mq使用场景、不丢不重、时序性、削峰
参考：
http://zhuanlan.51cto.com/art/201704/536407.htm
http://zhuanlan.51cto.com/art/201703/535090.htm
http://zhuanlan.51cto.com/art/201704/536306.htm
http://zhuanlan.51cto.com/art/201611/521602.htm
http://zhuanlan.51cto.com/art/201611/521602.htm
http://zhuanlan.51cto.com/art/201703/534752.htm
http://zhuanlan.51cto.com/art/201703/534475.htm
微信公众号:架构师之路
到底什么时候该使用MQ？
一、缘起
一切脱离业务的架构设计与新技术引入都是耍流氓。
引入一个技术之前，首先应该解答的问题是，这个技术解决什么问题。
就像微服务分层架构之前，应该首先回答，为什么要引入微服务，微服务究竟解决什么问题（详见《互联网架构为什么要做微服务？》）。
最近分享了几篇MQ相关的文章：
不少网友询问，究竟什么时候使用MQ，MQ究竟适合什么场景，故有了此文。
二、MQ是干嘛的
消息总线（Message Queue），后文称MQ，是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。
在互联网架构中，MQ是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。
使用了MQ之后，消息发送上游只需要依赖MQ，逻辑上和物理上都不用依赖其他服务。
三、什么时候不使用消息总线
既然MQ是互联网分层架构中的解耦利器，那所有通讯都使用MQ岂不是很好？这是一个严重的误区，调用与被调用的关系，是无法被MQ取代的。
MQ的不足是：
1）系统更复杂，多了一个MQ组件
2）消息传递路径更长，延时会增加
3）消息可靠性和重复性互为矛盾，消息不丢不重难以同时保证
4）上游无法知道下游的执行结果，这一点是很致命的
举个栗子：用户登录场景，登录页面调用passport服务，passport服务的执行结果直接影响登录结果，此处的“登录页面”与“passport服务”就必须使用调用关系，而不能使用MQ通信。
无论如何，记住这个结论：调用方实时依赖执行结果的业务场景，请使用调用，而不是MQ。
四、什么时候使用MQ
【典型场景一：数据驱动的任务依赖】
什么是任务依赖，举个栗子，互联网公司经常在凌晨进行一些数据统计任务，这些任务之间有一定的依赖关系，比如：
1）task3需要使用task2的输出作为输入
2）task2需要使用task1的输出作为输入
这样的话，tast1, task2, task3之间就有任务依赖关系，必须task1先执行，再task2执行，载task3执行。
对于这类需求，常见的实现方式是，使用cron人工排执行时间表：
1）task1，0:00执行，经验执行时间为50分钟
2）task2，1:00执行（为task1预留10分钟buffer），经验执行时间也是50分钟
3）task3，2:00执行（为task2预留10分钟buffer）
这种方法的坏处是：
1）如果有一个任务执行时间超过了预留buffer的时间，将会得到错误的结果，因为后置任务不清楚前置任务是否执行成功，此时要手动重跑任务，还有可能要调整排班表
2）总任务的执行时间很长，总是要预留很多buffer，如果前置任务提前完成，后置任务不会提前开始
3）如果一个任务被多个任务依赖，这个任务将会称为关键路径，排班表很难体现依赖关系，容易出错
4）如果有一个任务的执行时间要调整，将会有多个任务的执行时间要调整
无论如何，采用“cron排班表”的方法，各任务耦合，谁用过谁痛谁知道（采用此法的请评论留言）
优化方案是，采用MQ解耦：
1）task1准时开始，结束后发一个“task1 done”的消息
2）task2订阅“task1 done”的消息，收到消息后第一时间启动执行，结束后发一个“task2 done”的消息
3）task3同理
采用MQ的优点是：
1）不需要预留buffer，上游任务执行完，下游任务总会在第一时间被执行
2）依赖多个任务，被多个任务依赖都很好处理，只需要订阅相关消息即可
3）有任务执行时间变化，下游任务都不需要调整执行时间
需要特别说明的是，MQ只用来传递上游任务执行完成的消息，并不用于传递真正的输入输出数据。
【典型场景二：上游不关心执行结果】
上游需要关注执行结果时要用“调用”，上游不关注执行结果时，就可以使用MQ了。
