#研发中间件介绍#异步消息可靠推送Notify

电商系统为什么需要 NotifyServer？

如子柳所说，电商系统『需要两种中间件系统，一种是实时调用的中间件（淘宝的HSF，高性能服务框架）、一种是异步消息通知的中间件（淘宝的Notify）』。那么用传统的 ActiveMQ/RabbitMQ 来实现异步消息发布和订阅不行吗？

2013年之前我们确实用的是 ActiveMQ，当然主要是订阅者 Pull 模式，选 MySQL 做消息持久化存储，SA 还为此反复测试了各种高可用方案，如下图所示，ActiveMQ 5.8，mq主从+mysql互为主从+MMM。

图1 mq 高可用

它有三个问题。

第一，它对上游发布者要求可能不是那么高，但要求下游实现消息订阅时要健壮，比如订阅者把消息读走了后它挂了也得不丢弃消息继续处理，比如非常重要的消息不能只有一个单点订阅者，必须有订阅者集群，但又不能重复处理消息。我在《#研发中间件介绍#JobCenter》中说过，对每一位开发者维护者提出高要求，这不是我们的解题思路。我在《职场培训第五期：职场的真相》中给出了解题思路：『 要摒弃单纯依靠员工之间互相提醒、依靠个人认真细致来规避相同错误的固有思路，铁打营盘流水兵，靠 人终归是靠不住的，最好靠遵循规则的机器』。是的，异步消息的可靠推送（Push），应该是消息中间件的职责。

第二， ActiveMQ 的高可用方案在可伸缩上不那么灵活，不适合电商业务。譬如说，我一开始用一组 [(mq1+mysql1(master角色)),(mq2+mysql2)] 来支撑所有业务的异步消息，但突然七夕节一个销售验证高峰即将到来，需要尽量平滑地把某些消息队列转移出去，用另一组支撑；或者我看某个消息队列的消息量比较大，想追加一个 mysql 节点单独存储它的消息。总之就是线上尽量平滑地扩容 mq server和 database，这事儿还得咱们自己从头搞才顺手。

最后一个问题是所有开源系统的典型问题， 伴随着开源系统以及各种 Driver 的版本升级，我们会一路踏入它埋下的每一个大大小小的坑。当然，不是说我们自己写的中间件就没有 Bug，但 ActiveMQ 确实让人摊手，如下面的 RCA 案例所示。

RCA：ActiveMQ 的生产者流量控制导致订单中心大量线程挂起；
RCA：PHP连MQ超时导致主库连接被打满，引发众多应用数据不一致——原因在于 PHP::Stomp 包的默认重试次数和默认超时时间；
RCA：调小 ActiveMQ之持久化 MySQL 的 wait_timeout 导致发送 MQ 消息频频失败。

最终我们还是选择自己来面对如下场景，采用 Push 模式（NotifyServer 主动向下游 Push 消息）：

图2 一个异步消息需要很多订阅者集群分头处理

淘宝是怎么考虑这些问题的？

可靠性：
- 消息的投递分为两个阶段
  - 发布者向Broker发送消息
  - Broker向订阅者投递消息
- 因此，消息有可能在三个地方丢失
  - 发布者到Broker之间
  - Broker本身
  - 从Broker到订阅者
稳定性
- 监视
  - Broker内存使用
  - 消息收发功能
  - 消息堆积情况
  - 存储的插入速度
  - 各个任务队列长度
  - 其他各项即时统计数据等
- 控制
  - 自动移除失效存储节点
  - 优雅降级的控制
  - 添加新存储节点
  - 添加新Broker
限制
- 有可能产生重复消息
- 对订阅者的要求
  - 幂等性 f(f(x)) = f(x)
  - 重复调用多次产生的业务结果与调用一次产生的业务结果相同

它内部两个消息中间件产品的区别为：

图3 消息中间件对比

以上资料出自于《消息中间件-Notify的概念和原理.pdf》。

窝窝如何实现 NotifyServer 的？

2013年2月，经过几轮的讨论，技术选型初步确定，研发2部传志开始构建 NotifyServer。

他设计了如下概念：

图4 notifyserver 的几个角色概念

技术模型可以描述为：

模块关系
- 各个模块（队列、生产者、交换中心、DB、消息体缓存、队列缓存、日志缓存、分配中心、消费者）存在一定的对应关系，通过这些对应关系能够更好路由和分流消息，动态扩展系统，改善系统瓶颈。
- 这些对应关系都存储在控制中心关系数据库中，通过控制台界面来进行配置，各模块在启动和定时到控制中心来更新这些关系，用于消息的分配。
- 这些关系都遵守一定规则，添加更改不会影响系统的稳定性，如：一个队列必须对应两个以上的交换中心来处理消息，如果DB中还有消息没有消费完毕不允许直接删除，等等。
模块监控
- 控制台定期测试各个模块的健康状况。
- 各个模块会定期向控制中心发送一些监控数据，报告自己的运行状态。
- 控制台收集监控数据，以图表、拓扑图等形式向管理人员展示或报警。
消息跟踪
- 每一条消息在进入系统后都会被分配一个唯一标识。
- 各模块在处理消息时都会产生特定的日志信息，日志信息实时的传送到日志系统。
- 唯一标识+日志+各模块信息和关系可以容易的跟踪每一条消息的执行情况。

那么最简单的消息消费泳道图如下所示：

图5 消息消费

分配中心主导的慢速/重试Push，它会尽量从缓存（Redis）中拿消息体，尽量减少对 DB 的访问，尤其是消息体特别大的时候，效果会比较明显，如下图所示。

图6 重试的泳道图

对于可伸缩、高可用，他是这么考虑的：

吞吐量：
- 交换中心、分配中心都采用平行结构。
- 队列使用持久化方式缓存，使用缓存减少对DB的操作。
- 交换中心与分配中心分离，性能互不影响。
- 动态改变网络拓扑结构，分流系统瓶颈。
- 动态控制吞吐量参数，调整系统性能。
扩展性
- 交换中心、分配中心、DB、缓存可以动态添加或删除。
- 队列路由路径可以动态改变。
可用性
- 交换中心、分配中心采用平行方式提高可用性。
- DB采用 master-master 方式提高可用性。
- 缓存采用多点读写方式提过可用性。
一致性
- 消息状态持久化在DB，未分配或消费失败的会再次被提取。
- 分配中心采用快慢两种方式接收消息处理消息。
等幂性
- 缓存保存正在处理的消息，防止重复分配。