yè)務(wù)問(wèn)題。

我們發(fā)現(xiàn)，消息帶上了狀態(tài)，不再是一個(gè)個(gè)獨(dú)立的個(gè)體，有了上下文依賴關(guān)系！

對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，突然想到HTTP協(xié)議，其本身也是無(wú)狀態(tài)的，也就是說(shuō)前后兩次請(qǐng)求沒(méi)有關(guān)聯(lián)，但有些業(yè)務(wù)功能有登錄要求，那怎么解決？

引入Cookie機(jī)制，每次請(qǐng)求客戶端額外傳輸一些數(shù)據(jù)，來(lái)達(dá)到上下文關(guān)聯(lián)。

回到MQ的消息順序問(wèn)題，我們要如何解決？

答案：各退一步，保證局部有序。

比如上面的電商例子，只要保證一個(gè)訂單的多條狀態(tài)消息在同一個(gè)分區(qū)，便可以滿足業(yè)務(wù)需求，這個(gè)方案可以覆蓋大部分的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

這里面只需要有一個(gè)路由策略組件，由它決定消息該放到哪個(gè)分區(qū)中！

考慮到市面MQ開(kāi)源框架很多，常見(jiàn)的如：Kafka、Pulsar、RabbitMQ、RocketMQ 等，API方法略有區(qū)別，但設(shè)計(jì)思路是相通的。

接下來(lái)，我們以 RocketMQ 為例：

生產(chǎn)端提供了一個(gè)接口 MessageQueueSelector

public interface MessageQueueSelector {

MessageQueue select（final List《MessageQueue》 mqs， final Message msg， final Object arg）;

}

接口內(nèi)定義一個(gè)select方法，具體參數(shù)含義：

mqs：該Topic下所有的隊(duì)列分片

msg：待發(fā)送的消息

arg：發(fā)送消息時(shí)傳遞的參數(shù)

關(guān)于MessageQueueSelector接口，RocketMQ 框架提供了三個(gè)默認(rèn)實(shí)現(xiàn)類：

1、SelectMessageQueueByHash：

arg參數(shù)的hashcode的絕對(duì)值，然后對(duì)mqs.size（）取余，得到目標(biāo)隊(duì)列在mqs的下標(biāo)

2、SelectMessageQueueByRandom：

對(duì)mqs.size（）值取隨機(jī)數(shù)作為目標(biāo)隊(duì)列在mqs的下標(biāo)

3、SelectMessageQueueByMachineRoom

返回null

特別注意：

雖然保證了單個(gè)分片的消息有序，但每個(gè)分片的消費(fèi)者只能是單線程處理，因?yàn)槎嗑€程無(wú)法控制消費(fèi)順序。這個(gè)可能會(huì)損失一些性能。

這里又引出另一個(gè)問(wèn)題，如何保證一個(gè)隊(duì)列只能有一個(gè)消費(fèi)端呢？

1、

org.apache.rocketmq.client.impl.consumer.RebalanceImpl#updateProcessQueueTableInRebalance

遍歷一個(gè)topic下所有的MessageQueue

isOrder && ！this.lock（mq） 嘗試對(duì)它加鎖，確保一個(gè)MessageQueue只能被一個(gè)消費(fèi)者處理

2、將PullRequest對(duì)象放入PullMessageService的pullRequestQueue隊(duì)列中

public void dispatchPullRequest（List《PullRequest》 pullRequestList） {

for （PullRequest pullRequest ： pullRequestList） {

this.defaultMQPushConsumerImpl.executePullRequestImmediately（pullRequest）;

log.info（“doRebalance， {}， add a new pull request {}”， consumerGroup， pullRequest）;

}

}

3、org.apache.rocketmq.client.impl.consumer.PullMessageService#run

PullMessageService 是一個(gè)Runnable線程任務(wù)

無(wú)限循環(huán)，從隊(duì)列中拉取、處理消息

另一個(gè)問(wèn)題，如何保證一個(gè)隊(duì)列，只有一個(gè)線程在處理消息呢？

1、 DefaultMQPushConsumerImpl#pullMessage

ConsumeMessageService 中有兩個(gè)實(shí)現(xiàn)類，因?yàn)槲覀冇邢M(fèi)順序要求，會(huì)選擇ConsumeMessageOrderlyService來(lái)處理業(yè)務(wù)

2、 ConsumeMessageOrderlyService.ConsumeRequest

從ConcurrentMap中獲取messageQueue對(duì)應(yīng)的鎖對(duì)象

通過(guò) synchronized 關(guān)鍵字，線程來(lái)?yè)屨兼i，互斥關(guān)系，從而保證了一個(gè)MessageQueue只能有一個(gè)線程并發(fā)處理

繼續(xù)往下看，如果擴(kuò)容了怎么辦？

原來(lái)有6個(gè)分區(qū)，order_id_1的消息在MessageQueue6 中，此時(shí)擴(kuò)容一倍，現(xiàn)在12個(gè)分區(qū)，order_id_1訂單后面產(chǎn)生的消息可能路由到了MessageQueue8 中，同一個(gè)訂單的消息分布在兩個(gè)分區(qū)中，無(wú)法保證順序。

我們能做的是，先將存量消息處理完，再擴(kuò)容。如果是在線業(yè)務(wù)，可以搞個(gè)臨時(shí)topic，先將消息暫時(shí)堆積，待擴(kuò)容后，按新的路由規(guī)則重新發(fā)送。

順序消息，如果某條失敗了怎么辦？會(huì)不會(huì)一直阻塞？

1、如果失敗，不會(huì)提交消費(fèi)位移，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)重試（有重試上限），此時(shí)會(huì)阻塞后面的消息消費(fèi)，直到這條消息處理完

2、如果這個(gè)消息達(dá)到重試上限，依然失敗，會(huì)進(jìn)入死信隊(duì)列，可以繼續(xù)處理后面的消息

責(zé)任編輯：haq