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前言
我們小伙伴應(yīng)該都聽(tīng)說(shuō)夠消息中間件MQ，如：RabbitMQ，RocketMQ，Kafka等。引入中間件的好處可以起到抗高并發(fā)，削峰，業(yè)務(wù)解耦的作用。（1）訂單服務(wù)投遞消息給MQ中間件 （2）物流服務(wù)監(jiān)聽(tīng)MQ中間件消息，從而進(jìn)行消費(fèi)
我們這篇文章討論一下，如何保障訂單服務(wù)把消息成功投遞給MQ中間件，以RabbitMQ舉例。分析問(wèn)題
小伙伴們對(duì)此會(huì)有些疑問(wèn)，訂單服務(wù)發(fā)起消息服務(wù)，返回成功不就成功了嗎？如下面的偽代碼：上面代碼中，一般發(fā)送消息就是這么寫(xiě)的，小伙伴們覺(jué)得有什么問(wèn)題嗎？
下邊說(shuō)一個(gè)場(chǎng)景，如果MQ服務(wù)器突然宕機(jī)了會(huì)出現(xiàn)什么情況？是不是我們訂單服務(wù)發(fā)過(guò)去的消息全部沒(méi)有了嗎？是的，一般MQ中間件為了提高系統(tǒng)的吞吐量會(huì)把消息保存在內(nèi)存中，如果不作其他處理，MQ服務(wù)器一旦宕機(jī)，消息將全部丟失。這個(gè)是業(yè)務(wù)不允許的，造成很大的影響，關(guān)注公眾號(hào)碼猿技術(shù)專(zhuān)欄，獲取更多面試資源。持久化
有經(jīng)驗(yàn)的小伙伴會(huì)說(shuō)，我知道一個(gè)方法就是把消息持久化，RabbitMQ中發(fā)消息的時(shí)候會(huì)有個(gè)durable參數(shù)可以設(shè)置，設(shè)置為true，就會(huì)持久化。這樣的話MQ服務(wù)器即使宕機(jī)，重啟后磁盤(pán)文件中有消息的存儲(chǔ)，這樣就不會(huì)丟失了吧。是的這樣就一定概率的保障了消息不丟失。
但還會(huì)有個(gè)場(chǎng)景，就是消息剛剛保存到MQ內(nèi)存中，但還沒(méi)有來(lái)得及更新到磁盤(pán)文件中，突然宕機(jī)了。（我靠，這個(gè)時(shí)間這么短，也會(huì)出現(xiàn)，概率太低了吧），這個(gè)場(chǎng)景在持續(xù)的大量消息投遞的過(guò)程中，會(huì)很常見(jiàn)，關(guān)注公眾號(hào)碼猿技術(shù)專(zhuān)欄，獲取更多面試資源。那怎么辦？我們?nèi)绾巫霾拍鼙Ｕ弦欢〞?huì)持久化到磁盤(pán)上面呢？confirm機(jī)制
上面問(wèn)題出現(xiàn)在，沒(méi)有人告訴我們持久化是否成功。好在很多MQ有回調(diào)通知的特性，RabbitMQ就有confirm機(jī)制來(lái)通知我們是否持久化成功？（1）消息生產(chǎn)者把消息發(fā)送給MQ，如果接收成功，MQ會(huì)返回一個(gè)ack消息給生產(chǎn)者；（2）如果消息接收不成功，MQ會(huì)返回一個(gè)nack消息給生產(chǎn)者；
上面的偽代碼，有兩個(gè)處理消息方式，就是ack回調(diào)和nack回調(diào)。
我們看一下confirm的機(jī)制，試想一下，如果我們生產(chǎn)者每發(fā)一條消息，都要MQ持久化到磁盤(pán)中，然后再發(fā)起ack或nack的回調(diào)。這樣的話是不是我們MQ的吞吐量很不高，因?yàn)槊看味家严⒊志没酱疟P(pán)中。寫(xiě)入磁盤(pán)這個(gè)動(dòng)作是很慢的，關(guān)注公眾號(hào)碼猿技術(shù)專(zhuān)欄，獲取更多面試資源。這個(gè)在高并發(fā)場(chǎng)景下是不能夠接受的，吞吐量太低了。