消息队列技术解析

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📘拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper)，消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

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一、RabbitMQ知识体系补充说明

1. 消息模型

• 直连交换器：直连交换器（Direct Exchange）的实现依赖于Erlang的分布式特性，通过在交换器上注册绑定，使得消息能够精确地匹配到绑定的队列。
• 扇形交换器：扇形交换器（Fanout Exchange）通过广播机制，将消息传递给所有与之绑定的队列，无需考虑消息的路由键，适用于需要将消息广播到多个消费者的场景。
• 主题交换器：主题交换器（Topic Exchange）使用模式匹配规则来路由消息，其中模式匹配类似于正则表达式，允许使用通配符进行匹配，如“#”代表任意数量的单词，“*”代表任意一个单词。
• 路由交换器：路由交换器（Headers Exchange）基于消息的头部信息进行路由，而不是路由键，提供了更灵活的消息路由方式。

2. 消息传递

• 生产者发送消息：生产者在发送消息前，需要创建一个通道（Channel），并通过通道与交换器建立连接，然后发送消息。
• 交换器路由消息：交换器根据消息的路由键和队列的绑定关系，将消息路由到相应的队列。
• 消费者接收消息：消费者通过监听队列来接收消息，可以使用自动确认或手动确认的方式确保消息处理。

3. 消息确认机制

• 自动确认：消费者在从队列中获取消息并处理完成后，会自动发送一个确认信号给RabbitMQ，表示消息已被成功处理。
• 手动确认：消费者在处理完消息后，可以手动发送确认信号，这种方式提供了更多的控制，例如在处理失败时可以拒绝消息。

4. 事务消息

• 开启事务：在消息传递过程中，生产者可以通过开启事务来保证消息的原子性，确保要么所有消息都成功发送，要么在遇到错误时全部回滚。
• 提交事务：在消息处理完成后，如果一切顺利，生产者可以提交事务，确保所有消息都被发送到RabbitMQ。
• 回滚事务：如果在消息处理过程中出现错误，生产者可以回滚事务，撤销之前发送的所有消息。

5. 死信队列

• 消息过期：当消息在队列中超过其TTL（Time To Live）时，该消息会被标记为死信，并自动路由到死信队列。
• 消费者拒绝：如果消费者在处理消息时拒绝接收，或者拒绝确认消息，该消息也会被标记为死信。
• 消息被拒绝：如果交换器在尝试路由消息时失败，或者队列无法处理消息，该消息也会被标记为死信。

6. 集群架构

• 镜像队列：在RabbitMQ集群中，镜像队列通过在多个节点上复制队列数据，提高了消息的可用性和持久性。
• 联邦插件：联邦插件允许跨节点的消息传递，使得不同集群之间的消息可以相互传递。
• 集群节点类型：集群节点分为普通节点、管理节点和监控节点，分别负责消息处理、集群管理和监控。

7. 高级特性

• TTL消息：通过设置消息的TTL，可以控制消息在队列中的存活时间，超过TTL的消息会被自动删除。
• 优先级队列：RabbitMQ支持设置消息的优先级，优先级高的消息会被优先处理。
• RPC模式：RabbitMQ支持RPC模式，允许客户端通过消息队列调用远程服务。

二、RocketMQ知识体系补充说明

1. 消息类型

• 定时消息：通过设置消息的延迟时间，可以实现定时发送消息的功能。
• 事务消息：RocketMQ的事务消息通过两阶段提交协议来保证消息的原子性，确保事务的一致性。
• 延迟消息：延迟消息允许在指定的时间后发送消息，适用于需要延迟处理的消息场景。

2. 存储机制

• CommitLog设计：RocketMQ的消息存储采用CommitLog文件，每个文件包含一系列的消息，消息以追加的方式写入文件，保证了消息的顺序性和持久性。
• 消息索引：RocketMQ为每条消息生成索引，索引存储在内存中，以便快速检索消息。
• 刷盘策略：RocketMQ采用异步刷盘策略，将消息从内存刷写到磁盘，提高了系统的性能。

3. 高可用设计

• 主从同步：RocketMQ采用主从同步机制，主节点负责消息的写入和消费，从节点负责数据的同步，提高了系统的可用性。
• Dledger选举：在主节点故障时，Dledger选举机制会从从节点中选择一个成为新的主节点，保证了系统的持续运行。
• 故障转移：在主节点故障时，从节点会自动接管主节点的职责，保证了系统的连续性。

4. 扩展功能

• 消息轨迹：RocketMQ提供了消息轨迹功能，可以记录消息的传递过程，方便问题排查。
• ACL控制：RocketMQ支持基于访问控制列表（ACL）的消息权限控制，确保消息的安全性。
• 多副本机制：RocketMQ采用多副本机制，将消息存储在多个副本中，提高了消息的可靠性。

三、Kafka知识体系补充说明

1. 核心组件

• 生产者：Kafka的生产者负责将消息发送到Kafka集群，生产者可以选择同步或异步发送消息。
• 消费者：消费者从Kafka集群中读取消息并进行处理，消费者可以订阅多个主题，并可以选择消费模式（如从最早的消息开始消费或从最后一条消息开始消费）。
• 分区：Kafka将消息存储在多个分区中，每个分区是一个有序的消息序列，分区可以提高系统的吞吐量和容错性。
• ISR集合：ISR（In-Sync Replicas）集合是指所有同步副本的集合，只有ISR集合中的副本才会被用于读取消息。

2. 流处理

• KStream API：KStream API提供了流式数据处理能力，允许开发者构建复杂的流处理应用。
• 状态存储：Kafka的状态存储允许将状态信息存储在Kafka中，方便数据恢复。
• 时间窗口：Kafka支持时间窗口划分，可以对数据进行时间窗口统计，例如每小时或每天的统计数据。

3. 运维监控

• 副本同步机制：Kafka的副本同步机制保证了数据的一致性，确保所有副本中的数据都是一致的。
• 日志清理策略：Kafka定期清理旧日志，释放存储空间，并保证系统性能。
• JMX指标：Kafka提供了丰富的JMX指标，方便监控和问题排查。

4. 生态集成

• Connect连接器：Kafka Connect连接器允许实现数据源和Kafka之间的数据传输，例如从数据库或文件系统读取数据并写入Kafka。
• Schema Registry：Kafka Schema Registry用于管理数据结构的版本和兼容性，确保数据结构的正确性和一致性。
• KSQL引擎：KSQL引擎提供了SQL查询能力，允许对Kafka中的数据进行实时查询和分析。

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