举个栗子，58同城的很多下游需要关注“用户发布帖子”这个事件，比如招聘用户发布帖子后，招聘业务要奖励58豆，房产用户发布帖子后，房产业务要送2个置顶，二手用户发布帖子后，二手业务要修改用户统计数据。
对于这类需求，常见的实现方式是，使用调用关系：
帖子发布服务执行完成之后，调用下游招聘业务、房产业务、二手业务，来完成消息的通知，但事实上，这个通知是否正常正确的执行，帖子发布服务根本不关注。
这种方法的坏处是：
1）帖子发布流程的执行时间增加了
2）下游服务当机，可能导致帖子发布服务受影响，上下游逻辑+物理依赖严重
3）每当增加一个需要知道“帖子发布成功”信息的下游，修改代码的是帖子发布服务，这一点是最恶心的，属于架构设计中典型的依赖倒转，谁用过谁痛谁知道（采用此法的请评论留言）
优化方案是，采用MQ解耦：
1）帖子发布成功后，向MQ发一个消息
2）哪个下游关注“帖子发布成功”的消息，主动去MQ订阅
采用MQ的优点是：
1）上游执行时间短
2）上下游逻辑+物理解耦，除了与MQ有物理连接，模块之间都不相互依赖
3）新增一个下游消息关注方，上游不需要修改任何代码
典型场景三：上游关注执行结果，但执行时间很长
有时候上游需要关注执行结果，但执行结果时间很长（典型的是调用离线处理，或者跨公网调用），也经常使用回调网关+MQ来解耦。
举个栗子，微信支付，跨公网调用微信的接口，执行时间会比较长，但调用方又非常关注执行结果，此时一般怎么玩呢？
一般采用“回调网关+MQ”方案来解耦：
1）调用方直接跨公网调用微信接口
2）微信返回调用成功，此时并不代表返回成功
3）微信执行完成后，回调统一网关
4）网关将返回结果通知MQ
5）请求方收到结果通知
这里需要注意的是，不应该由回调网关来调用上游来通知结果，如果是这样的话，每次新增调用方，回调网关都需要修改代码，仍然会反向依赖，使用回调网关+MQ的方案，新增任何对微信支付的调用，都不需要修改代码啦。
五、总结
MQ是一个互联网架构中常见的解耦利器。
什么时候不使用MQ？
上游实时关注执行结果
什么时候使用MQ？
1）数据驱动的任务依赖
2）上游不关心多下游执行结果
3）异步返回执行时间长
==【完】==
相关阅读：
消息总线能否实现消息必达？
一、缘起
上周讨论了两期环形队列的业务应用：
两期的均有大量读者提问：
- 任务、延迟消息都放在内存里，万一重启了怎么办?
- 能否保证消息必达?
今天就简单聊聊消息队列(MsgQueue)的消息必达性架构与流程。
二、架构方向
MQ要想尽量消息必达，架构上有两个核心设计点：
(1)消息落地
(2)消息超时、重传、确认
三、MQ核心架构
上图是一个MQ的核心架构图，基本可以分为三大块：
(1)发送方 -> 左侧粉色部分
(2)MQ核心集群 -> 中间蓝色部分
(3)接收方 -> 右侧黄色部分
粉色发送方又由两部分构成：业务调用方与MQ-client-sender
其中后者向前者提供了两个核心API：
- SendMsg(bytes[] msg)
- SendCallback()
蓝色MQ核心集群又分为四个部分：MQ-server，zk，db，管理后台web
黄色接收方也由两部分构成：业务接收方与MQ-client-receiver
其中后者向前者提供了两个核心API：
- RecvCallback(bytes[] msg)
- SendAck()
MQ是一个系统间解耦的利器，它能够很好的解除发布订阅者之间的耦合，它将上下游的消息投递解耦成两个部分，如上述架构图中的1箭头和2箭头：
(1)发送方将消息投递给MQ，上半场
(2)MQ将消息投递给接收方，下半场
四、MQ消息可靠投递核心流程
MQ既然将消息投递拆成了上下半场，为了保证消息的可靠投递，上下半场都必须尽量保证消息必达。
MQ消息投递上半场，MQ-client-sender到MQ-server流程见上图1-3：
- MQ-client将消息发送给MQ-server(此时业务方调用的是API：SendMsg)
- MQ-server将消息落地，落地后即为发送成功
- MQ-server将应答发送给MQ-client(此时回调业务方是API：SendCallback)
MQ消息投递下半场，MQ-server到MQ-client-receiver流程见上图4-6：
- MQ-server将消息发送给MQ-client(此时回调业务方是API：RecvCallback)
- MQ-client回复应答给MQ-server(此时业务方主动调用API：SendAck)
- MQ-server收到ack，将之前已经落地的消息删除，完成消息的可靠投递
1. 如果消息丢了怎么办?
