大纲
1.RocketMQ集群如何进行权限机制的控制
2.如何对RocketMQ集群进行消息堆积的追踪
3.如何处理RocketMQ的百万消息积压问题
4.针对RocketMQ集群崩溃的金融级高可用方案
5.为RocketMQ增加消息限流功能保证其高可用
6.从Kafka迁移到RocketMQ的双写双读方案
1.RocketMQ集群如何进行权限机制的控制
(1)RocketMQ进行权限控制的必要性
(2)在RocketMQ中实现权限控制的步骤
(1)RocketMQ进行权限控制的必要性
如果一个公司有很多技术团队，每个技术团队都会使用RocketMQ集群中的部分Topic。那么此时可能就会有一个问题：如果订单团队使用的Topic，被商品团队不小心写入了错误的脏数据，那就可能会导致订单团队的Topic里的数据出错。
所以此时就需要在RocketMQ中引入权限功能，也就是规定好订单团队的用户只能使用"OrderTopic"。然后商品团队的用户只能使用"ProductTopic"，各团队互相之间不能使用对方的Topic。
(2)在RocketMQ中实现权限控制的步骤
步骤一：首先需要在Broker端放一个额外的ACL权限控制配置文件。配置文件里面需要规定好权限，包括什么用户对哪些Topic有什么操作权限，这样各个Broker才知道每个用户的权限。
步骤二：然后在每个Broker的配置文件里需要设置aclEnable=true，开启权限控制。
步骤三：接着在每个Broker机器的目录下放一个plain_acl.yml的配置文件。这个目录是${ROCKETMQ_HOME}/store/config，这个配置文件的具体权限配置如下：
# 这个参数就是全局性的白名单
# 这里定义的ip地址，都是可以访问Topic的
globalWhiteRemoteAddresses:
- 13.21.33.*
- 192.168.0.*# 这个accounts就是说，你在这里可以定义很多账号
# 每个账号都可以在这里配置对哪些Topic具有一些操作权限
accounts:# 这个accessKey其实就是用户名的意思，比如我们这里叫做“订单技术团队”
- accessKey: OrderTeam# 这个secretKey其实就是这个用户名的密码
secretKey: 123456# 下面这个是当前这个用户名下哪些机器要加入白名单的
whiteRemoteAddress:# admin指的是这个账号是不是管理员账号
admin: false# 这个指的是默认情况下这个账号的Topic权限和ConsumerGroup权限
defaultTopicPerm: DENY
defaultGroupPerm: SUB# 这个就是这个账号具体的堆一些账号的权限
# 下面就是说当前这个账号对两个Topic，都具备PUB|SUB权限，就是发布和订阅的权限
# PUB就是发布消息的权限，SUB就是订阅消息的权限
# DENY就是拒绝你这个账号访问这个Topic
topicPerms:
- CreateOrderInformTopic=PUB|SUB
- PaySuccessInformTopic=PUB|SUB# 下面就是对ConsumerGroup的权限，也是同理的
groupPerms:
- groupA=DENY
- groupB=PUB|SUB
- groupC=SUB# 下面就是另外一个账号了，比如是商品技术团队的账号
- accessKey: ProductTeam
secretKey: 12345678
whiteRemoteAddress: 192.168.1.*# 如果admin设置为true，就是具备一切权限
admin: true上面配置需要注意的是：如果一个账号没有对某个Topic显式指定权限，那么就会采用默认Topic权限。
步骤四：最后在生产者和消费者中，指定分配到的RocketMQ账号。这样，当生产者或消费者使用一个账号时，就只能访问有权限的Topic。
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("OrderProducerGroup",new AclClientRPCHook(new SessionCredentials(OrderTeam, "123456"))
);上面的代码就是在创建Producer时，传入了一个AclClientRPCHook实例。在AclClientRPCHook里就可以设置这个Producer的账号密码，对于创建Consumer也是同理。通过这样的方式就可以在Broker端设置好每个账号对Topic的访问权限，然后不同的技术团队使用不同的账号即可。
2.如何对RocketMQ集群进行消息堆积的追踪
(1)开启RocketMQ的消息轨迹功能的步骤
(2)配置好消息轨迹功能后消息轨迹的处理流程
(1)开启RocketMQ的消息轨迹功能的步骤
