异步消息性能提升学习
<h1>一、消息队列解决的问题</h1>
<p>当进程中需要交互的两个模块性能差距很大时，会基于 FIFO 先入先出队列实现生产者消费者模型，通过调整生产者、消费者的数量，实现线程间的负载均衡。而且，生产者仅将任务添加至队列首部就可以返回，这种异步操作释放了它的性能。</p>
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<p>把单机中的 FIFO 队列放大到分布式系统中，就形成了独立的消息队列服务。此时，生产者、消费者的角色从线程变成了网络中的独立服务，生产者可以向消息队列发布多种消息，多个消费者也可以订阅同一种消息</p>
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<h3>消息队列的优点</h3>
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<p>降低了系统的耦合性。</p>
</li>
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<p>可伸缩性很容易实现。</p>
</li>
<li>
<p>天然实现“削峰填谷”功能。
消息队列服务会将消息持久化存储在磁盘中，在高峰期来不及处理的消息，会在低谷期被消费者服务处理完。通常，消息队列会使用廉价、高容量的机械磁盘存放消息，可以轻松缓存住高峰期超载的全部请求。</p>
</li>
<li>
<p>提高了系统可用性。
首先，持久化到磁盘中的消息，在宕机故障时比内存中的请求有更高的可用性；其次，消息队列可以隔离故障，比如，消费者服务宕机后，生产者服务短期内不会受到影响；再次，当总吞吐量超过性能上限时，还可以设置不同的消息优先级，通过服务降级保障系统的基本可用性。</p>
</li>
<li>
<p>消息队列的生产者天然具备异步功能。
降低了生产者的请求处理时延，提升了用户体验。当消息队列作为通讯方式时，这种“事件驱动”的分布式系统很容易通过消息实现服务拆分，成本会低很多。</p>
</li>
<li>消息队列服务对于各种消息的发布、消费情况都有统计
从消息中就能获得业务的实时运行状态，以极低的成本实现系统的监控。</li>
</ul>
<h3>消息的产生、消费在时间上是连续的</h3>
<ul>
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<p>首先，在网络通讯中，很容易通过批量处理提高网络效率。比如生产者快速发布消息时，Kafka 的客户端 SDK 会自动聚集完一批消息，再一次性发送给 Broker，这样网络报文的有效载荷比会很高。</p>
</li>
<li>
<p>其次，在数据写入磁盘的过程中，由于时序性特征，存放消息的文件仅以追加形式变更，这样多数情况下机械硬盘的磁头仅朝一个方向转动，这让磁盘写入速度可以轻松达到 100MB/s。</p>
</li>
<li>最后，由于消费者也是按照 FIFO 规则有序接收消息的，这样消息队列的缓存就可以通过批量预读等优化方式，大幅提高读操作的缓存命中率。</li>
</ul>
<h1>二、消息队列保证服务质量</h1>
<p>首先，虽然生产者会异步地发布消息，但毕竟需要接收到消息队列的确认，才构成完整的发布流程。网络传输是相对漫长、不可控的，所以在高性能场景中，生产者应基于多线程或者非阻塞 Socket 发布消息，以提高并发能力。</p>
<p>其次，当消费端性能不足需要扩容时，必须同步增加消息队列服务中的队列（在 Kafka 中叫做分区），才能允许新增的消费节点并行接收消息，提高消息的处理能力。否则，当多个消费者消费同一消息队列时，消息的有序性会导致多个消费节点串行处理消息，无法发挥出它们的全部性能
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<p>最后，如果通过监控发现消息的消费能力小于生产能力，那就必须及时扩容消费端，或者降低消息的发布速度，否则消息就会积压，最终导致系统不可用。</p>
<h3>消息队列的 QoS（Quality of Service）是如何保证消息在传递过程中会不会丢失，以及接收方会不会重复消费消息。</h3>
<p>给消息队列定义了三种 QoS 级别：
at most once，每条消息最多只被传送一次，这意味着消息有可能丢失；
at least once，每条消息至少会传送一次，这意味着消息可能被重复消费；
exactly once，每条消息恰好只传送一次，这是最完美的状态。</p>
<p>需要 at most once 约束的场景较罕见，因此目前绝大部分消息队列服务提供的 QoS 约束都是 at least once，它是通过以下 3 点做到的：
1.生产端发布消息时，只有消息队列确定写入磁盘后，才会返回成功
2.为防止消息队列服务出现故障后丢消息，我们也需要将数据存放在多个副本节点中。
3.消费端必须在消费完消息（而不是收到消息）后，才能向消息队列服务返回成功。</p>
<p>这样，消息队列就能以很高的可用性提供 at least once 级别的 QoS。
而 exactly once 是在 at least once 的基础上，通过幂等性 idempotency 实现的。对于一条“幂等性消息”，无论消费 1 次还是多次，结果都是一样的。</p>
<p>因此，Kafka 通过消息事务和幂等性约束实现了exactly once 语义，其中，发布消息时 Kafka 会创建全局唯一的递增 ID，这样传输消息时它就能低成本地去除重复的消息，通过幂等性为单队列实现 exactly once 语义；针对生产者向多个分区发布同一条消息的场景，消息事务通过“要么全部成功要么全部失败”，也实现了 exactly once 语义。</p>
<h4>虽然消息队列自身拥有优秀的性能，但若想提高使用效率，我们就需要确保在生产端实现网络传输上的并发，在消费端扩容时同步增加队列或者分区，并且需要持续监控系统，确保消息的生产能力小于消费能力，防止消息积压。</h4>