訊息中介軟體該如何實現高可用架構？

1. 背景引入 

這篇文章，我們來聊一下訊息中介軟體高可用架構的一些原理。

對於一個合格的高階 Java 工程師而言，你肯定會碰到在系統裡用到 MQ（訊息佇列）的場景。那麼這個時候你需要基於你的業務場景和需求，考慮在使用 MQ 的時候可能遇到的一些技術問題。

接著，你必須得針對這些技術問題設計一套完整的技術方案。

你需要從 訊息的訂閱模式 、 訊息的生產到消費全鏈路不丟資料 、 訊息中介軟體本身如何保證高可用 等各個角度切入，來考慮好你的系統和 MQ 對接之後的完整技術方案。

所以，本文就來聊聊訊息中介軟體高可用的架構原理。

2. 先來思考一下訊息中介軟體的可用性問題 

咱們先拋開各種具體的技術，思考一下什麼是 MQ 的可用性問題？

大家看看下面的圖，其實道理很簡單。假設你的 MQ 就部署在一臺機器上，那麼正常情況下，生產者都會發送訊息到 MQ 去，然後讓消費者獲取到。

但是萬一天有不測風雲，MQ 部署的那臺機器因為一些莫名的原因 MQ 自己本身的程序掛掉了或者是那臺機器直接就宕機了，那麼這種時候該怎麼辦呢？

很尷尬，是不是？結果是很明顯的。生產者沒法傳送資料出去，然後消費者也沒法獲取到資料了。

然後整個系統不就完蛋了？因為系統的核心流程根本無法跑通了，對不對？

MQ 宕機就直接導致你的系統本身也故障了，然後可能會導致你的公司對外的 App、網站等產品就無法運作了，使用者無法使用你們公司的服務了。

如果你們公司是電商平臺、外賣平臺、社交平臺。那麼來這麼一出，不是會導致公司損失慘重？

如果你的系統持續幾個小時無法被人使用，本來你公司電商平臺一天營收可以達到 1 億，結果現在導致幾個小時內無法下單購買商品，最後當天營收就 5000 萬，那麼你的公司是不是直接活生生損失了 5000 萬？

這個真的不是開玩笑的，如果大家留意網際網路行業的新聞的話和小道訊息的話，就應該知道近幾年一些大型網際網路公司都出現過類似的情況，損失慘重。咱們做碼農的就得被祭天了，是不是？

3. 叢集化部署 + 資料多副本冗餘

好，問題來了！現在你感覺一個 MQ 中介軟體應該如何實現高可用呢？

這裡的方式有很多種，比如說 資料多副本冗餘 、 叢集映象同步機制 。我們就拋開具體的技術來從本質層面思考一下 MQ 叢集實現高可用的幾種方式。

先來看下面的一張圖，假設我們寫到 MQ 的資料都被多副本冗餘了，也就是你寫的每一條訊息都被複制到了其他的機器上去了。

那麼此時任何一臺機器宕機，似乎都不會影響我們跟 MQ 繼續通訊，而且寫出去的資料似乎也都還在。

上面的圖裡，MQ 採用叢集模式部署到了兩臺機器上去，然後生產者給其中一臺機器寫入一條訊息，該機器自動同步複製給另外一臺機器。

此時資料在兩臺機器上，就有兩個副本了。那麼如果第一臺機器宕機了，會影響我們嗎？

答案是： 不會 。

因為資料本身是多副本冗餘的，此時消費者完全可以從第二臺機器消費到這條訊息，並且生產者還可以繼續給第二臺機器寫入訊息，資料沒丟失。

而且，系統根本不用中斷流程，還可以繼續執行，我們看下面的圖。

這種感覺是不是很棒？實際上這種 MQ 叢集化部署架構以及資料多副本冗餘機制，是非常常見的一種高可用架構。

Kafka 這個極為優秀的訊息中介軟體，就是採用的這種架構保證高可用、資料容錯性。

4. 多副本同步複製強制要求 

但是這裡你要思考另外幾個問題。

第一個問題，你在寫資料到其中一臺機器的時候，是不是有這樣的要求：必須得讓那臺機器複製資料到另外一臺機器了，保證叢集裡一定有這條資料雙副本了，才可以認為本次寫成功了？

沒錯，假如你要是不能保證這一點，比如你就寫資料給了其中一臺機器，然後它還沒來得及複製給另外一臺機器呢，直接第一臺機器就宕機了。

此時，雖然你可以繼續基於第二臺機器傳送訊息和消費訊息，但是你剛才傳送的一條訊息就丟失了。

大家看下面的圖來理解一下這個場景。

所以對於採用這種機制的時候，你必須得讓生產者通過一些引數的設定，保證寫一條訊息到某臺機器，必須同步這條訊息到另外一臺機器成功。等到叢集裡有雙副本了，然後才可以認為這條訊息寫成功了。

只要剛寫一臺機器他就宕機，還沒來得及複製到另外一臺機器的話，本次寫應該報錯失敗。然後，你應該重試再次寫入資料到 MQ 叢集裡去。

大家看看下面的圖。只要你一次寫成功了，就保證肯定已經同步資料為雙副本了。此時，哪怕一臺機器宕機，資料不會丟失，生產和消費都可以有條不紊地繼續進行。

5. 多機器承載多副本強制要求 

第二個問題，假如說現在你的叢集中本來有兩臺機器，現在其中的一臺 宕機了 ，只有一臺機器了，你還能允許你的生產者對唯一的那臺機器繼續寫入資料嗎？

答案是： 否 。

因為，如果叢集裡只有一臺機器可以承載寫入，那麼萬一剩餘的一臺機器又宕機了呢？是不是還是會導致資料丟失，叢集完蛋？

所以說，你的生產者同理應該基於引數設定一下，叢集裡必須有超過兩臺機器可以接收你的資料副本複製。

否則如果只有一臺機器可以接受你的資料副本複製的話，那麼還是算了。

大家看看下面的圖，感受一下那個場景。

假設叢集裡有 3 臺機器，那麼其中一臺宕機了，你後續再寫入另外一臺的時候，判斷一下叢集裡還有剩餘兩臺機器，足以保證資料雙副本的高可用性和容錯性，所以可以繼續正常的寫入資料到 MQ 叢集裡去。

實際上，上面說的那一整套的機制，在 Kafka 裡都可以採用。它有對應的一些引數可以配置資料有幾個副本，包括你每次寫入必須複製到幾臺機器才可以算成功，否則就要重新發送。還可以通過引數設定，叢集剩餘機器必須可以承載幾個副本才能繼續寫入資料。

通過這一整套方案的設計和基於具體技術的落地，才可以保證在叢集化部署的情況下，叢集必須有幾臺機器承載多副本，同時資料寫入之後必須是保證多副本冗餘的。

此時，任何機器宕機，資料都不會丟失，還可以正常讓系統繼續執行。

6. 架構原理與技術無關性  

其實本文對訊息中介軟體的叢集高可用架構的探討，是完全脫離於某個具體技術的，非常樸素的從本質的原理層面來討論這個話題。

具體的 RabbitMQ、Kafka、RocketMQ 等各種不同的訊息中介軟體，對這種高可用架構的實現，都有一定的相似想通性，但是也都有各自不同的技術實現，以及相對應的區別。

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