MQ消息投递的上下半场，都可以出现消息丢失，为了降低消息丢失的概率，MQ需要进行超时和重传。
2. 上半场的超时与重传
MQ上半场的1或者2或者3如果丢失或者超时，MQ-client-sender内的timer会重发消息，直到期望收到3，如果重传N次后还未收到，则SendCallback回调发送失败，需要注意的是，这个过程中MQ-server可能会收到同一条消息的多次重发。
3. 下半场的超时与重传
MQ下半场的4或者5或者6如果丢失或者超时，MQ-server内的timer会重发消息，直到收到5并且成功执行6，这个过程可能会重发很多次消息，一般采用指数退避的策略，先隔x秒重发，2x秒重发，4x秒重发，以此类推，需要注意的是，这个过程中MQ-client-receiver也可能会收到同一条消息的多次重发。
MQ-client与MQ-server如何进行消息去重，如何进行架构幂等性设计，下一次撰文另述，此处暂且认为为了保证消息必达，可能收到重复的消息。
五、总结
消息总线是系统之间的解耦利器，但切勿滥用，未来也会撰文细究MQ的使用场景，消息总线为了尽量保证消息必达，架构设计方向为：
- 消息收到先落地
- 消息超时、重传、确认保证消息必达
消息总线真的能保证幂等？
一、缘起
如《消息总线消息必达》所述，MQ消息必达，架构上有两个核心设计点：
(1)消息落地
(2)消息超时、重传、确认
再次回顾消息总线核心架构，它由发送端、服务端、固化存储、接收端四大部分组成。
为保证消息的可达性，超时、重传、确认机制可能导致消息总线、或者业务方收到重复的消息，从而对业务产生影响。
举个栗子：
购买会员卡，上游支付系统负责给用户扣款，下游系统负责给用户发卡，通过MQ异步通知。不管是上半场的ACK丢失，导致MQ收到重复的消息，还是下半场ACK丢失，导致购卡系统收到重复的购卡通知，都可能出现，上游扣了一次钱，下游发了多张卡。
消息总线的幂等性设计至关重要，是本文将要讨论的重点。
二、上半场的幂等性设计
MQ消息发送上半场，即上图中的1-3
- 1，发送端MQ-client将消息发给服务端MQ-server
- 2，服务端MQ-server将消息落地
- 3，服务端MQ-server回ACK给发送端MQ-client
如果3丢失，发送端MQ-client超时后会重发消息，可能导致服务端MQ-server收到重复消息。
此时重发是MQ-client发起的，消息的处理是MQ-server，为了避免步骤2落地重复的消息，对每条消息，MQ系统内部必须生成一个inner-msg-id，作为去重和幂等的依据，这个内部消息ID的特性是：
(1)全局唯一
(2)MQ生成，具备业务无关性，对消息发送方和消息接收方屏蔽
有了这个inner-msg-id，就能保证上半场重发，也只有1条消息落到MQ-server的DB中，实现上半场幂等。
三、下半场的幂等性设计
MQ消息发送下半场，即上图中的4-6
- 4，服务端MQ-server将消息发给接收端MQ-client
- 5，接收端MQ-client回ACK给服务端
- 6，服务端MQ-server将落地消息删除
需要强调的是，接收端MQ-client回ACK给服务端MQ-server，是消息消费业务方的主动调用行为，不能由MQ-client自动发起，因为MQ系统不知道消费方什么时候真正消费成功。
如果5丢失，服务端MQ-server超时后会重发消息，可能导致MQ-client收到重复的消息。
此时重发是MQ-server发起的，消息的处理是消息消费业务方，消息重发势必导致业务方重复消费(上例中的一次付款，重复发卡)，为了保证业务幂等性，业务消息体中，必须有一个biz-id，作为去重和幂等的依据，这个业务ID的特性是：
(1)对于同一个业务场景，全局唯一
(2)由业务消息发送方生成，业务相关，对MQ透明
(3)由业务消息消费方负责判重，以保证幂等
最常见的业务ID有：支付ID，订单ID，帖子ID等。
具体到支付购卡场景，发送方必须将支付ID放到消息体中，消费方必须对同一个支付ID进行判重，保证购卡的幂等。
有了这个业务ID，才能够保证下半场消息消费业务方即使收到重复消息，也只有1条消息被消费，保证了幂等。
三、总结
MQ为了保证消息必达，消息上下半场均可能发送重复消息，如何保证消息的幂等性呢?
