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背景
消息中间件是用来系统间通信、异步解耦、削峰填谷的重要手段，个人认为一个比较靠谱的Mq，应该具备以下特点
控制投递：消息消费失败，支持消息有节奏的重新投递
延迟消费：支持消息延迟消费，用来解决诸如消息乱序的场景
流控消费：消费支持流控，真正的支持削峰填谷
消费监控：消息消费的监控
目前考拉常用的消息中间件有rabbitMq和kafka，各自都有一些问题，不能完美胜任以上功能，因此本文试着探索并实践了一个消息控制的框架。
知己知彼
RabbitMq
先拿rabbitMq来说点事儿，这个mq的问题比较大，但是目前交易核心的消息都在rabbitMq上面。
对比原始需求
控制投递：消息消费失败后，消息会被服务端无节制投递，一但处理逻辑有bug，触发无限投递，瞬间服务器会被消息打爆。
延迟消费：乱序问题是mq共用的问题，rabbitMq并没有提供解决方案
流控消费：消息对象保存在mq实例内存中，因此rabbitMq本身不支持堆积太多消息。
消费监控：控制台数据简陋
Kafka
然后拿kafka做下对比，kafka性能、扩展性都优于rabbitMq，不过也不能完全满足我们的需求
对比原始需求
控制投递：kafka消费有offset的概念，通过消费者代码实现可以主动控制消费节奏。
延迟消费：kafka也没有提供结局方案
流控消费：kafka消息数据落在磁盘上，可以堆积比较多的消息，但是对于消费方怎么流控并没有提供方案。
消费监控：数据也比较简陋
设计思路
最理想情况，这些功能可以直接做在服务端上面，客户端不用做太多改造。不过，考虑现实情况，没办法直接去改kafka和rabbitMq源码，只能退而求其次去改造消息客户端，在消息客户端和消费者之间增加一个消息控制框架。
消息控制框架主要结构如下：
另外针对持久化到客户端的数据，还结合k-scheduler提供了一个消息重推模块，如下：
下面针对原始需求，看看消息控制框架都做了什么事情：
控制投递：消息控制层catch消费异常，rabbitMq的消息会直接持久化消息后续重推，kafka消息异常，重置offset，有节制的重推。
延迟消费：消息适配层提供延迟推送接口，需要业务方识别出消息乱序后，调用接口，接口会直接持久化乱序消息，在指定延迟时间后重新推送。
流控消费：对于rabbitMq消息，控制层提供单机流控接口，被流控的消息直接持久化到DB，等待后续重推。另外针对kafka消息，集成了nfc全局流控，框架识别流控错误码，有节制的重推消息。
消费监控：对接哨兵监控，所有消息消费、失败、流控等数据都会采集到哨兵
详细实现
RabbitMq消息的详细实现
rabbitMq和kafka都有各自特点，因此虽然整体框架的思路是一致的，但是一些细节处理还是略有不同，此处先拿rabbitMq的实现来作分析：
先上图
如图展示了一条rabbitMq消息是如何经过消息控制框架的，异常消息、延迟推送以及被流控的消息都会落库，然后等待重推。
被持久化的消息主要包含以下字段
应用名
业务名
协议名(kafka或者rabbitMq)
环境名(预发或者线上或者beta)
消息体
消息重推时间
当前重试次数(根据重试次数实现了一个退避算法，来计算下次重推时间)
消息状态
其中，为了表明一个消息和消费者之间的归属关系，提出了一个消费者分组的概念。
一个消费者分组包含应用名、业务名、协议名以及环境名，可以对应到唯一的消费者。
重推逻辑如下
重推任务依赖于外部驱动，可以是cron可以是k-schedule，动动手指配置一下就ok。
目前重推任务只支持单机重试，因此大批量的消息重推消费速度不能得到保证。
kafka消息的差异实现
kafka本身可以堆积消息，因此摒弃了流控落库的逻辑，直接重置offset，有节奏的重试。另外，集成了nfc的全局流控，kafka的消费者直接使用nfc全局流控。
此外，对于kafka异常消息的处理，框架也是利用offset来重试，没有落库。
监控示例
核心代码实现
核心类图
针对交易消息做了定制化处理，对于kafka交易消息对接方只需要继承实现AbstractTradeKafkaControlProcessor，对于rabbitMq类型交易消息继承实现AbstractTradeRabbitControlListener即可。
AbstractControlListener中核心的消息控制代码如下，AbstractTradeKafkaControlProcessor中有针对kafka的特点做改动，不再赘述。
/**
* 消息处理流程
*
* @param message
* @param controlDTO
*/
protected void processControlMessage(T message, ControlDTO controlDTO) {
BizIdTypeBond bizIdTypeBond = buildBizIdTypeBond(message);
MonitorNameSpace monitorNameSpace = buildMonitorNameSpace(bizIdTypeBond); // 统计消息处理个数
MonitorFactory.getMonitorService().onNewMessage(monitorNameSpace, 1, false); // 是否流控
boolean needRelease = false; if (isOpenFlowControl()) {
flowControlService.aquireResource();
needRelease = true;
} // 执行业务逻辑
try {
onControlMessage(message, controlDTO); if (controlDTO.getDelayPush() != null) { // 延迟推送
storeService.storeMessage(encodeStoreMessage(message, bizIdTypeBond), controlDTO.getDelayPush(), "delay push");
MonitorFactory.getMonitorService().onStoreMessage4DelayPush(monitorNameSpace, 1, false);
NotifyConstants.NOTIFY_LOG.warn("delay push messageDTO=", message);
}
} catch (Throwable t) { // 异常控制
String note = NotifyCommonUtil.buildCallStatck(t, 500);
storeService.storeMessage(encodeStoreMessage(message, bizIdTypeBond), null, note);
