面试题：消息队列之RocketMQ优先级与调度策略深度融合

Question

在RocketMQ中，消息优先级和调度策略通常是独立考虑的。但在一些复杂业务场景下，需要将两者深度融合。请详细阐述你将如何设计一个方案，实现RocketMQ消息优先级与调度策略的有机结合，以满足业务对于消息处理顺序和时效性的严格要求，并分析该方案在高并发、大规模集群环境下可能面临的挑战及应对策略。

Answer 1

设计方案

1. 消息优先级定义：在消息发送端，为消息设置优先级字段，例如使用一个整数表示优先级，值越大优先级越高。在RocketMQ的自定义消息属性中添加该字段，如 message.putUserProperty("priority", String.valueOf(priorityValue))。
2. 调度策略调整：
   • Broker端：修改Broker的消息存储和转发逻辑。当有新消息到达时，根据消息优先级将其存储到不同的队列或分区中。可以基于优先级划分多个队列，高优先级消息进入高优先级队列，低优先级消息进入低优先级队列。同时，在Broker配置文件中增加优先级相关配置，如队列数量与优先级的映射关系。
   • Consumer端：消费者在拉取消息时，优先从高优先级队列拉取消息。通过在消费者配置中设置队列拉取顺序，先拉取高优先级队列，确保高优先级消息能被优先处理。例如，在消费者代码中，使用 PullAPIWrapper 时，按照优先级顺序设置队列的拉取逻辑。
3. 时间调度结合：对于时效性要求，引入时间戳概念。在消息发送时，记录消息的期望处理时间 message.putUserProperty("scheduledTime", String.valueOf(System.currentTimeMillis() + delayTime))。Broker在处理消息时，结合优先级和期望处理时间进行调度。如果高优先级消息的期望处理时间未到，先处理其他符合条件的消息；对于到达期望处理时间的高优先级消息，优先处理。

高并发、大规模集群环境下的挑战及应对策略

1. 挑战：
   • 队列管理压力：在大规模集群中，大量不同优先级的消息可能导致队列数量过多，增加队列管理和存储压力。
   • 性能瓶颈：高并发场景下，频繁判断消息优先级和调度逻辑可能导致Broker和Consumer性能下降。
   • 一致性问题：在分布式环境中，确保消息优先级和调度策略在各个节点上的一致性是一个挑战，可能出现消息顺序不一致的情况。
2. 应对策略：
   • 队列管理：采用分层队列设计，将多个低优先级队列合并为少数几个队列，减少队列数量。同时，利用分布式存储技术，如RocketMQ自身的存储机制，合理分配存储资源，降低存储压力。
   • 性能优化：在Broker和Consumer端采用异步处理和多线程技术。例如，在Broker端使用多线程处理不同优先级队列的消息转发，在Consumer端使用线程池处理拉取到的消息，提高处理效率。此外，优化优先级判断逻辑，采用缓存或预计算方式减少判断时间。
   • 一致性保障：使用分布式一致性算法，如Raft或Paxos，确保各个节点上的优先级和调度策略配置一致。同时，在消息处理过程中，记录消息处理日志，以便在出现不一致时进行回溯和恢复。