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## 业务消息队列 ##
业务消息队列是应用于业务的解耦和分离，应具备分布式，高可靠性，高性能，高实时性，高稳定性，高扩展性等特性。
## 优点: ##
- 大量的业务消息堆积能力
- 无单点故障及故障监控，异常提醒
- 生产者端负载均衡，故障转移，故障自动恢复，并行消息插入。
- 消费者端负载均衡，故障保持，故障自动恢复，并行消息消费。
- 消息高可靠性持久化，较高性能，较高实时性，高稳定性，高扩展性。
- 支持99*99个消息分区，单个消息分区单天支持近1亿的消息存储。
- 消费者拉方式获取消息，在高并发，大量消息涌入的情况下，只要消费能力足够，不会有消息延迟，消息越多性能越好。
## 缺点： ##
- 能保证消息顺序插入,保证相同分区的消息是顺序的（排除网络延迟），但是多个分区之间的可能是乱序的。
- 消息并行消费或者多个分区并行消费或者负载均衡情况下的，消息消费顺序是乱序。
## 缺点原因： ##
- 消息的负载均衡是基于消息的分区存储，故多个分区之间的消息是乱序的，但是相同分区的消息是顺序的。
- 消息的消费者负载均衡也是基于消息的分区进行均衡的，同时单个消费者订阅多个分区的情况下，也可并行进行消费。意味着不同分区的消息的消费是乱序的，但是相同分区的消息消费是顺序的。
## 缺点解决方案： ##
- 生产者自定义负载均衡算法，按照业务维度（用户，商户）等进行分区（多个用户之间可以消息乱序，单个用户的消息必须是顺序的），不同维度可以指向不同的分区，但是单个维度的消息是可以保证顺序的。
- 本解决方案在故障的情况下，故障会移除某些故障节点，意味着故障节点会立即报错（当然也可自己指定故障节点进行转移，但是转移的节点消息会被提前消费，故障的消息会在恢复故障后重新消费，这样也会出现故障程度上的消息乱序消费）。
- 本解决方案在线上无缝扩容和扩展性能方面也会有限制，看要具体的负载均衡算法，但是一般情况下，如果要扩容还是会进行部分消息迁移的情况。
## 问答: ##
### *1.大量的业务消息堆积能力,如何实现？* ###
每个分区表支持约1亿的消息存储，可以通过增加分区表进行扩容。消费者进行消息消费，内部仅保留某个分区上一次消费的指针，所以不会影响消费者。
消息持久化到磁盘，不会在内存驻留，理论上不影响内存。
### *2.无单点故障及故障监控，异常提醒？* ###
故障一般会发生在redis，数据节点，管理中心，日志中心。
redis节点故障会影响消费者的消息消费响应及时度，一般延迟5s以内。不会影响消息消费速度和消息消费QPS
数据节点故障会影响生产者和消费者的消息，并造成消息暂时丢失（但是都是可恢复的，具体的看数据库的高可用做到什么程度）。
生产者端会无缝的进行节点移除，但是会默认1分钟重新尝试重连。消费者会持续报错至日志中，但是不会影响其他分区消费。
管理中心故障会影响生产者和消费者的心跳检测和新注册的生产者，消费者，但不会影响生产者和消费者具体的消息存储和发送接收。
日志中心故障不会影响生产者和消费者，但是影响日志的打印，日志中心故障会通知公司内部监控平台。
虽然故障不会影响线上已有的消息运行，但是还是会在高并发情况下出现性能问题，和系统稳定性，所以一旦发现要重视和及时处理。
### *3.生产者端负载均衡，故障转移，故障自动恢复，并行消息插入？* ###
默认负载均衡采用多个分区顺序轮询插入，在并发情况下轮询插入是并行插入到不同分区的；某个数据节点出现故障，会移除相关数据节点的所有分区；
默认1分钟会重新载入故障分区进行重试。
### *4.消费者端负载均衡，故障保持，故障自动恢复，并行消息消费。* ###
默认消费者端负载均衡是根据消费者订阅的分区进行的（一个消费者可以订阅多个分区，多个相同业务的消费者可以订阅多个不同分区进行负载）。
一个消费者订阅多个分区，这个消费者可以开启并行进行多分区消费。并行度=分区数，效果理论上最佳。
分区节点出现故障等，单个分区或者数据节点就会暂停消费，并通知日志中心打印错误日志。当故障恢复后，消费继续进行。
### *5.消息高可靠性持久化，较高性能，较高实时性，高稳定性，高稳定性。* ###
消息传递到消息中心后，立即持久化到磁盘，故不会丢失消息。生产者可以采用多个分区进行并行插入，消费者可以采用并行进行消息消费，故理论上性能是可扩展无限量的。
消息是通过拉取的方式获取的，发送消息会由redis进行即时通知消费者拉取（即时消息默认会合并在500ms内redis通知消息），一般在20ms内消息会被消费掉。
批量拉消息的方式相对push的消息推送方式在高并发和大量消息处理的情况下，消息发送性能应该是更优的。
稳定性是基于数据库的稳定性和故障转移层面来确保的，扩展性体现在线上无缝的迁移和扩容。
### *6.支持9999个消息分区，单个消息分区单天支持近1亿的消息存储。* ###
数据节点是01~99个，节点里面的表分区是01~99个，所以可以支持近1万个分区节点。单表的mqid最大应该是（1亿-1）条，应该满足一般的业务需求，
若不能满足，可以通过多个分区的方式扩容。
### *7.消费者拉方式获取消息，在高并发，大量消息涌入的情况下，只要消费能力足够，不会有消息延迟，消息越多性能越好。* ###
push推消息的模式能保证更高的实时性，但是在大量消息的情况下，消息堆积的情况更严重，性能会有所影响。
