消息隊(duì)列在高并發(fā)的場(chǎng)景是必備技能，隨著我們的使用，在生產(chǎn)環(huán)境中的問(wèn)題也是非常的多，比如：消息隊(duì)列如何做到高可用呢？

場(chǎng)景的中間件有很多種類型，在這里就準(zhǔn)備常用的一些就用于分析處理。

1. RabbitMQ 的高可用性

RabbitMQ 是比較有代表性的，因?yàn)槭腔谥鲝模ǚ欠植际剑┳龈呖捎眯缘模覀兙鸵?RabbitMQ 為例子講解第一種 MQ 的高可用性怎么實(shí)現(xiàn)。

RabbitMQ 有三種模式：?jiǎn)螜C(jī)模式、普通集群模式、鏡像集群模式。

單機(jī)模式

單機(jī)模式，就是 Demo 級(jí)別的，一般就是你本地啟動(dòng)了玩玩兒的，沒(méi)人生產(chǎn)用單機(jī)模式。

普通集群模式（無(wú)高可用性）

普通集群模式，意思就是在多臺(tái)機(jī)器上啟動(dòng)多個(gè) RabbitMQ 實(shí)例，每個(gè)機(jī)器啟動(dòng)一個(gè)。你創(chuàng)建的 queue，只會(huì)放在一個(gè) RabbitMQ 實(shí)例上，但是每個(gè)實(shí)例都同步 queue 的元數(shù)據(jù)（元數(shù)據(jù)可以認(rèn)為是 queue 的一些配置信息，通過(guò)元數(shù)據(jù)，可以找到 queue 所在實(shí)例）。

你消費(fèi)的時(shí)候，實(shí)際上如果連接到了另外一個(gè)實(shí)例，那么那個(gè)實(shí)例會(huì)從 queue 所在實(shí)例上拉取數(shù)據(jù)過(guò)來(lái)。

這種方式確實(shí)很麻煩，也不怎么好，沒(méi)做到所謂的分布式，就是個(gè)普通集群。因?yàn)檫@導(dǎo)致你要么消費(fèi)者每次隨機(jī)連接一個(gè)實(shí)例然后拉取數(shù)據(jù)，要么固定連接那個(gè) queue 所在實(shí)例消費(fèi)數(shù)據(jù)，前者有數(shù)據(jù)拉取的開(kāi)銷，后者導(dǎo)致單實(shí)例性能瓶頸。

而且如果那個(gè)放 queue 的實(shí)例宕機(jī)了，會(huì)導(dǎo)致接下來(lái)其他實(shí)例就無(wú)法從那個(gè)實(shí)例拉取，如果你開(kāi)啟了消息持久化，讓 RabbitMQ 落地存儲(chǔ)消息的話，消息不一定會(huì)丟，得等這個(gè)實(shí)例恢復(fù)了，然后才可以繼續(xù)從這個(gè) queue 拉取數(shù)據(jù)。

所以這個(gè)事兒就比較尷尬了，這就沒(méi)有什么所謂的高可用性，這方案主要是提高吞吐量的，就是說(shuō)讓集群中多個(gè)節(jié)點(diǎn)來(lái)服務(wù)某個(gè) queue 的讀寫(xiě)操作。

鏡像集群模式（高可用性）

這種模式，才是所謂的 RabbitMQ 的高可用模式。跟普通集群模式不一樣的是，在鏡像集群模式下，你創(chuàng)建的 queue，無(wú)論元數(shù)據(jù)還是 queue 里的消息都會(huì)存在于多個(gè)實(shí)例上，就是說(shuō)，每個(gè) RabbitMQ 節(jié)點(diǎn)都有這個(gè) queue 的一個(gè)完整鏡像，包含 queue 的全部數(shù)據(jù)的意思。然后每次你寫(xiě)消息到 queue 的時(shí)候，都會(huì)自動(dòng)把消息同步到多個(gè)實(shí)例的 queue 上。

那么如何開(kāi)啟這個(gè)鏡像集群模式呢？其實(shí)很簡(jiǎn)單，RabbitMQ 有很好的管理控制臺(tái)，就是在后臺(tái)新增一個(gè)策略，這個(gè)策略是鏡像集群模式的策略，指定的時(shí)候是可以要求數(shù)據(jù)同步到所有節(jié)點(diǎn)的，也可以要求同步到指定數(shù)量的節(jié)點(diǎn)，再次創(chuàng)建 queue 的時(shí)候，應(yīng)用這個(gè)策略，就會(huì)自動(dòng)將數(shù)據(jù)同步到其他的節(jié)點(diǎn)上去了。

這樣的話，好處在于，你任何一個(gè)機(jī)器宕機(jī)了，沒(méi)事兒，其它機(jī)器（節(jié)點(diǎn)）還包含了這個(gè) queue 的完整數(shù)據(jù)，別的 consumer 都可以到其它節(jié)點(diǎn)上去消費(fèi)數(shù)據(jù)。

