消息中间件需要解决的问题
1、Publish/Subscribe
发布订阅是消息中间件的最基本功能，也是相对于传统RPC通信而言。在此不再详述。
2、Message Priority
规范中描述的优先级是指在一个消息队列中，每条消息都有不同的优先级，一般用整数来描述，优先级高的消息先投递，如果消息完全在一个内存队列中，那么在投递前可以按照优先级排序，令优先级高的先投递。
对于优先级问题，可以归纳为2类
1) 只要达到优先级目的即可，不是严格意义上的优先级，通常将优先级划分为高、中、低，或者再多几个级别。每个优先级可以用不同的topic表示，发消息时，指定不同的topic来表示优先级，这种方式可以解决绝大部分的优先级问题，但是对业务的优先级精确性做了妥协。
2) 严格的优先级，优先级用整数表示，例如0 ~ 65535，这种优先级问题一般使用不同topic解决就非常不合适。如果要让MQ解决此问题，会对MQ的性能造成非常大的影响。这里要确保一点，业务上是否确实需要这种严格的优先级，如果将优先级压缩成几个，对业务的影响有多大？
3、Message Order
消息有序指的是一类消息消费时，能按照发送的顺序来消费。例如：一个订单产生了3条消息，分别是订单创建，订单付款，订单完成。消费时，要按照这个顺序消费才能有意义。但是同时订单之间是可以并行消费的。
4、Message Filter
Broker端消息过滤
在Broker中，按照Consumer的要求做过滤，优点是减少了对于Consumer无用消息的网络传输。
缺点是增加了Broker的负担，实现相对复杂。
Consumer端消息过滤
这种过滤方式可由应用完全自定义实现，但是缺点是很多无用的消息要传输到Consumer端。
5、Message Persistence
几种持久化方式：
(1). 持久化到数据库，例如Mysql。
(2). 持久化到KV存储，例如levelDB、伯克利DB等KV存储系统。
(3). 文件记录形式持久化，例如Kafka，RocketMQ
(4). 对内存数据做一个持久化镜像，例如beanstalkd，VisiNotify
(1)、(2)、(3)三种持久化方式都具有将内存队列Buffer进行扩展的能力，(4)只是一个内存的镜像，作用是当Broker挂掉重启后仍然能将之前内存的数据恢复出来。
JMS与CORBA Notification规范没有明确说明如何持久化，但是持久化部分的性能直接决定了整个消息中间件的性能。
6、Message Reliablity
影响消息可靠性的几种情况：
(1). Broker正常关闭
(2). Broker异常Crash
(3). OS Crash
(4). 机器掉电，但是能立即恢复供电情况。
(5). 机器无法开机（可能是cpu、主板、内存等关键设备损坏）
(6). 磁盘设备损坏。
(1)、(2)、(3)、(4)四种情况都属于硬件资源可立即恢复情况，RocketMQ在这四种情况下能保证消息不丢，或者丢失少量数据（依赖刷盘方式是同步还是异步）。
(5)、(6)属于单点故障，且无法恢复，一旦发生，在此单点上的消息全部丢失。RocketMQ在这两种情况下，通过异步复制，可保证99%的消息不丢，但是仍然会有极少量的消息可能丢失。通过同步双写技术可以完全避免单点，同步双写势必会影响性能，适合对消息可靠性要求极高的场合，例如与Money相关的应用。
7、Low Latency Messaging
在消息不堆积情况下，消息到达Broker后，能立刻到达Consumer。
8、At least Once
是指每个消息必须投递一次
9、Exactly Only Once
(1). 发送消息阶段，不允许发送重复的消息。
(2). 消费消息阶段，不允许消费重复的消息。
此问题的本质原因是网络调用存在不确定性，即既不成功也不失败的第三种状态，所以才产生了消息重复性问题。
10、Broker的Buffer满了怎么办?
Broker 的 Buffer 通常指的是 Broker 中一个队列的内存 Buffer 大小，这类 Buffer 通常大小有限，如果 Buffer 满 了以后怎么办?
