Update 消息队列.md

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

notes/消息队列.md

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         * [发布/订阅](#发布订阅)
     * [二、使用场景](#二使用场景)
         * [异步处理](#异步处理)
-        * [流量削锋](#流量削锋)
+        * [流量削峰](#流量削峰)
         * [应用解耦](#应用解耦)
     * [三、可靠性](#三可靠性)
         * [发送端的可靠性](#发送端的可靠性)
+        * [消息队列的可靠性](#消息队列的可靠性)
         * [接收端的可靠性](#接收端的可靠性)
+    * [四、顺序性](#四顺序性)
+    * [五、消息堆积](#五消息堆积)
     * [参考资料](#参考资料)
 <!-- GFM-TOC -->
 
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 <div align="center"> <img src="https://cs-notes-1256109796.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/image-20191212011410374.png"/> </div><br>
 
+Kafka、RocketMQ 等通过消费者组把两种模型结合起来：一条消息会发送给每个订阅它的消费者组，但在一个消费者组内只会被一个消费者消费。
+
 发布与订阅模式和观察者模式有以下不同：
 
 - 观察者模式中，观察者和主题都知道对方的存在；而在发布与订阅模式中，生产者与消费者不知道对方的存在，它们之间通过频道进行通信。
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 只有在业务流程允许异步处理的情况下才能这么做，例如上面的注册流程中，如果要求用户对验证邮件进行点击之后才能完成注册的话，就不能再使用消息队列。
 
-### 流量削锋
+### 流量削峰
 
 在高并发的场景下，如果短时间有大量的请求到达会压垮服务器。
 
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 通过使用消息队列，一个模块只需要向消息队列中发送消息，其它模块可以选择性地从消息队列中订阅消息从而完成调用。
 
+引入消息队列的代价是系统多了一个需要保证高可用的组件，并且需要处理下面的可靠性和顺序性问题。
+
 ## 三、可靠性
 
+一条消息要经过发送、存储、消费三个环节，每个环节都可能丢失消息。
+
 ### 发送端的可靠性
 
 发送端完成操作后一定能将消息成功发送到消息队列中。
 
 实现方法：在本地数据库建一张消息表，将消息数据与业务数据保存在同一数据库实例里，这样就可以利用本地数据库的事务机制。事务提交成功后，将消息表中的消息转移到消息队列中，若转移消息成功则删除消息表中的数据，否则继续重传。
 
+消息队列在持久化消息之后才向发送端返回确认，发送端没有收到确认就进行重传。
+
+### 消息队列的可靠性
+
+消息队列收到消息后需要持久化到磁盘，并复制到多个副本上，避免单个节点宕机导致消息丢失。
+
 ### 接收端的可靠性
 
 接收端能够从消息队列成功消费一次消息。
 
-两种实现方法：
+接收端在处理完成之后才向消息队列确认，处理过程中崩溃的话消息会被重新投递，因此一条消息可能被重复消费，需要做到：
 
 - 保证接收端处理消息的业务逻辑具有幂等性：只要具有幂等性，那么消费多少次消息，最后处理的结果都是一样的。
 - 保证消息具有唯一编号，并使用一张日志表来记录已经消费的消息编号。
 
+## 四、顺序性
+
+消息队列通常只保证单个队列（Kafka 中的分区）内的消息有序，多个队列之间没有顺序保证。
+
+要保证同一业务的消息有序，需要让发送端把这些消息按业务 Key（例如订单号）路由到同一个队列，并且接收端对同一个队列只用一个线程顺序消费。
+
+## 五、消息堆积
+
+消费速度长期低于生产速度时，消息会在队列中堆积。
+
+解决方法是增加消费者数量来提高消费能力，但是消费者数量超过队列（分区）数量之后就不再有效，需要同时增加队列数量。
+
 ## 参考资料
 
 - [Observer vs Pub-Sub](http://developers-club.com/posts/270339/)