你好,我是李玥。

我们的“消息队列高手课”专栏自从上线到现在,同学们的学习热情和参与度都非常高。每一节课都有很多同学留言评论,这些留言里有总结知识分享收获的,有提出精彩问题的,还有给自己加油打气立 Flag 的,竟然还有说老师长得像黄渤的。我又仔细去看了一下配图,还是真挺像的。下次老师和极客时间的设计师小姐姐说一样,让她们照着吴彦祖来 P 图。

同学们每一条的留言我都认真看过,大部分留言我都给出了回复。在基础篇的最后一节课,我来统一解答一下大家都比较关注的一些问题。

1. 网关如何接收服务端的秒杀结果?

在《01 | 为什么需要消息队列?》这节课里面,我们举了一个秒杀的例子,这个例子是用来说明消息队列是如何来实现异步处理的。课后很多同学留言提问,网关在发送消息之后,是如何来接收后端服务的秒杀结果,又如何来给 APP 返回响应的呢?

在解答这个问题之前,我需要先说一下,实际生产环境中的秒杀系统,远比我们举的这个例子复杂得多,实现方案也是多种多样的,不是说一定要按照我们这个例子的方式来实现。

在这个例子中,网关接收后端服务秒杀结果,实现的方式也不只一种,这里我给大家提供一个比较简单的方案。

比如说,用 Java 语言来举例子:

  1
  2
  3
  4
  5
  6
  7
  8
  9
 10
 11
 12
 13
 14
 15
 16
 17
 18
 19
 20
 21
 22
 23
 24
 25
 26
 27
 28
 29
 30
 31
 32
 33
 34
 35
 36
 37
 38
 39
 40
 41
 42
 43
 44
 45
 46
 47
 48
 49
 50
 51
 52
 53
 54
 55
 56
 57
 58
 59
 60
 61
 62
 63
 64
 65
 66
 67
 68
 69
 70
 71
 72
 73
 74
 75
 76
 77
 78
 79
 80
 81
 82
 83
 84
 85
 86
 87
 88
 89
 90
 91
 92
 93
 94
 95
 96
 97
 98
 99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116

public class RequestHandler {

    // ID 生成器

  @Inject

  private IdGenerator idGenerator;

  // 消息队列生产者

  @Inject

  private Producer producer;

  // 保存秒杀结果的 Map

  @Inject

  private Map<Long, Result> results;

   // 保存 mutex 的 Map

  private Map<Long, Object> mutexes = new ConcurrentHashMap<>();

  // 这个网关实例的 ID

  @Inject

  private long myId;

   @Inject

  private long timeout;

   // 在这里处理 APP 的秒杀请求

  public Response onRequest(Request request) {

    // 获取一个进程内唯一的 UUID 作为请求 id

    Long uuid = idGenerator.next();

    try {

       Message msg = composeMsg(request, uuid, myId);

       // 生成一个 mutex,用于等待和通知

      Object mutex = new Object();

      mutexes.put(uuid, mutex)

       // 发消息

      producer.send(msg);

       // 等待后端处理

      synchronized(mutex) {

        mutex.wait(timeout);

      }

       // 查询秒杀结果

      Result result = results.remove(uuid);

       // 检查秒杀结果并返回响应

      if(null != result && result.success()){

        return Response.success();

      }

     } catch (Throwable ignored) {}

    finally {

      mutexes.remove(uuid);

    }

    // 返回秒杀失败

    return Response.fail();

  }

   // 在这里处理后端服务返回的秒杀结果

  public void onResult(Result result) {

     Object mutex = mutexes.get(result.uuid());

    if(null != mutex) { // 如果查询不到,说明已经超时了,丢弃 result 即可。

      // 登记秒杀结果

      results.put(result.uuid(), result);

      // 唤醒处理 APP 请求的线程

      synchronized(mutex) {

        mutex.notify();

      }

    }

  }

}

在这个方案中,网关在收到 APP 的秒杀请求后,直接给消息队列发消息。至于消息的内容,并不一定是 APP 请求的 Request,只要包含足够的字段就行了,比如用户 ID、设备 ID、请求时间等等。另外,还需要包含这个请求的 ID 和网关的 ID,这些后面我们会用到。