MonitorFactory.getMonitorService().onStoreMessage4Exception(monitorNameSpace, 1, false, note);
NotifyConstants.NOTIFY_LOG.warn("process failed messageDTO=", message); return;
} finally { if (needRelease) {
flowControlService.releaseResoure();
}
}
}对接示例
xml配置
<bean id="globalControlConfig"
>
<property name="applicationName" value="order"/>
<property name="enviroment" value="${message.control.environment}"/>
<property name="tableName" value="tb_mq_message_control"/>
<property name="dataSource" ref="rdsDataSource"/>
</bean>
<!--交易事件变更监听器-->
<bean id="tradeEventListener"
>
<property name="notifyControlConfig" ref="notifyControlConfigTrade"/>
</bean>
<bean id="notifyControlConfigTrade"
>
<property name="bizGroup" value="trade"/>
</bean>
<!-- 交易事件兜底重试任务 --><bean id="retryTaskEntry" class="com.netease.haitao.notify.base.task.runner.RetryTaskEntry"/>
rabbitMq
public class TradeEventListener extends AbstractTradeRabbitControlListener {
@Resource
private OrderComposeConfigHolder orderComposeConfigHolder;
@Resource
private TradeEventService tradeEventService;
@Override
protected boolean isOpenMessageControl() {
return orderComposeConfigHolder.isOpenTradeMessageControl();
}
@Override
protected int flowControlThreshold() {
return orderComposeConfigHolder.tradeEventFlowControlThreshold();
}
@Override
protected boolean isOpenFlowControl() {
return orderComposeConfigHolder.isOpenFlowControl();
}
@Override
public void onControlTradeEvent(TradeEvent tradeEvent, ControlDTO controlDTO) throws Exception {
OrderComposeLogConstants.notifyLog.info("onTradeEvent,message=" + tradeEvent.toString());
try {
tradeEventService.processTradeEvent(tradeEvent);
} catch (OrderComposeException e) {
if (e.getErrorCode().equals(OrderComposeErrorEnum.TRADE_EVENT_WRONG_ORDER.intValue())) {
OrderComposeLogConstants.notifyLog.warn("message wrong order,tradeEvent=" + tradeEvent.toString()
+ ",delayPush=" + orderComposeConfigHolder.tradeEventWrongOrderDelayPushTime());
// 乱序之后的延迟消费
controlDTO.setDelayPush(orderComposeConfigHolder.tradeEventWrongOrderDelayPushTime());
} else {
OrderComposeLogConstants.notifyLog.warn("process failed,tradeEvent=" + tradeEvent.toString(), e);
throw e;
}
} catch (Exception e) {
OrderComposeLogConstants.notifyLog.warn("process failed,tradeEvent=" + tradeEvent.toString(), e);
throw e;
}
}
}
kafka
/**
* 订单创建订单占用库存消息处理
*/
public class OrderInvUnpayCloseEventProcessor extends AbstractTradeKafkaControlProcessor<UnpayCancelEvent> {
@Resource
private OrderInvModule orderInvModule;
@Override
@GlobalResource(resourceName = NfcResources.orderInvNotify)
public void onControlMessage(UnpayCancelEvent unpayCancelEvent, ControlDTO controlDTO) throws Exception {
OrderComposeLogConstants.notifyLog.info("OrderInvCreateEventProcessor,unpayCancelEvent=" + unpayCancelEvent);
orderInvModule.processUnpayClose(unpayCancelEvent.getGorderId());
}
}本文来自网易云社区 ，经作者程汉授权发布。
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