壞處在于，第一，這個(gè)性能開(kāi)銷也太大了吧，消息需要同步到所有機(jī)器上，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力和消耗很重！

第二，這些玩兒，不是分布式的，就沒(méi)有擴(kuò)展性可言了，如果某個(gè) queue 負(fù)載很重，你加機(jī)器，新增的機(jī)器也包含了這個(gè) queue 的所有數(shù)據(jù)，并沒(méi)有辦法線性擴(kuò)展你的 queue。

2. Kafka 的高可用性

Kafka 一個(gè)最基本的架構(gòu)認(rèn)識(shí)：由多個(gè) broker 組成，每個(gè) broker 是一個(gè)節(jié)點(diǎn)；你創(chuàng)建一個(gè) topic，這個(gè) topic 可以劃分為多個(gè) partition，每個(gè) partition 可以存在于不同的 broker 上，每個(gè) partition 就放一部分?jǐn)?shù)據(jù)。

這就是天然的分布式消息隊(duì)列，就是說(shuō)一個(gè) topic 的數(shù)據(jù)，是分散放在多個(gè)機(jī)器上的，每個(gè)機(jī)器就放一部分?jǐn)?shù)據(jù)。

實(shí)際上 RabbmitMQ 之類的，并不是分布式消息隊(duì)列，它就是傳統(tǒng)的消息隊(duì)列，只不過(guò)提供了一些集群、HA(High Availability, 高可用性) 的機(jī)制而已，因?yàn)闊o(wú)論怎么玩兒，RabbitMQ 一個(gè) queue 的數(shù)據(jù)都是放在一個(gè)節(jié)點(diǎn)里的，鏡像集群下，也是每個(gè)節(jié)點(diǎn)都放這個(gè) queue 的完整數(shù)據(jù)。

Kafka 0.8 以前，是沒(méi)有 HA 機(jī)制的，就是任何一個(gè) broker 宕機(jī)了，那個(gè) broker 上的 partition 就廢了，沒(méi)法寫(xiě)也沒(méi)法讀，沒(méi)有什么高可用性可言。

比如說(shuō)，我們假設(shè)創(chuàng)建了一個(gè) topic，指定其 partition 數(shù)量是 3 個(gè)，分別在三臺(tái)機(jī)器上。但是，如果第二臺(tái)機(jī)器宕機(jī)了，會(huì)導(dǎo)致這個(gè) topic 的 1/3 的數(shù)據(jù)就丟了，因此這個(gè)是做不到高可用的。

Kafka 0.8 以后，提供了 HA 機(jī)制，就是 replica（復(fù)制品） 副本機(jī)制。每個(gè) partition 的數(shù)據(jù)都會(huì)同步到其它機(jī)器上，形成自己的多個(gè) replica 副本。所有 replica 會(huì)選舉一個(gè) leader 出來(lái)，那么生產(chǎn)和消費(fèi)都跟這個(gè) leader 打交道，然后其他 replica 就是 follower。寫(xiě)的時(shí)候，leader 會(huì)負(fù)責(zé)把數(shù)據(jù)同步到所有 follower 上去，讀的時(shí)候就直接讀 leader 上的數(shù)據(jù)即可。只能讀寫(xiě) leader？

很簡(jiǎn)單，要是你可以隨意讀寫(xiě)每個(gè) follower，那么就要 care 數(shù)據(jù)一致性的問(wèn)題，系統(tǒng)復(fù)雜度太高，很容易出問(wèn)題。Kafka 會(huì)均勻地將一個(gè) partition 的所有 replica 分布在不同的機(jī)器上，這樣才可以提高容錯(cuò)性。

這么搞，就有所謂的高可用性了，因?yàn)槿绻硞€(gè) broker 宕機(jī)了，沒(méi)事兒，那個(gè) broker上面的 partition 在其他機(jī)器上都有副本的。如果這個(gè)宕機(jī)的 broker 上面有某個(gè) partition 的 leader，那么此時(shí)會(huì)從 follower 中重新選舉一個(gè)新的 leader 出來(lái)，大家繼續(xù)讀寫(xiě)那個(gè)新的 leader 即可。這就有所謂的高可用性了。

寫(xiě)數(shù)據(jù)的時(shí)候，生產(chǎn)者就寫(xiě) leader，然后 leader 將數(shù)據(jù)落地寫(xiě)本地磁盤(pán)，接著其他 follower 自己主動(dòng)從 leader 來(lái) pull 數(shù)據(jù)。一旦所有 follower 同步好數(shù)據(jù)了，就會(huì)發(fā)送 ack 給 leader，leader 收到所有 follower 的 ack 之后，就會(huì)返回寫(xiě)成功的消息給生產(chǎn)者。（當(dāng)然，這只是其中一種模式，還可以適當(dāng)調(diào)整這個(gè)行為）

消費(fèi)的時(shí)候，只會(huì)從 leader 去讀，但是只有當(dāng)一個(gè)消息已經(jīng)被所有 follower 都同步成功返回 ack 的時(shí)候，這個(gè)消息才會(huì)被消費(fèi)者讀到。