消息mq
生产者保证100%的消息投递。事务消息机制。
消费者需要保证幂等消费。唯一id+业务自己实现的幂等。
ACK (Acknowledgement)即是确认字符，在数据通信中，接收站发给发送站的一种传输类控制字符。表示发来的数据已确认接收无误。
到底什么时候该使用MQ？
缘起
一切脱离业务的架构设计与新技术引入都是耍流氓。
引入一个技术之前，首先应该解答的问题是，这个技术解决什么问题。
MQ是干嘛的
消息总线（Message Queue），后文称MQ，是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。
在互联网架构中，MQ是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。 使用了MQ之后，消息发送上游只需要依赖MQ，逻辑上和物理上都不用依赖其他服务。
什么时候不使用消息总线
既然MQ是互联网分层架构中的解耦利器，那所有通讯都使用MQ岂不是很好？这是一个严重的误区，调用与被调用的关系，是无法被MQ取代的。
MQ的不足是： 1）系统更复杂，多了一个MQ组件 2）消息传递路径更长，延时会增加 3）消息可靠性和重复性互为矛盾，消息不丢不重难以同时保证 4）上游无法知道下游的执行结果，这一点是很致命的
举个栗子：用户登录场景，登录页面调用passport服务，passport服务的执行结果直接影响登录结果，此处的“登录页面”与“passport服务”就必须使用调用关系，而不能使用MQ通信。
无论如何，记住这个结论：调用方实时依赖执行结果的业务场景，请使用调用，而不是MQ。
什么时候使用MQ
【典型场景一：数据驱动的任务依赖】
什么是任务依赖，举个栗子，互联网公司经常在凌晨进行一些数据统计任务，这些任务之间有一定的依赖关系，比如：
1）task3需要使用task2的输出作为输入
2）task2需要使用task1的输出作为输入 这样的话，tast1, task2, task3之间就有任务依赖关系，必须task1先执行，再task2执行，载task3执行。
对于这类需求，常见的实现方式是，使用cron人工排执行时间表：
1）task1，0:00执行，经验执行时间为50分钟
2）task2，1:00执行（为task1预留10分钟buffer），经验执行时间也是50分钟
3）task3，2:00执行（为task2预留10分钟buffer)
这种方法的坏处是：
1）如果有一个任务执行时间超过了预留buffer的时间，将会得到错误的结果，因为后置任务不清楚前置任务是否执行成功，此时要手动重跑任务，还有可能要调整排班表 2）总任务的执行时间很长，总是要预留很多buffer，如果前置任务提前完成，后置任务不会提前开始
3）如果一个任务被多个任务依赖，这个任务将会称为关键路径，排班表很难体现依赖关系，容易出错
4）如果有一个任务的执行时间要调整，将会有多个任务的执行时间要调整
无论如何，采用“cron排班表”的方法，各任务耦合，谁用过谁痛谁知道（采用此法的请评论留言）
优化方案是，采用MQ解耦：
1）task1准时开始，结束后发一个“task1 done”的消息
2）task2订阅“task1 done”的消息，收到消息后第一时间启动执行，结束后发一个“task2 done”的消息
3) task3同理
采用MQ的优点是：
1）不需要预留buffer，上游任务执行完，下游任务总会在第一时间被执行
2）依赖多个任务，被多个任务依赖都很好处理，只需要订阅相关消息即可
3）有任务执行时间变化，下游任务都不需要调整执行时间
需要特别说明的是，MQ只用来传递上游任务执行完成的消息，并不用于传递真正的输入输出数据。
【典型场景二：上游不关心执行结果】
上游需要关注执行结果时要用“调用”，上游不关注执行结果时，就可以使用MQ了。
举个栗子，58同城的很多下游需要关注“用户发布帖子”这个事件，比如招聘用户发布帖子后，招聘业务要奖励58豆，房产用户发布帖子后，房产业务要送2个置顶，二手用户发布帖子后，二手业务要修改用户统计数据。
对于这类需求，常见的实现方式是，使用调用关系： 帖子发布服务执行完成之后，调用下游招聘业务、房产业务、二手业务，来完成消息的通知，但事实上，这个通知是否正常正确的执行，帖子发布服务根本不关注。
这种方法的坏处是：
1）帖子发布流程的执行时间增加了