所以MQ持久化磁盤(pán)真實(shí)的實(shí)現(xiàn)，是通過(guò)異步調(diào)用處理的，他是有一定的機(jī)制，如：等到有幾千條消息的時(shí)候，會(huì)一次性的刷盤(pán)到磁盤(pán)上面。而不是每來(lái)一條消息，就刷盤(pán)一次。所以comfirm機(jī)制其實(shí)是一個(gè)異步監(jiān)聽(tīng)的機(jī)制，是為了保證系統(tǒng)的高吞吐量，這樣就導(dǎo)致了還是不能夠100%保障消息不丟失，因?yàn)榧词辜由狭薱onfirm機(jī)制，消息在MQ內(nèi)存中還沒(méi)有刷盤(pán)到磁盤(pán)就宕機(jī)了，還是沒(méi)法處理。說(shuō)了這么多，還是沒(méi)法確保，那怎么辦呢？？？其實(shí)本質(zhì)的原因是無(wú)法確定是否持久化？那我們是不是可以自己讓消息持久化呢？答案是可以的，我們的方案再一步的演化。（1）訂單服務(wù)生產(chǎn)者在投遞消息之前，先把消息持久化到Redis或DB中，建議Redis，高性能。消息的狀態(tài)為發(fā)送中。（2）confirm機(jī)制監(jiān)聽(tīng)消息是否發(fā)送成功？如ack成功消息，刪除Redis中此消息。（3）如果nack不成功的消息，這個(gè)可以根據(jù)自身的業(yè)務(wù)選擇是否重發(fā)此消息。也可以刪除此消息，由自己的業(yè)務(wù)決定。（4）這邊加了個(gè)定時(shí)任務(wù)，來(lái)拉取隔一定時(shí)間了，消息狀態(tài)還是為發(fā)送中的，這個(gè)狀態(tài)就表明，訂單服務(wù)是沒(méi)有收到ack成功消息。（5）定時(shí)任務(wù)會(huì)作補(bǔ)償性的投遞消息。這個(gè)時(shí)候如果MQ回調(diào)ack成功接收了，再把Redis中此消息刪除。
這樣的機(jī)制其實(shí)就是一個(gè)補(bǔ)償機(jī)制，我不管MQ有沒(méi)有真正的接收到，只要我的Redis中的消息狀態(tài)也是為【發(fā)送中】，就表示此消息沒(méi)有正確成功投遞。再啟動(dòng)定時(shí)任務(wù)去監(jiān)控，發(fā)起補(bǔ)償投遞。當(dāng)然定時(shí)任務(wù)那邊我們還可以加上一個(gè)補(bǔ)償?shù)拇螖?shù)，如果大于3次，還是沒(méi)有收到ack消息，那就直接把消息的狀態(tài)設(shè)置為【失敗】，由人工去排查到底是為什么？這樣的話方案就比較完美了，保障了100%的消息不丟失（當(dāng)然不包含磁盤(pán)也壞了，可以做主從方案）。不過(guò)這樣的方案，就會(huì)有可能發(fā)送多次相同的消息，很有可能MQ已經(jīng)收到了消息，就是ack消息回調(diào)時(shí)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障，沒(méi)有讓生產(chǎn)者收到。那就要要求消費(fèi)者一定在消費(fèi)的時(shí)候保障冪等性！我們先了解一下什么叫冪等？在分布式應(yīng)用中，冪等是非常重要的，也就是相同條件下對(duì)一個(gè)業(yè)務(wù)的操作，不管操作多少次，結(jié)果都是一樣。為什么要有冪等這種場(chǎng)景？因?yàn)樵诖蟮南到y(tǒng)中，都是分布式部署，如：訂單業(yè)務(wù) 和 庫(kù)存業(yè)務(wù)有可能都是獨(dú)立部署的，都是單獨(dú)的服務(wù)。用戶(hù)下訂單，會(huì)調(diào)用到訂單服務(wù)和庫(kù)存服務(wù)。因?yàn)榉植际讲渴穑苡锌赡茉谡{(diào)用庫(kù)存服務(wù)時(shí)，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)等原因，訂單服務(wù)調(diào)用失敗，但其實(shí)庫(kù)存服務(wù)已經(jīng)處理完成，只是返回給訂單服務(wù)處理結(jié)果時(shí)出現(xiàn)了異常。這個(gè)時(shí)候一般系統(tǒng)會(huì)作補(bǔ)償方案，也就是訂單服務(wù)再次放起庫(kù)存服務(wù)的調(diào)用，庫(kù)存減1。
