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消息队列
1. MQ的本质
消息队列（Message Queue，以下称MQ）可以理解为“一发、一存、一消费”，再直接一些就是一个“转发器”
对于 MQ 来说，不管是 RocketMQ、Kafka 还是其他消息队列，它们的本质都是：一发一存一消费。
从这个本质作为根，一起由浅入深地探讨一下 MQ的基础知识。
消息队列最原始的模型如上图所示，其包含了两个关键点：消息和队列。
- 消息：就是要传输的数据，可以是最简单的文本字符串，也可以是自定义的复杂格式（只要能按预定格式解析出来即可）。
- 队列：大家应该再熟悉不过了，是一种先进先出数据结构。它是存放消息的容器，消息从队尾入队，从队头出队，入队即发消息的过程，出队即收消息的过程。
2. 模型演化
如今最常用的消息队列产品（RocketMQ、Kafka 等等），会发现：
它们都在最原始的消息模型上做了扩展，同时提出了一些新名词，比如：主题（topic）、分区（partition）、队列（queue）等等。
我们可以先化繁为简，从消息模型的演进讲起：
2.1 队列模型
最初的消息队列，是一个严格意义上的队列（Queue）。消息按照什么顺序写进去，就按照什么顺序读出来。
不过，队列没有 “读” 这个操作，读就是出队，从队头中 “删除” 这个消息。
上图便是队列模型：它允许多个生产者往同一个队列发送消息。但是，如果有多个消费者，实际上是竞争的关系，也就是一条消息只能被其中一个消费者接收到，读完即被删除。
2.2 发布-订阅模型
最初的队列模型存在一个无法满足的场景需求：多个消费者需要同一份消息数据，每个消费者都需要收到全量的消息。
有一个方案：为每个消费者创建一个单独的队列，让生产者发送多份。这种做法比较笨，而且同一份数据会被复制多份，也很浪费空间。
为了解决这个问题，就演化出了新的一个消息模型：发布-订阅模型。如下图所示。
发布-订阅模型中，存放消息的容器变成了 “主题”，订阅者在接收消息之前需要先 “订阅主题”。最终，每个订阅者都可以收到同一个主题的全量消息。
仔细对比下它和 “队列模式” 的异同：生产者就是发布者，队列就是主题，消费者就是订阅者，无本质区别。唯一的不同点在于：一份消息数据是否可以被多次消费。
2.3 结语
最后做个小结，上面两种模型说白了就是：单播和广播的区别。
而且，当发布-订阅模型中只有 1 个订阅者时，它和队列模型就一样了，因此在功能上是完全兼容队列模型的。这也解释了为什么现代主流的 RocketMQ、Kafka 都是直接基于发布-订阅模型实现的？此外，RabbitMQ 中之所以有一个 Exchange 模块？其实也是为了解决消息的投递问题，可以变相实现发布-订阅模型。
包括大家接触到的 “消费组”、“集群消费”、“广播消费” 这些概念，都和上面这两种模型相关，以及在应用层面大家最常见的情形：组间广播、组内单播，也属于此范畴。
3. MQ的应用场景
MQ的应用场景很多，经常遇到的有以下场景：
- 系统解耦
- 异步通信
- 流量削峰
此外，还比较常见的有：
- 延迟通知
- 最终一致性保证
- 顺序消息
- 流式处理
应用场景和消息模型出现的先后顺序，肯定是先有应用场景（问题需求），才会有消息模型（解决方案）
MQ能从最原始的队列模型发展到今天百花齐放的各种消息中间件（平台级的解决方案），万变不离其宗，还是得益于：消息模型的适配性很广。
对消息模型，我们也可以理解为：解决生产者和消费者的通信问题。
上图是RPC的通信模型和MQ的通信模型的对比图。
通过对比，我们可以看到主要两个点：
- 引入 MQ 后，由之前的一次 RPC 变成了现在的两次 RPC，而且生产者只跟队列耦合，它根本无需知道消费者的存在。
- 多了一个中间节点「队列」进行消息转储，相当于将同步变成了异步。
4. 自己设计一个MQ
4.1 MQ 的雏形
我们还是先从简单版的 MQ 入手，如果只是实现一个很粗糙的 MQ，完全不考虑生产环境的要求，该如何设计呢？
文章开头说过，任何 MQ 无外乎：一发一存一消费，这是 MQ 最核心的功能需求。另外，从技术维度来看 MQ 的通信模型，可以理解成：两次 RPC + 消息转储。
有了这些理解，我相信只要有一定的编程基础，不用 1 个小时就能写出一个 MQ 雏形：
1、直接利用成熟的 RPC 框架（Dubbo 或者 Thrift），实现两个接口：发消息和读消息。
2、消息放在本地内存中即可，数据结构可以用 JDK 自带的 ArrayBlockingQueue 。
4.2 写一个适用于生产环境的 MQ
