2，引入mq会多哪些问题？
3，如何解决这些问题？
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一：传统模式有哪些痛点
（1）有些复杂的业务系统，一次用户请求可能会同步调用N个系统的接口，需要等待所有的接口都返回了，才能真正的获取执行结果。这种同步接口调用的方式总耗时比较长，非常影响用户的体验，特别是在网络不稳定的情况下，极容易出现接口超时问题。
（2）系统之间耦合性太高，如果调用的任何一个子系统出现异常，整个请求都会异常，对系统的稳定性非常不利。
（3）对于类似于秒杀场景的峰值爆炸的场景，系统的稳定性堪忧；
二：为什么要用mq？
（1）异步：同步接口调用导致响应时间长的问题，使用mq之后，将同步调用改成异步，能够显著减少系统响应时间。避免耗时时间长，影响用户体验的事情发生
（2）解耦：子系统间耦合性太大的问题，使用mq之后，我们只需要依赖于mq，避免了各个子系统间的强依赖问题。这样就把之前复杂的业务子系统的依赖关系，转换为只依赖于mq的简单依赖，从而显著的降低了系统间的耦合度。
（3）削峰：由于突然出现的请求峰值，导致系统不稳定的问题。使用mq后，能够起到消峰的作用。
订单系统接收到用户请求之后，将请求直接发送到mq，然后订单消费者从mq中消费消息，做写库操作。如果出现请求峰值的情况，由于消费者的消费能力有限，会按照自己的节奏来消费消息，多的请求不处理，保留在mq的队列中，不会对系统的稳定性造成影响。
三：引入mq会出现哪些问题：
1，重复消息问题
重复消费问题可以说是mq中普遍存在的问题，不管你用哪种mq都无法避免。
有哪些场景会出现重复的消息呢？
消息生产者产生了重复的消息
kafka和rocketmq的offset被回调了
消息消费者确认失败
消息消费者确认时超时了
业务系统主动发起重试
如果重复消息不做正确的处理，会对业务造成很大的影响，产生重复的数据，或者导致数据异常；
（2）数据一致性问题
如果mq的消费者业务处理异常的话，就会出现数据一致性问题。
比如：一个完整的业务流程是，下单成功之后，送100个积分。下单写库了，但是消息消费者在送积分的时候失败了，就会造成数据不一致的情况，即该业务流程的部分数据写库了，另外一部分没有写库。
如果下单和送积分在同一个事务中，要么同时成功，要么同时失败，是不会出现数据一致性问题的。
但由于跨系统调用，为了性能考虑，一般不会使用强一致性的方案，而改成达成最终一致性即可。
（3）消息丢失问题：
哪些场景会出现消息丢失问题呢？
消息生产者发生消息时，由于网络原因，发生到mq失败了。
mq服务器持久化时，磁盘出现异常
kafka和rocketmq的offset被回调时，略过了很多消息。
消息消费者刚读取消息，已经ack确认了，但业务还没处理完，服务就被重启了。
导致消息丢失问题的原因挺多的，生产者、mq服务器、消费者 都有可能产生问题，我在这里就不一一列举了。最终的结果会导致消费者无法正确的处理消息，而导致数据不一致的情况。
（4）消息顺序问题
有些业务数据是有状态的，比如订单有：下单、支付、完成、退货等状态，如果订单数据作为消息体，就会涉及顺序问题了。如果消费者收到同一个订单的两条消息，第一条消息的状态是下单，第二条消息的状态是支付，这是没问题的。但如果第一条消息的状态是支付，第二条消息的状态是下单就会有问题了，没有下单就先支付了？
消息顺序问题是一个非常棘手的问题，比如：
kafka同一个partition中能保证顺序，但是不同的partition无法保证顺序。
rabbitmq的同一个queue能够保证顺序，但是如果多个消费者同一个queue也会有顺序问题。
如果消费者使用多线程消费消息，也无法保证顺序。
如果消费消息时同一个订单的多条消息中，中间的一条消息出现异常情况，顺序将会被打乱。
还有如果生产者发送到mq中的路由规则，跟消费者不一样，也无法保证顺序。
（5）消息堆积问题
如果消息消费者读取消息的速度，能够跟上消息生产者的节奏，那么整套mq机制就能发挥最大作用。但是很多时候，由于某些批处理，或者其他原因，导致消息消费的速度小于生产的速度。这样会直接导致消息堆积问题，从而影响业务功能。
这里以下单开通会员为例，如果消息出现堆积，会导致用户下单之后，很久之后才能变成会员，这种情况肯定会引起大量用户投诉。
（6）系统复杂度提升