這樣就出現(xiàn)了問(wèn)題，其實(shí)上一次調(diào)用已經(jīng)減了1，只是訂單服務(wù)沒(méi)有收到處理結(jié)果?，F(xiàn)在又調(diào)用一次，又要減1，這樣就不符合業(yè)務(wù)了，多扣了。冪等這個(gè)概念就是，不管庫(kù)存服務(wù)在相同條件下調(diào)用幾次，處理結(jié)果都一樣。這樣才能保證補(bǔ)償方案的可行性。樂(lè)觀鎖方案
借鑒數(shù)據(jù)庫(kù)的樂(lè)觀鎖機(jī)制，如：根據(jù)version版本，也就是在操作庫(kù)存前先獲取當(dāng)前商品的version版本號(hào)，然后操作的時(shí)候帶上此version號(hào)。我們梳理下，我們第一次操作庫(kù)存時(shí)，得到version為1，調(diào)用庫(kù)存服務(wù)version變成了2；但返回給訂單服務(wù)出現(xiàn)了問(wèn)題，訂單服務(wù)又一次發(fā)起調(diào)用庫(kù)存服務(wù)，當(dāng)訂單服務(wù)傳遞的version還是1，再執(zhí)行上面的sql語(yǔ)句時(shí)，就不會(huì)執(zhí)行；因?yàn)関ersion已經(jīng)變?yōu)?了，where條件就不成立。這樣就保證了不管調(diào)用幾次，只會(huì)真正的處理一次。唯一ID + 指紋碼
原理就是利用數(shù)據(jù)庫(kù)主鍵去重，業(yè)務(wù)完成后插入主鍵標(biāo)識(shí)唯一ID就是業(yè)務(wù)表的唯一的主鍵，如商品ID
指紋碼就是為了區(qū)別每次正常操作的碼，每次操作時(shí)生成指紋碼；可以用時(shí)間戳+業(yè)務(wù)編號(hào)的方式。
返回如果為0 表示沒(méi)有操作過(guò)，那業(yè)務(wù)操作后就可以insert into t_check(唯一ID+指紋碼)
壞處：高并發(fā)下數(shù)據(jù)庫(kù)瓶頸解決方案：根據(jù)ID進(jìn)行分庫(kù)分表進(jìn)行算法路由利用redis的原子操作，做個(gè)操作完成的標(biāo)記。這個(gè)性能就比較好。但會(huì)遇到一些問(wèn)題。第一：我們是否需要把業(yè)務(wù)結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)落庫(kù)，如果落庫(kù)，關(guān)鍵解決的問(wèn)題時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和redis操作如何做到原子性？這個(gè)意思就是庫(kù)存減1了，但redis進(jìn)行操作完成標(biāo)記時(shí)，失敗了怎么辦？也就是一定要保證落庫(kù)和redis 要么一起成功，要么一起失敗
第二：如果不進(jìn)行落庫(kù)，那么都存儲(chǔ)到緩存中，如何設(shè)置定時(shí)同步策略？這個(gè)意思就是庫(kù)存減1，不落庫(kù)，直接先操作redis操作完成標(biāo)記，然后由另外的同步服務(wù)進(jìn)行庫(kù)存落庫(kù)，這個(gè)就是增加了系統(tǒng)復(fù)雜性，而且同步策略如何設(shè)置
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