如何设计一个高并发的消息中间件

本篇内容介绍了"如何设计一个高并发的消息中间件"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

消息中间件涉及的知识点

要想设计一个具有高并发的消息中间件，那么首先就要了解下消息中间件涉及哪些具体的知识点。通常，设计一个良好的消息中间件最少需要满足如下条件：

• 生产者、消费者模型。

• 支持分布式架构。

• 数据的高可用。

• 消息数据不丢失。

接下来，我们就针对消息中间件来分别谈谈这些技术点。

生产者消费者模型

相信很多小伙伴对于生产者和消费者模型都比较了解了，简单的说：就是消息中间件能够使其他应用来生产消息，也能够使其他应用来消费相应的消息。

对于生产者和消费者模型，我们需要考虑的问题点就比较多了。接下来，我就一步步来引导大家进行思考。

首先，我们来思考这样一个问题：如果生产者生产了消息，那么消息中间件应该怎样存储相应的数据呢?存储在内存? 存储在磁盘?还是同时存储在内存和磁盘中呢?

如果是将消息数据同时存储在内存和磁盘中，我们又该如何处理这些数据呢?是生产者将消息投递到消息中间件之后，我们就立刻将数据写入磁盘?还是说数据先驻留到内存，然后每隔一段时间刷到磁盘上?如果是每隔一段时间刷到磁盘上，那我们又要考虑磁盘文件的切分问题，也就是说，需要将消息数据分成多少个磁盘文件?(总不能把所有的数据放到一个磁盘文件中吧)。如果是需要切分成多个磁盘文件，那切分的规则又是什么呢?

上面这些问题都是我们在设计一个消息中间件时需要考虑的问题。然而，这还只是一小部分问题。如果想在面试时脱颖而出，那就还需要继续往下看，还有一些重要的问题点需要注意。

如果文件按照一定的规则切分到多个磁盘文件中了，那是不是还需要管理元数据来标识数据的具体消息(就像是Hadoop中的NameNode节点中存储着DataNode的元数据信息，NameNode节点通过这些元数据信息就能够更好的管理DataNode节点)?这些元数据可以包括：消息数据的偏移量、也可以是消息数据的唯一ID。

考虑完数据的存储问题，我们还需要考虑的是：消息中间件是如何将数据投递到对应的消费者的?

在设计生产者和消费者时，还一个很重要的问题需要我们考虑：我们在设计消息中间件时，采用的消费模式是什么?会不会将数据均匀的分配给消费者?还是会通过一些其他的规则将数据投递到消费者?

支持分布式架构

如果我们设计的消息中间件，每天会承载TB级别的数据高并发和高吞吐量的写入操作。这里，我们就需要考虑将消息中间件设计成分布式架构。

在设计分布式架构时，我们还需要考虑将存储的比较大的数据，做成分片存储，对数据进行分片等操作。

除了这些，我们还需要考虑另外一个核心问题：对于消息中间件来说，需要支持自动扩容操作。

还有就是是否支持数据分片，如何实现数据分片的扩容和自动数据负载均衡迁移等。

数据的高可用

一般互联网应用的高可用，是通过本地堆内存，分布式缓存，和一份数据在不同的服务器上都搞一个副本来实现的。此时，任何一个存储节点宕机，都不会影响整体的高可用。我们在设计消息中间件时也可以参考这个思路。

消息数据不丢失

此时，我们就需要提供手动ACK的机制，也就是说：当消费者真正消费消息完毕后，向消息中间件返回" 处理完成" 的标识，消息中间件删除相应的已处理的消息。

但是，细化的话，这里，我们就需要两套ACK机制：

• 一种ACK对应的是生产端。如果一直没有接收到ACK消息，则需要通过生产者来重新发送一条消息来保证生产消息成功。

• 另一种ACK对应的是消费端。一旦一条消息消费并处理成功，必须返回一个ack给消息中间件，然后消息中间件才能删除这条消息。否则一旦消费者宕机，就必须重发这条消息给其他的消费者实例，保证消息一定会被处理成功。

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