pull拉消息的模式在保证消息实时性方面会略差，但是在大量消息涌入的情况下，批量拉消息效率更加。而且会将消息分发的负载转移到多个消费者端上。
## 未来改进： ##
1. 未来采用leveldb重写存储。
1. 剥离broker服务用于支持相对可靠的消息服务。
1. 消息完成标记本地缓存/持久化（或者存储redis）,每秒提交更新至数据库,消除频繁消费导致的瓶颈。
## 架构示意图 ##
## 使用demo示例 ##
/// <summary> /// 发送消息 /// </summary> /// <param name="msg"></param> public void SendMessageDemo(string msg) { //发送字符串示例 var p = ProducterPoolHelper.GetPool(new BusinessMQConfig() { ManageConnectString = "server=192.168.17.201;Initial Catalog=dyd_bs_MQ_manage;User ID=sa;Password=Xx~!@#;" },//管理中心数据库 "dyd.mytest3");//队列路径 .分隔,类似类的namespace,是队列的唯一标识，要提前告知运维在消息中心注册，方可使用。 p.SendMessage(@"1"); //发送对象示例 /* var obj = new message2 { text = "文字", num = 1 }; var p = ProducterPoolHelper.GetPool(new BusinessMQConfig() { ManageConnectString = "server=192.168.17.237;Initial Catalog=dyd_bs_MQ_manage;User ID=sa;Password=Xx~!@#;" },//管理中心数据库 "test.diayadian.obj");//队列路径 .分隔,类似类的namespace,是队列的唯一标识，要提前告知运维在消息中心注册，方可使用。 p.SendMessage<message>(obj); */ } private ConsumerProvider Consumer; /// <summary> /// 接收消息 /// </summary> /// <param name="action"></param> public void ReceiveMessageDemo(Action<string> action) { if (Consumer == null) { Consumer = new ConsumerProvider(); Consumer.Client = "dyd.mytest3.customer1";//clientid,接收消息的(消费者)唯一标示,一旦注册以后，不能更改，业务下线废弃后必须要告知运维，删除消费者注册。 Consumer.ClientName = "客户端名称";//这个相对随意些，主要是用来自己识别的，要简短 Consumer.Config = new BusinessMQConfig() { ManageConnectString = "server=192.168.17.201;Initial Catalog=dyd_bs_MQ_manage;User ID=sa;Password=Xx~!@#;" }; Consumer.MaxReceiveMQThread = 1;//并行处理的线程数,一般为1足够,若消息处理慢,又想并行消费,则考虑 正在使用的分区=并行处理线程数 为并行效率极端最优,但cpu消耗应该不小。 Consumer.MQPath = "dyd.mytest3";//接收的队列要正确 Consumer.PartitionIndexs = new List<int>() { 1, 2, 3,4, 5, 6, 7, 8 };//消费者订阅的分区顺序号,从1开始 Consumer.RegisterReceiveMQListener<string>((r) => { /* * 这些编写业务代码 * 编写的时候要注意考虑，业务处理失败的情况。 * 1.重试失败n次。 * 2.重试还不行，则标记消息已被处理。然后跳过该消息处理，自己另外文档记录这种情况。 * 消息被消费完毕，一定要调用MarkFinished，标记消息被消费完毕。 */ action.Invoke(r.ObjMsg); r.MarkFinished(); }); } } /// <summary> /// 关闭消息订阅连接 /// </summary> public void CloseReceiveMessage() { //注册消费者消息,消费者务必要在程序关闭后关掉（dispose）。否则导致异常终止,要人工等待连接超时后，方可重新注册。 if (Consumer != null) { Consumer.Dispose(); Consumer = null; } } }
部分截图
备注:.net开源的消息队列很少，特别是针对业务的高可靠性的消息队列；希望这个开源的消息队列，能够为.net领域带来更多解决方案，更多的思路和架构设计；同时也希望了解消息队列的人能够给于这个解决方案更多的建议和完善意见。
作者：车江毅