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消息中间件设计
消息中间件(MQ)，主要功能主要涉及到：Producer、Broker、消息消费者...等等。
1、生产者（Producer）
主要职责是生成消息并发送到队列，可以理解为消息的“发起者”。
生产者生成的消息，会被打包并发送到指定的队列（Queue），队列负责后续的持久化和管理。
生产者，一般需要支持异步、和同步模式的消息发送。
这里的核心点是：异步模式，可以更高的提高吞吐量、和减少发送等待时间。
2、消息队列（Queue）
这里会涉及到：存储(Broker)、以及消息路由、消息分发...等等。
核心存储模块
负责存储生产者发送的消息，并按照一定的策略持久化消息。
比如：文件系统、数据库。。。等，以保证即使系统崩溃后，消息也不会丢失。
消息管理
包括:对消息的入队（生产者写入）/和出队（消费者读取），并负责处理消息的顺序性、过期和删除。
路由和分发
消息队列可以根据消息主题或标签，进行不同队列或分区的消息路由，使消费者可以根据订阅条件接收特定消息。
3、消费者（Consumer）
负责从队列中接收消息并处理，可以理解为消息的“处理者”。
消费者可以采用拉取模式（主动获取）/或推送模式（由队列推送消息）来接收消息。
消息存储选型
设计消息中间件（MQ）时，需要重点关注：消息存储、传递机制、可靠性保障...等等，高可用设计等几个方面。
首先，消息存储，就会涉及到具体的存储介质。
选择合适的消息存储方式，需要根据具体的业务需求、和系统特点进行权衡。
比如：常见的存储格式有：
1. 内存存储
优点：高性能，低延迟；
缺点：数据易丢失，容量受限；
适用场景：对性能要求极高，可以容忍数据丢失的场景。
2. 文件系统存储
优点：持久化，成本低；
缺点：I/O性能较低；
适用场景：需要持久化但对性能要求不是特别高的场景。
3. 数据库存储
优点：结构化存储，易于管理和查询；
缺点：性能相对较低，成本较高；
适用场景：需要复杂查询和管理的消息系统。
4. 分布式存储
优点：高可用性，易扩展；
缺点：实现复杂，成本较高；
适用场景：大规模分布式系统，需要高可用和易扩展的场景。
消息可靠性
消息的可靠性，也是非常重要的，常见的包含：
1.至少一次处理：
使用消息确认机制（ACK），即消费者在接收到消息并处理成功后，发送ACK确认，消息队列才移除该消息。
未收到ACK的消息会被重新投递到消费者，保证消息不会丢失，但可能会被多次处理。
2.最多一次处理：
适合对幂等性要求较高的场景，通过消息的去重或检测机制，确保消息被消费后直接删除，不会重复消费。
例如可以在发送ACK前直接删除消息，防止消息的多次传递。
3.正好一次处理（Exactly Once）：
通过分布式事务、唯一消息ID或幂等机制来实现，确保消息只被处理一次，适合对数据一致性要求较高的系统。
消息模式实现
消息传递实现，一般都需要实现常见的，比如：点对点模式、以及发布/订阅模式。
1.点对点模式
消息由一个生产者发送到指定队列，只有一个消费者可以消费此消息，适合典型的任务处理或单一消费者场景。
消费者完成处理后，需要发送确认（ACK）来通知MQ已成功消费，队列才能删除该消息。
2.发布/订阅模式
消息被发送到特定主题（Topic），多个订阅者可以订阅该主题，接收并处理消息。
发布/订阅模式适用于广播、事件通知等场景，通常需要保证不同订阅者独立消费各自的消息。
支持持久化订阅，即消费者在离线时仍能接收到重新上线后的未处理消息。
消息重试和错误处理
消息中间件中的重试机制、和错误处理，是确保消息可靠传递的关键组成部分。
1.重试机制
当消费者处理消息失败时，可以实现重试机制，将失败消息重新投递。
常见的方案有：
定时重试：按照预设的时间间隔进行重试；
指数退避：重试间隔随着失败次数增加而增加；
最大重试次数：设置重试上限，避免无限重试。
设置重试次数限制，避免过度重试，常见方案是固定间隔重试、或指数退避（延迟逐步增加的重试策略）。
2.死信队列（DLQ）
超过重试次数后，将消息投递到死信队列，以便后续查看和手动处理。
很多主流的消息中间件，比如：RocketMQ。。。等等，都会有自己的实现。
死信队列还可以用于存储因格式错误、不可达等导致的处理失败消息，便于系统运维分析问题。
3. 错误处理策略
常见的策略，包含：
忽略错误：适用于非关键消息；
重新入队：将失败的消息重新放入队列；
错误通知：向管理员或监控系统发送警报。
4.幂等性处理
确保重复处理同一消息不会导致不良后果，通常通过唯一标识符实现，这里也会涉及到：幂等性的处理等等。
以上
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