2）下游服务当机，可能导致帖子发布服务受影响，上下游逻辑+物理依赖严重
3）每当增加一个需要知道“帖子发布成功”信息的下游，修改代码的是帖子发布服务，这一点是最恶心的，属于架构设计中典型的依赖倒转，谁用过谁痛谁知道（采用此法的请评论留言）
优化方案是，采用MQ解耦：
1）帖子发布成功后，向MQ发一个消息
2)哪个下游关注“帖子发布成功”的消息，主动去MQ订阅
采用MQ的优点是：
1）上游执行时间短
2）上下游逻辑+物理解耦，除了与MQ有物理连接，模块之间都不相互依赖
3）新增一个下游消息关注方，上游不需要修改任何代码
【典型场景三：上游关注执行结果，但执行时间很长】
有时候上游需要关注执行结果，但执行结果时间很长（典型的是调用离线处理，或者跨公网调用），也经常使用回调网关+MQ来解耦。
举个栗子，微信支付，跨公网调用微信的接口，执行时间会比较长，但调用方又非常关注执行结果，此时一般怎么玩呢？
一般采用“回调网关+MQ”方案来解耦：
1）调用方直接跨公网调用微信接口
2）微信返回调用成功，此时并不代表返回成功
3）微信执行完成后，回调统一网关
4）网关将返回结果通知MQ 5)请求方收到结果通知
这里需要注意的是，不应该由回调网关来调用上游来通知结果，如果是这样的话，每次新增调用方，回调网关都需要修改代码，仍然会反向依赖，使用回调网关+MQ的方案，新增任何对微信支付的调用，都不需要修改代码啦。
总结
MQ是一个互联网架构中常见的解耦利器。
什么时候不使用MQ？
上游实时关注执行结果
什么时候使用MQ？
1）数据驱动的任务依赖
2）上游不关心多下游执行结果
3）异步返回执行时间长
1分钟实现“延迟消息”功能
缘起
很多时候，业务有“在一段时间之后，完成一个工作任务”的需求。
例如：滴滴打车订单完成后，如果用户一直不评价，48小时后会将自动评价为5星。 一般来说怎么实现这类“48小时后自动评价为5星”需求呢？
常见方案：启动一个cron定时任务，每小时跑一次，将完成时间超过48小时的订单取出，置为5星，并把评价状态置为已评价。
假设订单表的结构为：t_order(oid, finish_time, stars, status, …)，更具体的，定时任务每隔一个小时会这么做一次：
``select oid from t_order where finish_time > 48hours and status=0;
update t_order set stars=5 and status=1 where oid in[…];
如果数据量很大，需要分页查询，分页update，这将会是一个for循环。
方案的不足：
（1）轮询效率比较低
（2）每次扫库，已经被执行过记录，仍然会被扫描（只是不会出现在结果集中），有重复计算的嫌疑
（3）时效性不够好，如果每小时轮询一次，最差的情况下，时间误差会达到1小时
（4）如果通过增加cron轮询频率来减少（3）中的时间误差，（1）中轮询低效和（2）中重复计算的问题会进一步凸显
如何利用“延时消息”，对于每个任务只触发一次，保证效率的同时保证实时性，是今天要讨论的问题。
高效延时消息设计与实现
高效延时消息，包含两个重要的数据结构：
（1）环形队列，例如可以创建一个包含3600个slot的环形队列（本质是个数组）
（2）任务集合，环上每一个slot是一个Set
同时，启动一个timer，这个timer每隔1s，在上述环形队列中移动一格，有一个Current Index指针来标识正在检测的slot。
Task结构中有两个很重要的属性：
（1）Cycle-Num：当Current Index第几圈扫描到这个Slot时，执行任务
（2）Task-Function：需要执行的任务指针
假设当前Current Index指向第一格，当有延时消息到达之后，例如希望3610秒之后，触发一个延时消息任务，只需：
（1）计算这个Task应该放在哪一个slot，现在指向1，3610秒之后，应该是第11格，所以这个Task应该放在第11个slot的Set中
（2）计算这个Task的Cycle-Num，由于环形队列是3600格（每秒移动一格，正好1小时），这个任务是3610秒后执行，所以应该绕3610/3600=1圈之后再执行，于是Cycle-Num=1
Current Index不停的移动，每秒移动到一个新slot，这个slot中对应。
