设计模式 — 结构型模式
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8、消费消息是push还是pull？
RocketMQ没有真正意义的push，都是pull，虽然有push类，但实际底层实现采用的是长轮询机制，即拉取方式
broker端属性 longPollingEnable 标记是否开启长轮询。默认开启
源码如下：
// {@link org.apache.rocketmq.client.impl.consumer.DefaultMQPushConsumerImpl#pullMessage()}
// 看到没，这是一只披着羊皮的狼，名字叫PushConsumerImpl，实际干的确是pull的活。
// 拉取消息，结果放到pullCallback里
this.pullAPIWrapper.pullKernelImpl(pullCallback);追问：为什么要主动拉取消息而不使用事件监听方式？
事件驱动方式是建立好长连接，由事件（发送数据）的方式来实时推送。
如果broker主动推送消息的话有可能push速度快，消费速度慢的情况，那么就会造成消息在consumer端堆积过多，同时又不能被其他consumer消费的情况。而pull的方式可以根据当前自身情况来pull，不会造成过多的压力而造成瓶颈。所以采取了pull的方式。
9、broker如何处理拉取请求的？
Consumer首次请求Broker
Broker中是否有符合条件的消息
有 ->
响应Consumer
等待下次Consumer的请求
没有
挂起consumer的请求，即不断开连接，也不返回数据
使用consumer的offset，
DefaultMessageStore#ReputMessageService#run方法
每隔1ms检查commitLog中是否有新消息，有的话写入到pullRequestTable
当有新消息的时候返回请求
PullRequestHoldService 来Hold连接，每个5s执行一次检查pullRequestTable有没有消息，有的话立即推送
10、RocketMQ如何做负载均衡？
通过Topic在多Broker中分布式存储实现。
producer端
发送端指定message queue发送消息到相应的broker，来达到写入时的负载均衡
- 提升写入吞吐量，当多个producer同时向一个broker写入数据的时候，性能会下降
- 消息分布在多broker中，为负载消费做准备
默认策略是随机选择：
- producer维护一个index
- 每次取节点会自增
- index向所有broker个数取余
- 自带容错策略
其他实现：
SelectMessageQueueByHash
hash的是传入的args
SelectMessageQueueByRandom
SelectMessageQueueByMachineRoom 没有实现
也可以自定义实现MessageQueueSelector接口中的select方法
MessageQueue select(final List<MessageQueue> mqs, final Message msg, final Object arg);consumer端
采用的是平均分配算法来进行负载均衡。
其他负载均衡算法
平均分配策略(默认)(AllocateMessageQueueAveragely)
环形分配策略(AllocateMessageQueueAveragelyByCircle)
手动配置分配策略(AllocateMessageQueueByConfig)
机房分配策略(AllocateMessageQueueByMachineRoom)
一致性哈希分配策略(AllocateMessageQueueConsistentHash)
靠近机房策略(AllocateMachineRoomNearby)
追问：当消费负载均衡consumer和queue不对等的时候会发生什么？
Consumer和queue会优先平均分配，如果Consumer少于queue的个数，则会存在部分Consumer消费多个queue的情况，如果Consumer等于queue的个数，那就是一个Consumer消费一个queue，如果Consumer个数大于queue的个数，那么会有部分Consumer空余出来，白白的浪费了。
11、消息重复消费
影响消息正常发送和消费的重要原因是网络的不确定性。
引起重复消费的原因
- ACK
正常情况下在consumer真正消费完消息后应该发送ack，通知broker该消息已正常消费，从queue中剔除
当ack因为网络原因无法发送到broker，broker会认为词条消息没有被消费，此后会开启消息重投机制把消息再次投递到consumer
- 消费模式
在CLUSTERING模式下，消息在broker中会保证相同group的consumer消费一次，但是针对不同group的consumer会推送多次
解决方案
- 数据库表
处理消息前，使用消息主键在表中带有约束的字段中insert
- Map
单机时可以使用map ConcurrentHashMap -> putIfAbsent guava cache
- Redis
分布式锁搞起来。
12、如何让RocketMQ保证消息的顺序消费
你们线上业务用消息中间件的时候，是否需要保证消息的顺序性?
如果不需要保证消息顺序，为什么不需要?假如我有一个场景要保证消息的顺序，你们应该如何保证?