如果发送消息失败,可以直接给 APP 返回秒杀失败结果,成功发送消息之后,线程就阻塞等待秒杀结果。这里面不可能无限等待下去,需要设定一个等待的超时时间。

等待结束之后,去存放秒杀结果的 Map 中查询是否有返回的秒杀结果,如果有就构建 Response,给 APP 返回秒杀结果,如果没有,按秒杀失败处理。

这是处理 APP 请求的线程,接下来我们来看一下,网关如何来接收从后端秒杀服务返回的秒杀结果。

我们可以选择用 RPC 的方式来返回秒杀结果,这里网关节点是 RPC 服务端,后端服务为客户端。之前网关发出去的消息中包含了网关的 ID,后端服务可以通过这个网关 ID 来找到对应的网关实例,秒杀结果中需要包含请求 ID,这个请求 ID 也是从消息中获取的。

网关收到后端服务的秒杀结果之后,用请求 ID 为 Key,把这个结果保存到秒杀结果的 Map 中,然后通知对应的处理 APP 请求的线程,结束等待。我刚刚说过,处理 APP 请求的线程,在结束等待之后,会去秒杀的结果 Map 中查询这个结果,然后再给 APP 返回响应。

我把这个处理过程的流程图放在这里,便于你理解:


这个解决方案还不是一个性能最优的方案,处理 APP 请求的线程需要同步等待秒杀结果。后面课程中我们会专门来讲,如何使用异步方式来提升程序的性能。

2. 详解 RocketMQ 和 Kafka 的消息模型

我在看《03 | 消息模型:主题和队列有什么区别?》这节课的留言时发现,不少同学对 RocketMQ 和 kafka 的消息模型理解的还不是很透彻,这两个消息队列产品的消息模型是一样的,我在这里,再把这个模型相关的概念,通过一个例子详细地说一说。

假设有一个主题 MyTopic,我们为主题创建 5 个队列,分布到 2 个 Broker 中。

先说消息生产这一端,假设我们有 3 个生产者实例:Produer0,Produer1 和 Producer2。

这 3 个生产者是如何对应到 2 个 Broker 的,又是如何对应到 5 个队列的呢?这个很简单,不用对应,随便发。每个生产者可以在 5 个队列中轮询发送,也可以随机选一个队列发送,或者只往某个队列发送,这些都可以。比如 Producer0 要发 5 条消息,可以都发到队列 Q0 里面,也可以 5 个队列每个队列发一条。

然后说消费端,很多同学没有搞清楚消费组、消费者和队列这几个概念的对应关系。

每个消费组就是一份订阅,它要消费主题 MyTopic 下,所有队列的全部消息。注意,队列里的消息并不是消费掉就没有了,这里的“消费”,只是去队列里面读了消息,并没有删除,消费完这条消息还是在队列里面。

多个消费组在消费同一个主题时,消费组之间是互不影响的。比如我们有 2 个消费组:G0 和 G1。G0 消费了哪些消息,G1 是不知道的,也不用知道。G0 消费过的消息,G1 还可以消费。即使 G0 积压了很多消息,对 G1 来说也没有任何影响。

然后我们再说消费组的内部,一个消费组中可以包含多个消费者的实例。比如说消费组 G1,包含了 2 个消费者 C0 和 C1,那这 2 个消费者又是怎么和主题 MyTopic 的 5 个队列对应的呢?

由于消费确认机制的限制,这里面有一个原则是,在同一个消费组里面,每个队列只能被一个消费者实例占用。至于如何分配,这里面有很多策略,我就不展开说了。总之保证每个队列分配一个消费者就行了。比如,我们可以让消费者 C0 消费 Q0,Q1 和 Q2,C1 消费 Q3 和 Q4,如果 C0 宕机了,会触发重新分配,这时候 C1 同时消费全部 5 个队列。

再强调一下,队列占用只是针对消费组内部来说的,对于其他的消费组来说是没有影响的。比如队列 Q2 被消费组 G1 的消费者 C1 占用了,对于消费组 G2 来说,是完全没有影响的,G2 也可以分配它的消费者来占用和消费队列 Q2。

最后说一下消费位置,每个消费组内部维护自己的一组消费位置,每个队列对应一个消费位置。消费位置在服务端保存,并且,消费位置和消费者是没有关系的。每个消费位置一般就是一个整数,记录这个消费组中,这个队列消费到哪个位置了,这个位置之前的消息都成功消费了,之后的消息都没有消费或者正在消费。

我把咱们这个例子的消费位置整理成下面的表格,便于你理解。

你可以看到,这个表格中并没有消费者这一列,也就是说消费者和消费位置是没有关系的。

3. 如何实现单个队列的并行消费?