上半场
- MQ-client生成inner-msg-id，保证上半场幂等。
- 这个ID全局唯一，业务无关，由MQ保证。
下半场
- 业务发送方带入biz-id，业务接收方去重保证幂等。
- 这个ID对单业务唯一，业务相关，对MQ透明。
结论：幂等性，不仅对MQ有要求，对业务上下游也有要求。
消息“时序”与“一致性”为何这么难？
分布式系统中，很多业务场景都需要考虑消息投递的时序，例如：
(1)单聊消息投递，保证发送方发送顺序与接收方展现顺序一致
(2)群聊消息投递，保证所有接收方展现顺序一致
(3)充值支付消息，保证同一个用户发起的请求在服务端执行序列一致
消息时序是分布式系统架构设计中非常难的问题，ta为什么难，有什么常见优化实践，是本文要讨论的问题。
一、为什么时序难以保证，消息一致性难?
为什么分布式环境下，消息的时序难以保证，这边简要分析了几点原因：
【时钟不一致】
分布式环境下，有多个客户端、有web集群、service集群、db集群，他们都分布在不同的机器上，机器之间都是使用的本地时钟，而没有一个所谓的“全局时钟”，所以不能用“本地时间”来完全决定消息的时序。
【多客户端(发送方)】
多服务器不能用“本地时间”进行比较，假设只有一个接收方，能否用接收方本地时间表示时序呢?遗憾的是，由于多个客户端的存在，即使是一台服务器的本地时间，也无法表示“绝对时序”。
如上图，绝对时序上，APP1先发出msg1，APP2后发出msg2，都发往服务器web1，网络传输是不能保证msg1一定先于msg2到达的，所以即使以一台服务器web1的时间为准，也不能精准描述msg1与msg2的绝对时序。
【服务集群(多接收方)】
多发送方不能保证时序，假设只有一个发送方，能否用发送方的本地时间表示时序呢?遗憾的是，由于多个接收方的存在，无法用发送方的本地时间，表示“绝对时序”。
如上图，绝对时序上，web1先发出msg1，后发出msg2，由于网络传输及多接收方的存在，无法保证msg1先被接收到先被处理，故也无法保证msg1与msg2的处理时序。
【网络传输与多线程】
多发送方与多接收方都难以保证绝对时序，假设只有单一的发送方与单一的接收方，能否保证消息的绝对时序呢?结论是悲观的，由于网络传输与多线程的存在，仍然不行。
如上图，web1先发出msg1，后发出msg2，即使msg1先到达(网络传输其实还不能保证msg1先到达)，由于多线程的存在，也不能保证msg1先被处理完。
【怎么保证绝对时序】
通过上面的分析，假设只有一个发送方，一个接收方，上下游连接只有一条连接池，通过阻塞的方式通讯，难道不能保证先发出的消息msg1先处理么?