首先多个queue只能保证单个queue里的顺序，queue是典型的FIFO，天然顺序。多个queue同时消费是无法绝对保证消息的有序性的。所以总结如下：
同一topic，同一个QUEUE，发消息的时候一个线程去发送消息，消费的时候 一个线程去消费一个queue里的消息。
追问：怎么保证消息发到同一个queue？
Rocket MQ给我们提供了MessageQueueSelector接口，可以自己重写里面的接口，实现自己的算法，举个最简单的例子：判断i % 2 == 0，那就都放到queue1里，否则放到queue2里。
for (int i = 0; i < 5; i++) {
Message message = new Message("orderTopic", ("hello!" + i).getBytes());
producer.send(
// 要发的那条消息
message,
// queue 选择器 ，向 topic中的哪个queue去写消息
new MessageQueueSelector() {
// 手动 选择一个queue
@Override
public MessageQueue select(
// 当前topic 里面包含的所有queue
List<MessageQueue> mqs,
// 具体要发的那条消息
Message msg,
// 对应到 send（） 里的 args，也就是2000前面的那个0
Object arg) {
// 向固定的一个queue里写消息，比如这里就是向第一个queue里写消息
if (Integer.parseInt(arg.toString()) % 2 == 0) {
return mqs.get(0);
} else {
return mqs.get(1);
}
}
},
// 自定义参数：0
// 2000代表2000毫秒超时时间
i, 2000);
}13、RocketMQ如何保证消息不丢失
首先在如下三个部分都可能会出现丢失消息的情况：
- Producer端
- Broker端
- Consumer端
13.1、Producer端如何保证消息不丢失
- 采取send()同步发消息，发送结果是同步感知的。
- 发送失败后可以重试，设置重试次数。默认3次。
producer.setRetryTimesWhenSendFailed(10);
- 集群部署，比如发送失败了的原因可能是当前Broker宕机了，重试的时候会发送到其他Broker上。
13.2、Broker端如何保证消息不丢失
- 修改刷盘策略为同步刷盘。默认情况下是异步刷盘的。
flushDiskType = SYNC_FLUSH
- 集群部署，主从模式，高可用。
13.3、Consumer端如何保证消息不丢失
- 完全消费正常后在进行手动ack确认。
14、rocketMQ的消息堆积如何处理
下游消费系统如果宕机了，导致几百万条消息在消息中间件里积压，此时怎么处理?
你们线上是否遇到过消息积压的生产故障?如果没遇到过，你考虑一下如何应对?
首先要找到是什么原因导致的消息堆积，是Producer太多了，Consumer太少了导致的还是说其他情况，总之先定位问题。
然后看下消息消费速度是否正常，正常的话，可以通过上线更多consumer临时解决消息堆积问题
追问：如果Consumer和Queue不对等，上线了多台也在短时间内无法消费完堆积的消息怎么办？
- 准备一个临时的topic
- queue的数量是堆积的几倍
- queue分布到多Broker中
- 上线一台Consumer做消息的搬运工，把原来Topic中的消息挪到新的Topic里，不做业务逻辑处理，只是挪过去
- 上线N台Consumer同时消费临时Topic中的数据
- 改bug
- 恢复原来的Consumer，继续消费之前的Topic
追问：堆积时间过长消息超时了？
RocketMQ中的消息只会在commitLog被删除的时候才会消失，不会超时。也就是说未被消费的消息不会存在超时删除这情况。
追问：堆积的消息会不会进死信队列？
不会，消息在消费失败后会进入重试队列（%RETRY%+ConsumerGroup），16次（默认16次）才会进入死信队列（%DLQ%+ConsumerGroup）。
源码如下：
public class SubscriptionGroupConfig {
private int retryMaxTimes = 16;
}
// {@link org.apache.rocketmq.broker.processor.SendMessageProcessor#asyncConsumerSendMsgBack}
// maxReconsumeTimes = 16
int maxReconsumeTimes = subscriptionGroupConfig.getRetryMaxTimes();
// 如果重试次数大于等于16，则创建死信队列
if (msgExt.getReconsumeTimes() >= maxReconsumeTimes || delayLevel < 0) {
// MixAll.getDLQTopic()就是给原有groupname拼上DLQ，死信队列
newTopic = MixAll.getDLQTopic(requestHeader.getGroup());
// 创建死信队列
topicConfig = this.brokerController.getTopicConfigManager().createTopicInSendMessageBackMethod(xxx)
}扩展：每次重试的时间间隔：
public class MessageStoreConfig {
// 每隔如下时间会进行重试，到最后一次时间重试失败的话就进入死信队列了。
private String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h";
}看到这个源码你可能蒙蔽了，这不是110个时间间隔嘛。怎么是16次？继续看下面代码，我TM也懵了。
/**
* {@link org.apache.rocketmq.client.impl.consumer.DefaultMQPushConsumerImpl#sendMessageBack()}
*
* sendMessageBack()这个方法是消费失败后会请求他，意思是把消息重新放到队列，进行重试。
*/
public void sendMessageBack(MessageExt msg, int delayLevel, final String brokerName) {
Message newMsg = new Message();
// ！！！我TM，真相了，3 + xxx。他是从第三个开始的。也就是舍弃了前两个时间间隔，18 - 2 = 16。也就是说第一次重试是在10s，第二次30s。
// TMD！！！
// TMD！！！
// TMD！！！
newMsg.setDelayTimeLevel(3 + msg.getReconsumeTimes());
this.mQClientFactory.getDefaultMQProducer().send(newMsg);
}