消息队列高可用

常见的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,kafka,前两个属于集群模式部署来提供高可用，后两个可以部署分布式模式提供HA。

集群模式MQ

集群MQ.png

集群模式下的MQ就是单纯的在每台机器上启动一个MQ,例如RabbitMQ,就是每个机器上启动一个RabbitMQ,只有一台机器上是既有元数据又有实际数据，其他节点上只有元数据。系统可以访问任何节点来拉取数据，如果访问的节点没有实际数据，该节点会先去有实际数据的节点上拉取数据，提高了整个系统的吞吐率。

缺点：1.可能在RabbitMQ集群内部产生大量的数据传输。2.可用性难以保障，如果queue所在的主机挂掉，那么queue数据就会丢失。

镜像集群MQ

镜像MQ.png

镜像集群就是在写MQ的时候给一定数据量的主机写数据或者给所有主机写数据，那么所有的主机都拥有queue的备份，在取数据的时候可以从任何节点进行取数据，即使一个节点挂掉，其他节点任然有备份数据。

缺点：1.性能开销太大，每一个节点包含数据，同写时给所有结点写数据，网络带宽消耗严重。2.没有扩展性，如果某一个queue负载很重，新增的机器也包含了这个queue的所有数据，并没有办法线性扩展你的queue。

分布式MQ

kafka.png

分布式MQ我们以kafka为例，生产者产生数据会被写入到不同的机器，这和镜像模式的RabbitMQ 不同的是RabbitMQ将所有数据写入所有的集群。

kafka的高可用，对写入的机器进行备份，在一个相同副本的主机中分为leader和follower,保证集群的高可用。

如何保证消费系统的幂等性？

MQ都可能出现重复消费的问题，就一个数据，或者一个请求，给你重复来多次，你得确保对应的数据是不会改变的，不能出错。

保证幂等性：

1. 数据要写库，你先根据主键查一下，如果这数据都有了，你就别插入了，update一下
2. 写redis，那没问题了，反正每次都是set，天然幂等性
3. 创建内存set或者redis，每次插入前先去内存set中查一下，需要让生产者发送每条数据的时候，里面加一个全局唯一的id。