这里说的系统复杂度和系统耦合性是不一样的，比如以前只有：系统A、系统B和系统C 这三个系统，现在引入mq之后，你除了需要关注前面三个系统之外，还需要关注mq服务，需要关注的点越多，系统的复杂度越高。
mq的机制需要：生产者、mq服务器、消费者。
有一定的学习成本，需要额外部署mq服务器，而且有些mq比如：rocketmq，功能非常强大，用法有点复杂，如果使用不好，会出现很多问题。有些问题，不像接口调用那么容易排查，从而导致系统的复杂度提升了。
如何解决？
1，重复消费问题的解决：
不管是由于生产者产生的重复消息，还是由于消费者导致的重复消息，我们都可以在消费者中这个问题。
这就要求消费者在做业务处理时，要做幂等设计；
在这里我推荐增加一张消费消息表，来解决mq的这类问题。消费消息表中，使用messageId做唯一索引，在处理业务逻辑之前，先根据messageId查询一下该消息有没有处理过，如果已经处理过了则直接返回成功，如果没有处理过，则继续做业务处理。
2，数据一致性的解决：
数据一致性分为：
强一致性
弱一致性
最终一致性
而mq为了性能考虑使用的是最终一致性，那么必定会出现数据不一致的问题。这类问题大概率是因为消费者读取消息后，业务逻辑处理失败导致的，这时候可以增加重试机制。
重试分为：同步重试 和 异步重试。
有些消息量比较小的业务场景，可以采用同步重试，在消费消息时如果处理失败，立刻重试3-5次，如何还是失败，则写入到记录表中。但如果消息量比较大，则不建议使用这种方式，因为如果出现网络异常，可能会导致大量的消息不断重试，影响消息读取速度，造成消息堆积。
而消息量比较大的业务场景，建议采用异步重试，在消费者处理失败之后，立刻写入重试表，有个job专门定时重试。
还有一种做法是，如果消费失败，自己给同一个topic发一条消息，在后面的某个时间点，自己又会消费到那条消息，起到了重试的效果。如果对消息顺序要求不高的场景，可以使用这种方式。
3，消息丢失问题
不管你是否承认有时候消息真的会丢，即使这种概率非常小，也会对业务有影响。生产者、mq服务器、消费者都有可能会导致消息丢失的问题。
为了解决这个问题，我们可以增加一张消息发送表，当生产者发完消息之后，会往该表中写入一条数据，状态status标记为待确认。如果消费者读取消息之后，调用生产者的api更新该消息的status为已确认。有个job，每隔一段时间检查一次消息发送表，如果5分钟（这个时间可以根据实际情况来定）后还有状态是待确认的消息，则认为该消息已经丢失了，重新发条消息。
4，消息顺序问题
消息顺序问题是我们非常常见的问题，我们以kafka消费订单消息为例。订单有：下单、支付、完成、退货等状态，这些状态是有先后顺序的，如果顺序错了会导致业务异常。
订单号路由到不同的partition，同一个订单号的消息，每次到发到同一个partition。
5，消息堆积
如果消费者消费消息的速度小于生产者生产消息的速度，将会出现消息堆积问题。其实这类问题产生的原因很多，如果你想进一步了解，可以看看我的另一篇文章《 我用kafka两年踩过的一些非比寻常的坑 》。
那么消息堆积问题该如何解决呢？
这个要看消息是否需要保证顺序。
如果不需要保证顺序，可以读取消息之后用多线程处理业务逻辑。
这样就能增加业务逻辑处理速度，解决消息堆积问题。但是线程池的核心线程数和最大线程数需要合理配置，不然可能会浪费系统资源。
如果需要保证顺序，可以读取消息之后，将消息按照一定的规则分发到多个队列中，然后在队列中用单线程处理。
消息服务器mq不是用来实现这种功能，这个消息服务器是在应用程序之间沟通信息使用的，比如：在分布式设计中，网店系统和会员管理系统是分开的，在网店程序上购买了商品，需要通知会员管理程序进行积分，这时候就需要用到消息服务器来确保消息能可靠送达。mq 是应用层协议，tcp是网络层协议。他们不在一个层次。 mq可以用tcp实现，也可以用udp实现。 mq的原理是基于消息的通信方式，message queue消息队列。 而消息队列一般都有api可以直接用，不用自己重新实现。
如果是要实现消息推送到手机，可以看看等极光推送，他们都提供了移动消息推送服务，一定程度内使用是免费的。极光推送的短信补充，通过极光后台推送APP通知消息，对于一些重要又不能遗漏的信息可以调用极光短信的后台对未收到的客户端发送短信通知，保证消息的可靠性。
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