消息队列——数十万级消息的消费方案

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背景：

​ 下游平台通过消息队列上报监控消息，但是消息量很大，在三分钟左右可以达到百万级别，而对于我的服务来说，我需要对这些消息进行一些业务处理，然后再存入es中。（为了简化场景，以下对于消息的处理只是单纯的存储到es中）

服务启动不到10s，es中写入的数据

青铜方案：

​ MQ只要收到消息，就直接调用es进行存储。

伪代码如下：

// 伪代码版本
public void processRequestMessage(MessageInfo info) {
    // 将接收到的信息对象复制为一个新对象（例如，监控数据对象）
     MonitorData monitorData = Util.copyProperties(info, MonitorData.class);
    // 将新对象的 JSON 字符串索引到 Elasticsearch 中
     elasticClient.index("monitor_index", info.getId(), convertToJson(monitorData), false);
}

存在的问题：

​ 不难发现，这样的实现方式，会导致消息消费速度非常慢，甚至导致消息积压和服务挂掉，因为这里对es的调用次数=消息条数，通过在本地的测试中也可以发现，即使在关闭掉消息生产者后，还是需要很长一段时间才能将消息消费完全消费掉。

白银方案：

​ 通过瓶颈，可以很自然的想到使用es的批量增加，那么只需要实现一个缓冲池，将消息暂存到缓冲池中，在达到一定大小的时候再统一在es存储

伪代码如下：

@Component
@Slf4j
public class ESOperationMonitorBuffer{

    private static final int BUFFER_SIZE = 100;  // 缓冲池大小
    private List<ElasticDoc> buffer;  // 用于存储消息的缓冲池

    @Autowired
    private ElasticClient elasticClient;
    private String indexName = EsConstans.NODE_MONITOR_INDEX;  // Elasticsearch 索引名称

    public ESOperationMonitorBuffer() {
        this.buffer = new ArrayList<>();
    }

    // 添加消息到缓冲池
    public void addMessage(WlwMessageShareInfo message)  {
        ElasticDoc elasticDoc = new ElasticDoc();
        elasticDoc.setIndex(indexName);
        MonitorESData monitorESData = BeanUtil.copyProperties(message, MonitorESData.class);
        elasticDoc.setDoc(JSONObject.toJSONString(monitorESData));
        buffer.add(elasticDoc);
        if(buffer.size() > BUFFER_SIZE){
        	flush();
        }
    }

    /**
     * 执行 flush 操作
     */
    private void flush()  {
       log.info("开始批量插入 Elasticsearch，共 {} 条数据", buffer.size());
            if (buffer.isEmpty()) {
                return;  // 如果缓冲池为空，不执行操作
            }
            BulkResponse index = elasticClient.index(buffer, false);// 批量插入
            if (index.hasFailures()) {
                log.error("批量插入 Elasticsearch 失败，失败原因：{}", index.buildFailureMessage());
            }
            // 清空缓冲池
            buffer.clear();
    }

    // 如果程序关闭前有剩余数据，执行 flush 操作
    public void close() throws IOException {
    }

}

存在的问题：

1. 若消息数量一直没达到阈值，就一直不会保存到es

2. 存在并发问题，ConcurrentModificationException（并发修改异常），是基于java集合中的 快速失败（fail-fast） 机制产生的，在使用迭代器遍历一个集合对象时，如果遍历过程中对集合对象的内容进行了增删改，就会抛出该异常。快速失败机制使得java的集合类不能在多线程下并发修改，也不能在迭代过程中被修改。在上面场景中的表现就是在flush操作中时，又有消息进入到了buffer中。

黄金方案：

​ 解决问题1：可以开启一个定时任务去执行flush方法

​ 解决问题2：可能大家第一时间会想到对buffer加锁，但是这样又会导致在存入buffer的时候速度慢，所以不难想到可以对 flush() 方法加锁， 但是这样一来还是无法解决buffer存在的并发问题，怎么办呢？其实很简单，我们可以用两个buffer来分别给add()方法和flush()方法使用，这样一来，就可以避免并发问题，并且继续对flush()方法加锁，避免和定时任务同时执行，导致数据重复。

伪代码如下：

@Component
@Slf4j
public class ESOperationMonitorBuffer implements CommandLineRunner {

    private static final int BUFFER_SIZE = 100;  // 缓冲池大小
    private List<ElasticDoc> buffer;  // 用于存储消息的缓冲池
    private List<ElasticDoc> temBuffer;  // 用于存储临时消息的缓冲池

    @Autowired
    private ElasticClient elasticClient;
    private String indexName = EsConstans.NODE_MONITOR_INDEX;  // Elasticsearch 索引名称
    private Lock lock = new ReentrantLock();
    
    public ESOperationMonitorBuffer() {
        this.buffer = new ArrayList<>();
        this.temBuffer = new ArrayList<>();
    }

    // 添加消息到缓冲池
    public void addMessage(WlwMessageShareInfo message)  {
        ElasticDoc elasticDoc = new ElasticDoc();
        elasticDoc.setIndex(indexName);
        MonitorESData monitorESData = BeanUtil.copyProperties(message, MonitorESData.class);
        elasticDoc.setDoc(JSONObject.toJSONString(monitorESData));
        temBuffer.add(elasticDoc);

        // 当缓冲池达到设定大小时，批量插入到 Elasticsearch
        if (temBuffer.size() >= BUFFER_SIZE) {
            lock.lock();
            try{
                buffer.addAll(temBuffer);
                temBuffer.clear();
            }catch(Exception e){
                log.error("添加消息到缓冲池失败",e);
            }finally {
                lock.unlock();
            }
            flush();
        }
    }

    /**
     * 执行 flush 操作
     */
    private void flush()  {
        lock.lock();
        try{
            log.info("开始批量插入 Elasticsearch，共 {} 条数据", buffer.size());
            if (buffer.isEmpty()) {
                return;  // 如果缓冲池为空，不执行操作
            }
            BulkResponse index = elasticClient.index(buffer, false);// 批量插入
            if (index.hasFailures()) {
                log.error("批量插入 Elasticsearch 失败，失败原因：{}", index.buildFailureMessage());
            }
            // 清空缓冲池
            buffer.clear();
        }catch (Exception e){
            log.info("批量插入 Elasticsearch 失败",e);
        }finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    // 如果程序关闭前有剩余数据，执行 flush 操作
    public void close() throws IOException {
    }

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        log.info("启动 ESOperationMonitorBuffer 缓冲池，开启线程池定时执行flush操作");
        // 定时执行 flush 操作
        ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(1);
        scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(()->{
            try{
                flush();
            }catch (Exception e){
                log.error("定时执行 flush 操作失败",e);
            }
        },1,5, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

文章来源:https://www.cnblogs.com/awstan/p/18466335
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