為什麼使用訊息佇列啊？
訊息佇列都有什麼優點和缺點？
有點有上面說的解耦，非同步，削峰
缺點呢？
因為插入了mq這個訊息中介軟體，如果mq訊息中介軟體掛掉了，那麼像上面說的解耦的情況，服務a的訊息給bcdef等伺服器就傳送不出去了，如果mq沒有掛掉bc都從a中獲取了訊息，修改了資料庫的資料，但是d服務的監聽出問題了，這個時候會產生訊息的不一致，而且使用mq的話會出現各種各樣的問題，這些問題可能會導致整個專案的複雜性挺高n個檔次，所以我們在使用之前會再三確定，確定業務邏輯確實需要時，再進行使用。
題外話：
目前4中常見的mq
activemq ：萬級吞吐量，社群不活躍，逐漸被替代
rabbitmq ： 萬級吞吐量，社群活躍
rocketmq ： 十萬級吞吐量，阿里出品
kafka ：十萬級吞吐量，使用與大資料
如何保證訊息佇列的高可用啊？
這裡主要說道rabbitmq的高可用，
分為3鐘
1）單機模式
單機模式就不多說了，主要是給我們進行測試使用
2）集群模式
集群模式，這裡涉及到了乙個元資料和訊息資料的概念
元資料：是指我們配置queue的一些初始化的資料
我們集群了3個mq，那麼其中乙個mq的queue是有元資料和訊息資料的，其他的兩個上面只有元資料，當我們的服務監聽到不帶有訊息資料的queue時，這個被監聽的佇列會找到有訊息資料的mq的queue中，然後通過後面queue給服務傳送資料，這個集群方式非常麻煩，所以我們一般保證高可用時會使用映象模式。
3）映象模式
集群模式的優化版本，當我們使用了映象模式時，訊息傳送者將訊息傳送到mq的乙個節點上時，其他說有的節點都會被同步這個訊息，就像映象一樣每個節點上都有了這個訊息的映象，那麼在消費時獲得哪乙個節點上的資料都是直接獲得的了。
如何保證訊息不被重複消費啊？如何保證消費的時候是冪等的啊？
簡單來說，當我們的生產者向rabbitmq傳送訊息時，會給這個訊息加上乙個唯一的id，當我們的消費者從rabbitmq中監聽到了訊息時這個id也會一起傳遞，那麼我們有兩種方法去防止重複消費的問題
1）我們在消費者這邊去用set集合來儲存這個id，當消費者每次監聽到訊息時，都將監聽到的id與set中的訊息進行對比，如果沒有相同的id，則將資料進行具體的業務操作，並且儲存到set中
2）我們可以利用資料庫的主鍵來進行去重，當然這個得看具體的業務需求了。
如何保證訊息的可靠性傳輸啊？要是訊息丟失了怎麼辦啊？
訊息的丟失在整個過程中會有3個地方出現，
①當訊息從生產者到消費者時，訊息可能丟失，為了避免這種情況出現，我們可以首先在生產者傳送訊息之前，將這個訊息提前儲存到redis（或者其他的容器）中，我們要明白rabbitmq中有兩個機制，乙個是事務機制，乙個是confirm機制，第乙個事務機制是同步的，訊息生產者傳送訊息，如果mq接受成功，則提交，不成功則回滾；confirm機制基於channel設定，如果佇列和訊息是持久化的，當訊息被寫入磁碟中是會傳送確認資訊給生產者，第一種效率太差，一般我們會設定confirm。
那如何保證訊息的順序性？
為什麼會出現順序性的問題呢，因為我們的訊息通過mq傳送給了不同的服務，不同的服務在處理這些訊息時，不能保證其按照順序去執行，解決方法，我們可以將所有的訊息按照順序放在同乙個佇列中就可以了。
如何解決訊息佇列的延時以及過期失效問題？訊息佇列滿了以後該怎麼處理？有幾百萬訊息持續積壓幾小時，說說怎麼解決？
1）先修復consumer的問題，確保其恢復消費速度，然後將現有cnosumer都停掉
2）新建乙個topic，partition是原來的10倍，臨時建立好原先10倍或者20倍的queue數量
3）然後寫乙個臨時的分發資料的consumer程式，這個程式部署上去消費積壓的資料，消費之後不做耗時的處理，直接均勻輪詢寫入臨時建立好的10倍數量的queue
4）接著臨時徵用10倍的機器來部署consumer，每一批consumer消費乙個臨時queue的資料
5）這種做法相當於是臨時將queue資源和consumer資源擴大10倍，以正常的10倍速度來消費資料
6）等快速消費完積壓資料之後，得恢復原先部署架構，重新用原先的consumer機器來消費訊息
（2）這裡我們假設再來第二個坑
假設你用的是rabbitmq，rabbitmq是可以設定過期時間的，就是ttl，如果訊息在queue中積壓超過一定的時間就會被rabbitmq給清理掉，這個資料就沒了。那這就是第二個坑了。這就不是說資料會大量積壓在mq裡，而是大量的資料會直接搞丟。
這個情況下，就不是說要增加consumer消費積壓的訊息，因為實際上沒啥積壓，而是丟了大量的訊息。我們可以採取乙個方案，就是批量重導，這個我們之前線上也有類似的場景幹過。就是大量積壓的時候，我們當時就直接丟棄資料了，然後等過了高峰期以後，比如大家一起喝咖啡熬夜到晚上12點以後，使用者都睡覺了。
這個時候我們就開始寫程式，將丟失的那批資料，寫個臨時程式，一點一點的查出來，然後重新灌入mq裡面去，把白天丟的資料給他補回來。也只能是這樣了。
假設1萬個訂單積壓在mq裡面，沒有處理，其中1000個訂單都丟了，你只能手動寫程式把那1000個訂單給查出來，手動發到mq裡去再補一次
（3）然後我們再來假設第三個坑
如果走的方式是訊息積壓在mq裡，那麼如果你很長時間都沒處理掉，此時導致mq都快寫滿了，咋辦？這個還有別的辦法嗎？沒有，誰讓你第乙個方案執行的太慢了，你臨時寫程式，接入資料來消費，消費乙個丟棄乙個，都不要了，快速消費掉所有的訊息。然後走第二個方案，到了晚上再補資料吧。
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