下面是 CORBA Notification 规范中处理方式:
(1). RejectNewEvents
拒绝新来的消息，向 Producer 返回 RejectNewEvents 错误码。
(2). 按照特定策略丢弃已有消息
a) AnyOrder - Any event may be discarded on overflow. This is the default setting for this property.
b) FifoOrder - The first event received will be the first discarded.
c) LifoOrder - The last event received will be the first discarded.
d) PriorityOrder - Events should be discarded in priority order, such that lower priority
events will be discarded before higher priority events.
e) DeadlineOrder - Events should be discarded in the order of shortest expiry deadline first.
11 、回溯消费
回溯消费是指 Consumer 已经消费成功的消息，由于业务上需求需要重新消费，要支持此功能，Broker 在向Consumer 投递成功消息后，消息仍然需要保留。并且重新消费一般是按照时间维度，例如由于 Consumer 系统故障，恢复后需要重新消费 1 小时前的数据，那么 Broker 要提供一种机制，可以按照时间维度来回退消费进度。
12、 消息堆积
消息中间件的主要功能是异步解耦，还有个重要功能是挡住前端的数据洪峰，保证后端系统的稳定性，这就要 求消息中间件具有一定的消息堆积能力，消息堆积分以下两种情况:
(1). 消息堆积在内存 Buffer，一旦超过内存 Buffer，可以根据一定的丢弃策略来丢弃消息，如 CORBA Notification 规范中描述。适合能容忍丢弃消息的业务，这种情况消息的堆积能力主要在于内存 Buffer 大小，而且消息 堆积后，性能下降不会太大，因为内存中数据多少对于对外提供的访问能力影响有限。
(2). 消息堆积到持久化存储系统中，例如DB，KV存储，文件记录形式。
当消息不能在内存 Cache 命中时，要不可避免的访问磁盘，会产生大量读 IO，读 IO 的吞吐量直接决定了 消息堆积后的访问能力。
评估消息堆积能力主要有以下四点:
(1). 消息能堆积多少条，多少字节?即消息的堆积容量。
(2). 消息堆积后，发消息的吞吐量大小，是否会受堆积影响? (3). 消息堆积后，正常消费的Consumer是否会受影响?
(4). 消息堆积后，访问堆积在磁盘的消息时，吞吐量有多大?
13、分布式事务
已知的几个分布式事务规范，如 XA，JTA 等。其中 XA 规范被各大数据库厂商广泛支持，如 Oracle，Mysql 等。 其中 XA 的 TM 实现佼佼者如 Oracle Tuxedo，在金融、电信等领域被广泛应用。
分布式事务涉及到两阶段提交问题，在数据存储方面的方面必然需要 KV 存储的支持，因为第二阶段的提交回 滚需要修改消息状态，一定涉及到根据 Key 去查找 Message 的动作。
14 、定时消息
定时消息是指消息发到 Broker 后，不能立刻被 Consumer 消费，要到特定的时间点或者等待特定的时间后才能 被消费。
如果要支持任意的时间精度，在 Broker 层面，必须要做消息排序，如果再涉及到持久化，那么消息排序要不 可避免的产生巨大性能开销。
4.15 消息重试
Consumer 消费消息失败后，要提供一种重试机制，令消息再消费一次。Consumer 消费消息失败通常可以认为 有以下几种情况
1. 由于消息本身的原因，例如反序列化失败，消息数据本身无法处理(例如话费充值，当前消息的手机号被 注销，无法充值)等。 这种错误通常需要跳过这条消息，再消费其他消息，而这条失败的消息即使立刻重试消费，99%也不成功， 所以最好提供一种定时重试机制，即过 10s 秒后再重试。
2. 由于依赖的下游应用服务不可用，例如 db 连接不可用，外系统网络不可达等。 遇到这种错误，即使跳过当前失败的消息，消费其他消息同样也会报错。这种情况建议应用 sleep 30s，再 消费下一条消息，这样可以减轻 Broker 重试消息的压力。
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