回答：可以，但吞吐量会非常低，而且单发送方单接收方单连接池的假设不太成立，高并发高可用的架构不会允许这样的设计出现。
二、优化实践
【以客户端或者服务端的时序为准】
多客户端、多服务端导致“时序”的标准难以界定，需要一个标尺来衡量时序的先后顺序，可以根据业务场景，以客户端或者服务端的时间为准，例如：
(1)邮件展示顺序，其实是以客户端发送时间为准的，潜台词是，发送方只要将邮件协议里的时间调整为1970年或者2970年，就可以在接收方收到邮件后一直“置顶”或者“置底”
(2)秒杀活动时间判断，肯定得以服务器的时间为准，不可能让客户端修改本地时间，就能够提前秒杀
【服务端能够生成单调递增的id】
这个是毋庸置疑的，不展开讨论，例如利用单点写db的seq/auto_inc_id肯定能生成单调递增的id，只是说性能及扩展性会成为潜在瓶颈。对于严格时序的业务场景，可以利用服务器的单调递增id来保证时序。
【大部分业务能接受误差不大的趋势递增id】
消息发送、帖子发布时间、甚至秒杀时间都没有这么精准时序的要求：
(1)同1s内发布的聊天消息时序乱了
(2)同1s内发布的帖子排序不对
(3)用1s内发起的秒杀，由于服务器多台之间时间有误差，落到A服务器的秒杀成功了，落到B服务器的秒杀还没开始，业务上也是可以接受的(用户感知不到)
所以，大部分业务，长时间趋势递增的时序就能够满足业务需求，非常短时间的时序误差一定程度上能够接受。
关于绝对递增id，趋势递增id的生成架构，详见文章《细聊分布式ID生成方法》，此处不展开。
【利用单点序列化，可以保证多机相同时序】
数据为了保证高可用，需要做到进行数据冗余，同一份数据存储在多个地方，怎么保证这些数据的修改消息是一致的呢?利用的就是“单点序列化”：
(1)先在一台机器上序列化操作
(2)再将操作序列分发到所有的机器，以保证多机的操作序列是一致的，最终数据是一致的
典型场景一：数据库主从同步
数据库的主从架构，上游分别发起了op1,op2,op3三个操作，主库master来序列化所有的SQL写操作op3,op1,op2，然后把相同的序列发送给从库slave执行，以保证所有数据库数据的一致性，就是利用“单点序列化”这个思路。
典型场景二：GFS中文件的一致性
GFS(Google File System)为了保证文件的可用性，一份文件要存储多份，在多个上游对同一个文件进行写操作时，也是由一个主chunk-server先序列化写操作，再将序列化后的操作发送给其他chunk-server，来保证冗余文件的数据一致性的。
【单对单聊天，怎么保证发送顺序与接收顺序一致】
单人聊天的需求，发送方A依次发出了msg1，msg2，msg3三个消息给接收方B，这三条消息能否保证显示时序的一致性(发送与显示的顺序一致)?
回答：
(1)如果利用服务器单点序列化时序，可能出现服务端收到消息的时序为msg3，msg1，msg2，与发出序列不一致
(2)业务上不需要全局消息一致，只需要对于同一个发送方A，ta发给B的消息时序一致就行，常见优化方案，在A往B发出的消息中，加上发送方A本地的一个绝对时序，来表示接收方B的展现时序
msg1{seq:10, receiver:B,msg:content1 }
msg2{seq:20, receiver:B,msg:content2 }
msg3{seq:30, receiver:B,msg:content3 }
潜在问题：如果接收方B先收到msg3，msg3会先展现，后收到msg1和msg2后，会展现在msg3的前面。
无论如何，是按照接收方收到时序展现，还是按照服务端收到的时序展现，还是按照发送方发送时序展现，是pm需要思考的点，技术上都能够实现(接收方按照发送时序展现是更合理的)。
总之，需要一杆标尺来衡量这个时序。
【群聊消息，怎么保证各接收方收到顺序一致】
群聊消息的需求，N个群友在一个群里聊，怎么保证所有群友收到的消息显示时序一致?
回答：
(1)不能再利用发送方的seq来保证时序，因为发送方不单点，时间也不一致
(2)可以利用服务器的单点做序列化
此时群聊的发送流程为：
(1)sender1发出msg1，sender2发出msg2
(2)msg1和msg2经过接入集群，服务集群
(3)service层到底层拿一个唯一seq，来确定接收方展示时序
(4)service拿到msg2的seq是20，msg1的seq是30
(5)通过投递服务讲消息给多个群友，群友即使接收到msg1和msg2的时间不同，但可以统一按照seq来展现
这个方法能实现，所有群友的消息展示时序相同。
缺点是，这个生成全局递增序列号的服务很容易成为系统瓶颈，还有没有进一步的优化方法呢?
