如何保证中间件mq rabbitmq高可用

为什么需要保证消息队列的高可用?

虽然消息队列有着异步,解耦,削峰的优点,但是消息队列实际却是一种非常复杂的架构,它在解决一些技术方案难题的同时,也给系统的复杂度提升了一个数量级。

引入消息队列不仅提升了系统的复杂度,还大大降低了系统的可靠性,因为消息队列是外部中间件,系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉。本来你就是 A 系统调用 BCD 三个系统的接口就好了，人 ABCD 四个系统好好的，没啥问题，你偏加个 MQ 进来，万一 MQ 挂了咋整，MQ 一挂，整套系统崩溃的，你不就完了？

如果有人问到你MQ的知识，高可用是必问的，因为MQ的缺点，刚才已经说过了，有好多，导致系统可用性降低，等等。所以只要你用了MQ，接下来问的一些要点肯定就是围绕着MQ的那些缺点怎么来解决了。

要是你傻乎乎的就干用了一个MQ，各种问题从来没考虑过，那你就杯具了，面试官对你的印象就是，只会简单实用一些技术，没任何思考，马上对你的印象就不太好了。

（1）RabbitMQ的高可用性

RabbitMQ是比较有代表性的，因为是基于主从做高可用性的，我们就以他为例子讲解第一种MQ的高可用性怎么实现。

怎么保证消息队列的高可用

RabbitMQ 有三种模式：单机模式、普通集群模式、镜像集群模式。

单机模式
单机模式，就是 Demo 级别的，就是平时自己安装在自己电脑上熟悉用的,生产环境不会用

普通集群模式
普通集群模式，就是在多台机器上启动多个 RabbitMQ 实例，每个机器启动一个。你创建的 queue，只会放在一个 RabbitMQ 实例上，但是每个实例都同步 queue 的元数据（元数据可以认为是 queue 的一些配置信息，通过元数据，可以找到 queue 所在实例）。你消费的时候，实际上如果连接到了另外一个实例，那么那个实例会从 queue 所在实例上拉取数据过来。
缺点就是集群内部可能产生大量数据传输,可用性无保障,如果queue所在节点宕机,数据则丢失了

 

这种方式确实很麻烦，也不怎么好，没做到所谓的分布式，就是个普通集群。因为这导致你要么消费者每次随机连接一个实例然后拉取数据，要么固定连接那个queue所在实例消费数据，前者有数据拉取的开销，后者导致单实例性能瓶颈。

而且如果那个放queue的实例宕机了，会导致接下来其他实例就无法从那个实例拉取，如果你开启了消息持久化，让rabbitmq落地存储消息的话，消息不一定会丢，得等这个实例恢复了，然后才可以继续从这个queue拉取数据。

所以这个事儿就比较尴尬了，这就没有什么所谓的高可用性可言了，这方案主要是提高吞吐量的，就是说让集群中多个节点来服务某个queue的读写操作。

 

镜像集群模式
跟普通集群模式不一样的是，在镜像集群模式下，你创建的 queue，无论元数据还是 queue 里的消息都会存在于多个实例上，就是说，每个 RabbitMQ 节点都有这个 queue 的一个完整镜像，包含 queue 的全部数据的意思。然后每次你写消息到 queue 的时候，都会自动把消息同步到多个实例的 queue 上。
实现镜像集群模式,可以在RabbitMQ后台新增一个策略，这个策略是镜像集群模式的策略，指定的时候是可以要求数据同步到所有节点的，也可以要求同步到指定数量的节点，再次创建 queue 的时候，应用这个策略，就会自动将数据同步到其他的节点上去了。

这样的话，好处在于，你任何一个机器宕机了，其它机器（节点）还包含了这个 queue 的完整数据，别的 consumer 都可以到其它节点上去消费数据。坏处在于，第一，这个性能开销很大，消息需要同步到所有机器上，导致网络带宽压力和消耗很重！第二，不是分布式的，就没有扩展性可言了，如果某个 queue 负载很重，你加机器，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。

那么怎么开启这个镜像集群模式呢？我这里简单说一下，其实很简单rabbitmq有很好的管理控制台，就是在后台新增一个策略，这个策略是镜像集群模式的策略，指定的时候可以要求数据同步到所有节点的，也可以要求就同步到指定数量的节点，然后你再次创建queue的时候，应用这个策略，就会自动将数据同步到其他的节点上去了。