消息队列的设计方案_消息队列系统毕业设计-程序员宅基地
构建消息队列的整体思路
设计消息队列的整体思路是先创建一个整体的数据流,例如producer发送给broker,broker发送给consumer,consumer回复消费确认，broker删除/备份消息等。 利用RPC将数据流串起来。然后考虑RPC的高可用性，尽量做到无状态，方便水平扩展。 之后考虑如何承载消息堆积，然后在合适的时机投递消息，而处理堆积的最佳方式，就是存储，存储的选型需要综合考虑性能/可靠性和开发维护成本等诸多因素。 为了实现广播功能，我们必须要维护消费关系，可以利用zookeeper/config server等保存消费关系。
当然也并非每个消息队列的设计都是有broker的，broker（消息队列的服务端）的作用是对消息进行转存，以便在更合适的时间进行投递。
消息队列的基本功能的实现
1.RPC通信协议
其实消息队列用接地府一点的话来讲，就是将生产者producer产生发送给consumer消费者的一次RPC，先行发送到了消息队列中做暂存，再由消息队列在一个合适的时间发送给消费者进行消费，这样，一次RPC便被转为了两次的RPC，所以我们必须使用/自己实现一个RPC框架，自己实现RPC框架如果并非是对性能的极致追求，属实是没有必要的（而且个人实现的效果估计很难达到已有的成熟实现的水平），而已经有的RPC框架可以使用：Dubbo或者Thrift等成熟的实现。
2.对消息的存储（存储子系统的选择）
为了满足我们错峰/流控/最终可达等一系列需求，把消息存储下来，然后选择时机投递就是我们broker的意义。而这个存储又可以分为持久化和非持久化两种方式，持久化能更大程度地保证消息的可靠性（不易失）并且一般情况下可用存储空间都比较大（外存显然会比内存的存储容量大）。但是很多消息对于投递性能的要求大于可靠性的要求，且数量极大（如日志）。此时我们也可用非持久化的方式，将其缓存在内存，然后进行投递。
如果我们选择持久化的方案，从速度方面来抉择，文件系统>分布式KV（持久化）>分布式文件系统>数据库，但是可靠性却恰好相反。例如Kafka使用磁盘文件的持久化方式，没有提供不持久化的选择。采用数据文件+索引文件的方式处理，这块的设计比较复杂，我找个机会写篇博客，当然我们也可以选择 分布式KV（如MongoDB，HBase）等，或者持久化的Redis进行存储。
3.消费关系的保存（广播、单播关系）
在我们的消息队列现在已经初步具有了消息的转发能力（RPC）和存储能力（持久化/非持久化）的现在，我们需要更进一步的完善我们的消息队列，我们就得对发送与接收关系进行解析，这样才能实现正确的消息投递。例如Kafka定义的Topic主题、Partition分区、ConsumerGroup消费者组，消费者组对主题进行订阅，其中的消费者对各个（可能一个消费者对应多个分区）分区进行消费。这就是消息通知到一个业务集群，而一个业务集群内可以有很多台机器，一个消息只要一台机器消费就可以了。
一般比较通用的设计是支持组间广播，不同的组注册不同的订阅。组内的不同机
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