当然，我们的目标绝不止于一个 MQ 雏形，而是希望实现一个可用于生产环境的消息中间件，那难度肯定就不是一个量级了，具体我们该如何下手呢？
1、先把握这个问题的关键点
假如我们还是只考虑最基础的功能：发消息、存消息、消费消息（支持发布-订阅模式）。
那在生产环境中，这些基础功能将面临哪些挑战呢？我们能很快想到下面这些：
1、高并发场景下，如何保证收发消息的性能？
2、如何保证消息服务的高可用和高可靠？
3、如何保证服务是可以水平任意扩展的？
4、如何保证消息存储也是水平可扩展的？
5、各种元数据（比如集群中的各个节点、主题、消费关系等）如何管理，需不需要考虑数据的一致性？
可见，高并发场景下的三高问题在你设计一个 MQ 时都会遇到，「如何满足高性能、高可靠等非功能性需求」才是这个问题的关键所在。
2、整体设计思路
看下整体架构，会涉及三类角色：
另外，将「一发一存一消费」这个核心流程进一步细化后，比较完整的数据流如下：
基于上面两个图，我们可以很快明确出 3 类角色的作用，分别如下：
1、Broker（服务端）：MQ 中最核心的部分，是 MQ 的服务端，核心逻辑几乎全在这里，它为生产者和消费者提供 RPC 接口，负责消息的存储、备份和删除，以及消费关系的维护等。
2、Producer（生产者）：MQ 的客户端之一，调用 Broker 提供的 RPC 接口发送消息。
3、Consumer（消费者）：MQ 的另外一个客户端，调用 Broker 提供的 RPC 接口接收消息，同时完成消费确认。
3、详细设计
下面，再展开讨论下一些具体的技术难点和可行的解决方案。
- 难点1：RPC 通信
解决的是 Broker 与 Producer 以及 Consumer 之间的通信问题。如果不重复造轮子，直接利用成熟的 RPC 框架 Dubbo 或者 Thrift 实现即可，这样不需要考虑服务注册与发现、负载均衡、通信协议、序列化方式等一系列问题了。
当然，你也可以基于 Netty 来做底层通信，用 Zookeeper、Euraka 等来做注册中心，然后自定义一套新的通信协议（类似 Kafka），也可以基于 AMQP 这种标准化的 MQ 协议来做实现（类似 RabbitMQ）。对比直接用 RPC 框架，这种方案的定制化能力和优化空间更大。
- 难点2：高可用设计
高可用主要涉及两方面：Broker 服务的高可用、存储方案的高可用。可以拆开讨论。
Broker 服务的高可用，只需要保证 Broker 可水平扩展进行集群部署即可，进一步通过服务自动注册与发现、负载均衡、超时重试机制、发送和消费消息时的 ack 机制来保证。
存储方案的高可用有两个思路：1）参考 Kafka 的分区 + 多副本模式，但是需要考虑分布式场景下数据复制和一致性方案（类似 Zab、Raft等协议），并实现自动故障转移；2）还可以用主流的 DB、分布式文件系统、带持久化能力的 KV 系统，它们都有自己的高可用方案。
- 难点3：存储设计
消息的存储方案是 MQ 的核心部分，可靠性保证已经在高可用设计中谈过了，可靠性要求不高的话直接用内存或者分布式缓存也可以。这里重点说一下存储的高性能如何保证？这个问题的决定因素在于存储结构的设计。
目前主流的方案是：追加写日志文件（数据部分） + 索引文件的方式（很多主流的开源 MQ 都是这种方式），索引设计上可以考虑稠密索引或者稀疏索引，查找消息可以利用跳转表、二份查找等，还可以通过操作系统的页缓存、零拷贝等技术来提升磁盘文件的读写性能。
如果不追求很高的性能，也可以考虑现成的分布式文件系统、KV 存储或者数据库方案。
- 难点4：消费关系管理
为了支持发布-订阅的广播模式，Broker 需要知道每个主题都有哪些 Consumer 订阅了，基于这个关系进行消息投递。
由于 Broker 是集群部署的，所以消费关系通常维护在公共存储上，可以基于 Zookeeper、Apollo 等配置中心来管理以及进行变更通知。
- 难点5：高性能设计
存储的高性能前面已经谈过了，当然还可以从其他方面进一步优化性能。
比如 Reactor 网络 IO 模型、业务线程池的设计、生产端的批量发送、Broker 端的异步刷盘、消费端的批量拉取等等。
4.3 小结
再总结下，要回答好：如何设计一个 MQ？
1、需要从功能性需求（收发消息）和非功能性需求（高性能、高可用、高扩展等）两方面入手。
2、功能性需求不是重点，能覆盖 MQ 最基础的功能即可，至于延时消息、事务消息、重试队列等高级特性只是锦上添花的东西。
3、最核心的是：能结合功能性需求，理清楚整体的数据流，然后顺着这个思路去考虑非功能性的诉求如何满足，这才是技术难点所在。