思路：群消息其实也不用保证全局消息序列有序，而只要保证一个群内的消息有序即可，这样的话，“id串行化”就成了一个很好的思路。
这个方案中，service层不再需要去一个统一的后端拿全局seq，而是在service连接池层面做细小的改造，保证一个群的消息落在同一个service上，这个service就可以用本地seq来序列化同一个群的所有消息，保证所有群友看到消息的时序是相同的。
关于id串行化的细节，可详见《利用id串行化解决缓存与数据库一致性问题》，此处不展开。
三、总结
(1)分布式环境下，消息的有序性是很难的，原因多种多样：时钟不一致，多发送方，多接收方，多线程，网络传输不确定性等
(2)要“有序”，先得有衡量“有序”的标尺，可以是客户端标尺，可以是服务端标尺
(3)大部分业务能够接受大范围趋势有序，小范围误差;绝对有序的业务，可以借助服务器绝对时序的能力
(4)单点序列化，是一种常见的保证多机时序统一的方法，典型场景有db主从一致，gfs多文件一致
(5)单对单聊天，只需保证发出的时序与接收的时序一致，可以利用客户端seq
(6)群聊，只需保证所有接收方消息时序一致，需要利用服务端seq，方法有两种，一种单点绝对时序，另一种id串行化
1分钟实现“延迟消息”功能
一、缘起
很多时候，业务有“在一段时间之后，完成一个工作任务”的需求。
例如：滴滴打车订单完成后，如果用户一直不评价，48小时后会将自动评价为5星。
一般来说怎么实现这类“48小时后自动评价为5星”需求呢?
1. 常见方案：
启动一个cron定时任务，每小时跑一次，将完成时间超过48小时的订单取出，置为5星，并把评价状态置为已评价。
假设订单表的结构为：t_order(oid, finish_time, stars, status, …)，更具体的，定时任务每隔一个小时会这么做一次：
- select oid from t_order where finish_time > 48hours and status=0;
- update t_order set stars=5 and status=1 where oid in[…];
如果数据量很大，需要分页查询，分页update，这将会是一个for循环。
2. 方案的不足：
(1)轮询效率比较低
(2)每次扫库，已经被执行过记录，仍然会被扫描(只是不会出现在结果集中)，有重复计算的嫌疑
(3)时效性不够好，如果每小时轮询一次，最差的情况下，时间误差会达到1小时
(4)如果通过增加cron轮询频率来减少(3)中的时间误差，(1)中轮询低效和(2)中重复计算的问题会进一步凸显
如何利用“延时消息”，对于每个任务只触发一次，保证效率的同时保证实时性，是今天要讨论的问题。
二、高效延时消息设计与实现
高效延时消息，包含两个重要的数据结构：
- 环形队列，例如可以创建一个包含3600个slot的环形队列(本质是个数组)
- 任务集合，环上每一个slot是一个Set
同时，启动一个timer，这个timer每隔1s，在上述环形队列中移动一格，有一个Current Index指针来标识正在检测的slot。
Task结构中有两个很重要的属性：
- Cycle-Num：当Current Index第几圈扫描到这个Slot时，执行任务
- Task-Function：需要执行的任务指针
假设当前Current Index指向第一格，当有延时消息到达之后，例如希望3610秒之后，触发一个延时消息任务，只需：
- 计算这个Task应该放在哪一个slot，现在指向1，3610秒之后，应该是第11格，所以这个Task应该放在第11个slot的Set中
- 计算这个Task的Cycle-Num，由于环形队列是3600格(每秒移动一格，正好1小时)，这个任务是3610秒后执行，所以应该绕3610/3600=1圈之后再执行，于是Cycle-Num=1
Current Index不停的移动，每秒移动到一个新slot，这个slot中对应的Set，每个Task看Cycle-Num是不是0：
- 如果不是0，说明还需要多移动几圈，将Cycle-Num减1
- 如果是0，说明马上要执行这个Task了，取出Task-Funciton执行(可以用单独的线程来执行Task)，并把这个Task从Set中删除
使用了“延时消息”方案之后，“订单48小时后关闭评价”的需求，只需将在订单关闭时，触发一个48小时之后的延时消息即可：
- 无需再轮询全部订单，效率高
- 一个订单，任务只执行一次
- 时效性好，精确到秒(控制timer移动频率可以控制精度)
三、总结
环形队列是一个实现“延时消息”的好方法，开源的MQ好像都不支持延迟消息，不妨自己实现一个简易的“延时消息队列”，能解决很多业务问题，并减少很多低效扫库的cron任务。
一、缘起
很多时候，业务有定时任务或者定时超时的需求，当任务量很大时，可能需要维护大量的timer，或者进行低效的扫描。
例如：58到家APP实时消息通道系统，对每个用户会维护一个APP到服务器的TCP连接，用来实时收发消息，对这个TCP连接，有这样一个需求：“如果连续30s没有请求包(例如登录，消息，keepalive包)，服务端就要将这个用户的状态置为离线”。
其中，单机TCP同时在线量约在10w级别，keepalive请求包大概30s一次，吞吐量约在3000qps。
一般来说怎么实现这类需求呢?