下面说一下《03 | 消息模型:主题和队列有什么区别?》这节课的思考题:如果不要求严格顺序,如何实现单个队列的并行消费?关于这个问题,有很多的实现方式,在 JMQ(京东自研的消息队列产品)中,它实现的思路是这样的。

比如说,队列中当前有 10 条消息,对应的编号是 0-9,当前的消费位置是 5。同时来了三个消费者来拉消息,把编号为 5、6、7 的消息分别给三个消费者,每人一条。过了一段时间,三个消费成功的响应都回来了,这时候就可以把消费位置更新为 8 了,这样就实现并行消费。

这是理想的情况。还有可能编号为 6、7 的消息响应回来了,编号 5 的消息响应一直回不来,怎么办?这个位置 5 就是一个消息空洞。为了避免位置 5 把这个队列卡住,可以先把消费位置 5 这条消息,复制到一个特殊重试队列中,然后依然把消费位置更新为 8,继续消费。再有消费者来拉消息的时候,优先把重试队列中的那条消息给消费者就可以了。

这是并行消费的一种实现方式。需要注意的是,并行消费开销还是很大的,不应该作为一个常规的,提升消费并发的手段,如果消费慢需要增加消费者的并发数,还是需要扩容队列数。

4. 如何保证消息的严格顺序?

很多同学在留言中问,怎么来保证消息的严格顺序?我们多次提到过,主题层面是无法保证严格顺序的,只有在队列上才能保证消息的严格顺序。

如果说,你的业务必须要求全局严格顺序,就只能把消息队列数配置成 1,生产者和消费者也只能是一个实例,这样才能保证全局严格顺序。

大部分情况下,我们并不需要全局严格顺序,只要保证局部有序就可以满足要求了。比如,在传递账户流水记录的时候,只要保证每个账户的流水有序就可以了,不同账户之间的流水记录是不需要保证顺序的。

如果需要保证局部严格顺序,可以这样来实现。在发送端,我们使用账户 ID 作为 Key,采用一致性哈希算法计算出队列编号,指定队列来发送消息。一致性哈希算法可以保证,相同 Key 的消息总是发送到同一个队列上,这样可以保证相同 Key 的消息是严格有序的。如果不考虑队列扩容,也可以用队列数量取模的简单方法来计算队列编号。

写在最后

在留言中,很多同学留言提出来,能不能讲一讲某个消息队列的某个功能具体如何配置。我的建议是,你先不要太关注功能、API 和配置这些细节,在学习如何使用消息队列的过程中,要保持一定的高度来学习。

因为使用消息队列,大部分的难点在宏观架构层面,要解决这些难点,你需要掌握消息队列宏观层面上的实现原理和最佳实践,这样,无论你使用什么消息队列,都可以做到游刃有余。在选定了合适的消息队列产品,准备写代码之前,再去文档中查看这些细节都来得及。

所以,我们专栏的“基础篇”讲消息队列的使用,更多讲的是一些通用的原理。这节课是我们消息队列高手课“基础篇”的最后一节课,完整基础篇的学习后,意味着你已经是一个使用消息队列的小达人了。

在“进阶篇”中,我们将把学习重点从“如何使用”转为“如何实现”,在学习消息队列的实现技术时,你反而要专注到每一个技术点上,深入下去,把每个细节都要搞清楚、学透。课程的深度、难度也会逐步加强,当然你获得的经验值也会更多。

希望大家一如既往坚持学习,多思考,多练习,跟老师一起打怪升级,成为真正的高手。

感谢阅读,如果你觉得这篇文章对你有帮助的话,也欢迎把它分享给你的朋友。