1、MQ场景
1）订单异步解耦
2）解决分布式事务问题
3）应用于聊天平台
4）大规模机器的Cache同步
5）MySQL BinLog订阅数据分发
2、ONS应用场景
异步、解耦、最终一致、并行
3、设计假定
1）每台PC机器都可能down机不可服务
2）任意集群都可能处理能力不足
3）最坏情况一定会发生
4）内网环境需要低延迟来提供你最佳用户体验
4、关键设计
1）分布式集群化
a、理论上无限处理能力
b、集群级别高可用
2）强数据安全
a、单机磁盘级别冗余
b、单组多队列级别冗余
c、多组消息队列冗余
3）海量数据堆积
a、推模式：订阅者逻辑简单
b、拉模式：关注吞吐量，快
c、推拉结合：队列通知消费者，消费者去拉取（两次交互）
d、阿里采用长连接和轮询：轮询去拉，有则拉取，无则保持长连接等待，直到有消息
4）毫秒级投递延迟
5、关键概念
1）Topic：第一级消息类型，主标题
2）Tug：第二级消息类型，分标题
3）发送组：生产者所在集群
4）订阅组：消费者所在集群
5）RocketMQ不是一对一，也不是一对多，是随机一对一
6）网络三种状态：成功、失败、没响应
6、消息乱序问题：Message服务器不处理，恰好不需要解决
1）发送时对消息进行编号
2）一组消息只有唯一一个订阅者处理（sharding）
3）一组消息的数量（即“锁的颗粒度”）越小越好
7、消息重复问题
1）重复原因：网络不可达
2）幂等：某个操作无论重复多少次，结果都一样（不需要解决，性能极高）
3）非幂等，去重
a、保证有个唯一ID标记每一条消息；
b、保证消息处理成功与去重表日志同时出现
4）去重代价：额外的tps和qps
8、事务的分布式优化
1）事务1-->MQ Server-->事务2
2）同时成功，同时失败：
a、发消息；
b、执行事务1；
c、确认消息发送；
d、投递消息到消费者
3）处理超时问题（重复）：事务2增加消息确认表（去重表）
4）消息失败（事务2失败）：记录后人工处理（小概率事件）
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作者：猴子哥哥1024
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_21033663/article/details/73379103
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