1. “轮询扫描法”
1)用一个Map
2)当某个用户uid有请求包来到，实时更新这个Map
3)启动一个timer，当Map中不为空时，轮询扫描这个Map，看每个uid的last_packet_time是否超过30s，如果超过则进行超时处理
2. “多timer触发法”
1)用一个Map
2)当某个用户uid有请求包来到，实时更新这个Map，并同时对这个uid请求包启动一个timer，30s之后触发
3)每个uid请求包对应的timer触发后，看Map中，查看这个uid的last_packet_time是否超过30s，如果超过则进行超时处理
- 方案一：只启动一个timer，但需要轮询，效率较低
- 方案二：不需要轮询，但每个请求包要启动一个timer，比较耗资源
特别在同时在线量很大时，很容易CPU100%，如何高效维护和触发大量的定时/超时任务，是本文要讨论的问题。
二、环形队列法
废话不多说，三个重要的数据结构：
1)30s超时，就创建一个index从0到30的环形队列(本质是个数组)
2)环上每一个slot是一个Set，任务集合
3)同时还有一个Map
同时：
1)启动一个timer，每隔1s，在上述环形队列中移动一格，0->1->2->3…->29->30->0…
2)有一个Current Index指针来标识刚检测过的slot
1. 当有某用户uid有请求包到达时：
1)从Map结构中，查找出这个uid存储在哪一个slot里
2)从这个slot的Set结构中，删除这个uid
3)将uid重新加入到新的slot中，具体是哪一个slot呢 =>Current Index指针所指向的上一个slot，因为这个slot，会被timer在30s之后扫描到
(4)更新Map，这个uid对应slot的index值
2. 哪些元素会被超时掉呢?
Current Index每秒种移动一个slot，这个slot对应的Set中所有uid都应该被集体超时!如果最近30s有请求包来到，一定被放到Current Index的前一个slot了，Current Index所在的slot对应Set中所有元素，都是最近30s没有请求包来到的。
所以，当没有超时时，Current Index扫到的每一个slot的Set中应该都没有元素。
3. 优势：
(1)只需要1个timer
(2)timer每1s只需要一次触发，消耗CPU很低
(3)批量超时，Current Index扫到的slot，Set中所有元素都应该被超时掉
三、总结
这个环形队列法是一个通用的方法，Set和Map中可以是任何task，本文的uid是一个最简单的举例。
问：为什么会有本文？
答：上一篇文章《到底什么时候该使用MQ？》引起了广泛的讨论，有朋友回复说，MQ的还有一个典型应用场景是缓冲流量，削峰填谷，本文将简单介绍下，MQ要实现什么细节，才能缓冲流量，削峰填谷。
问：站点与服务，服务与服务上下游之间，一般如何通讯？
答：有两种常见的方式
一种是“直接调用”，通过RPC框架，上游直接调用下游。
在某些业务场景之下（具体哪些业务场景，见《到底什么时候该使用MQ？》），可以采用“MQ推送”，上游将消息发给MQ，MQ将消息推送给下游。
问：为什么会有流量冲击？
答：不管采用“直接调用”还是“MQ推送”，都有一个缺点，下游消息接收方无法控制到达自己的流量，如果调用方不限速，很有可能把下游压垮。
举个栗子，秒杀业务：
上游发起下单操作
下游完成秒杀业务逻辑（库存检查，库存冻结，余额检查，余额冻结，订单生成，余额扣减，库存扣减，生成流水，余额解冻，库存解冻）
上游下单业务简单，每秒发起了10000个请求，下游秒杀业务复杂，每秒只能处理2000个请求，很有可能上游不限速的下单，导致下游系统被压垮，引发雪崩。
为了避免雪崩，常见的优化方案有两种：
1）业务上游队列缓冲，限速发送
2）业务下游队列缓冲，限速执行
不管哪种方案，都会引入业务的复杂性，有“缓冲流量”需求的系统都需要加入类似的机制（具体怎么保证消息可达，见《消息总线能否实现消息必达？》），正所谓“通用痛点统一解决”，需要一个通用的机制解决这个问题。
问：如何缓冲流量？
答：明明中间有了MQ，并且MQ有消息落地的机制，为何不能利用MQ来做缓冲呢？显然是可以的。
问：MQ怎么改能缓冲流量？
答：由MQ-server推模式，升级为MQ-client拉模式。
MQ-client根据自己的处理能力，每隔一定时间，或者每次拉取若干条消息，实施流控，达到保护自身的效果。并且这是MQ提供的通用功能，无需上下游修改代码。
问：如果上游发送流量过大，MQ提供拉模式确实可以起到下游自我保护的作用，会不会导致消息在MQ中堆积？
答：下游MQ-client拉取消息，消息接收方能够批量获取消息，需要下游消息接收方进行优化，方能够提升整体吞吐量，例如：批量写。
结论
1）MQ-client提供拉模式，定时或者批量拉取，可以起到削平流量，下游自我保护的作用（MQ需要做的）
2）要想提升整体吞吐量，需要下游优化，例如批量处理等方式（消息接收方需要做的）
58到家架构优化具备整体性，需要通用服务和业务方一起优化升级。
一、消息队列概述
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ
二、消息队列应用场景
以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。
2.1异步处理
场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种 1.串行的方式；2.并行方式
a、串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端。
b、并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间
假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。
因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）
小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。如何解决这个问题呢？
引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：
按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了两倍。
2.2应用解耦
场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图：
传统模式的缺点：假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败，订单系统与库存系统耦合
如何解决以上问题呢？引入应用消息队列后的方案，如下图：
订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功
库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作
假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦
2.3流量削锋
流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。
应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。
a、可以控制活动的人数
b、可以缓解短时间内高流量压垮应用
用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面。
秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理
2.4日志处理
日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解决大量日志传输的问题。架构简化如下
日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列
Kafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发
日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据
2.5消息通讯
消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等
点对点通讯：
客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。
聊天室通讯：
客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。
以上实际是消息队列的两种消息模式，点对点或发布订阅模式。模型为示意图，供参考。
三、消息中间件示例
3.1电商系统
消息队列采用高可用，可持久化的消息中间件。比如Active MQ，Rabbit MQ，Rocket Mq。
（1）应用将主干逻辑处理完成后，写入消息队列。消息发送是否成功可以开启消息的确认模式。（消息队列返回消息接收成功状态后，应用再返回，这样保障消息的完整性）
（2）扩展流程（发短信，配送处理）订阅队列消息。采用推或拉的方式获取消息并处理。
（3）消息将应用解耦的同时，带来了数据一致性问题，可以采用最终一致性方式解决。比如主数据写入数据库，扩展应用根据消息队列，并结合数据库方式实现基于消息队列的后续处理。
3.2日志收集系统
分为Zookeeper注册中心，日志收集客户端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分组成。
Zookeeper注册中心，提出负载均衡和地址查找服务
日志收集客户端，用于采集应用系统的日志，并将数据推送到kafka队列
Kafka集群：接收，路由，存储，转发等消息处理
Storm集群：与OtherApp处于同一级别，采用拉的方式消费队列中的数据
MQ选型对比文档
综合选择RabbitMq
Kafka是linkedin开源的MQ系统，主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输，0.8开始支持复制，不支持事务，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。
RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统，基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内，对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景，对性能和吞吐量的要求还在其次。
RocketMQ是阿里开源的消息中间件，它是纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。RocketMQ思路起源于Kafka，但并不是Kafka的一个Copy，它对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景。