有时候需要了解一条消息的消息轨迹，来协助排查线上问题。比如想知道消息是什么时候从哪个Producer发出来的，什么时候进入到了哪个Broker的哪个Topic，什么时候被哪个Consumer消费的。此时就可以使用RocketMQ的消息轨迹功能，其配置步骤如下：
步骤一：首先在Broker的配置文件里开启消息轨迹追踪的功能，也就是设置traceTopicEnable = true。开启了该功能之后，启动Broker时就会自动创建出一个内部的Topic：RMQ_SYS_TRACE_TOPIC，这个Topic会存储所有消息的轨迹追踪数据。
步骤二：然后在发送消息和消费消息时开启消息轨迹追踪的功能。也就是在创建Producer和Consumer时，其构造函数的第二个参数enableMsgTrace设置为true。
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("TestProducerGroup", true);(2)配置好消息轨迹功能后消息轨迹的处理流程
当Broker、Producer、Consumer都配置好消息轨迹追踪后：
首先，Producer发送消息时就会上报这个消息的轨迹数据到RMQ_SYS_TRACE_TOPIC里。此时上报的数据包括：Producer的信息、发送消息的时间、消息是否发送成功、发送消息的耗时。
接着，消息到达Broker之后，Broker也会记录消息的轨迹数据。此时记录的数据包括：消息存储的Topic、消息存储的位置、消息的key和tags。
然后，消息被Consumer消费时，Consumer也会上报一些轨迹数据到RMQ_SYS_TRACE_TOPIC里。此时上报的数据包括：Consumer的信息、投递消息的时间、这是第几轮投递消息、消息消费是否成功、消费这条消息的耗时。
最后，如果想要查询消息轨迹，只需要在RocketMQ控制台里查询。其导航栏就有一个消息轨迹，在里面可以创建查询任务。可以根据messageId、message key或者Topic来查询。查询任务执行完毕后，就可以看到消息轨迹的界面了。在消息轨迹的界面里就会展示出Producer、Broker、Consumer上报的轨迹数据了。
3.如何处理RocketMQ的百万消息积压问题
(1)产生消息积压问题的案例背景
(2)直接丢弃消息来解决消息积压问题
(3)在旧Topic上扩容消费者来解决消息积压问题
(4)通过新Topic扩容消费者来解决消息积压问题
(5)消息积压问题的处理总结
(1)产生消息积压问题的案例背景
曾经有一个系统，它就是由生产者和消费者两部分组成的。生产者负责不停地把消息写入RocketMQ里，然后消费者负责从RocketMQ里消费消息。这个系统运行时是有高峰期和低谷期的，在晚上几个小时的高峰期内，大概会有100多万条消息进入RocketMQ。此外，消费者从RocketMQ里获取到消息后，会依赖NoSQL数据库进行一些业务逻辑的处理。
有一天晚上，消费者依赖的NoSQL数据库挂了，导致消费者没法继续从RocketMQ里消费数据进行处理。然后生产者在晚上几个小时的高峰期内，往RocketMQ写入了100多万条消息，这些消息都被积压了。
处理这种紧急的线上事故，一般有如下几种方案。
(2)直接丢弃消息来解决消息积压问题
如果这些消息是允许丢失的，那么此时可以紧急修改消费者的代码：在代码里对所有获取到的消息直接丢弃，不做任何处理。这样可以迅速让积压在RocketMQ里的百万消息被处理掉，只不过处理方式就是全部丢弃而已。
(3)在旧Topic上扩容消费者来解决消息积压问题
如果这些消息是不允许丢失的，那么可以先等待消费者依赖的NoSQL数据库恢复，恢复后就可以根据线上Topic的MessageQueue数量来决定如何处理。
假设线上Topic有20个MessageQueue，然后只有4个消费者在消费，那么每个消费者会从5个MessageQueue里获取消息。此时如果仅仅依靠4个消费者来消费肯定是会继续积压消息的，毕竟RocketMQ里已经积压了百万消息了。
所以此时可以临时申请16台机器多部署16个消费者实例，然后让20个消费者同时消费。每个消费者消费一个MessageQueue的消息，此时消费的速度会提高5倍，积压的百万消息很快就会被处理完。
但是这里需要考虑消费者依赖的NoSQL数据库必须要能抗住临时增加5倍的读写压力，因为原来只有4个消费者在读写NoSQL，现在临时变成了20个消费者了。当处理完百万积压的消息后，就可以下线多余的16台机器了。
这是最常见的处理百万消息积压的办法。
(4)通过新Topic扩容消费者来解决消息积压问题
如果Topic总共就只有4个MessageQueue，然后只有4个消费者呢？这时就没办法扩容消费者了，因为加再多的消费者，还是只有4个MessageQueue，没法降低原来消费者的消费压力了。
所以此时需要临时修改那4个消费者的代码，让它们获取到消息后不依赖NoSQL，直接把消息写入一个新的Topic，这时候的速度是很快的，因为仅仅是读写RocketMQ而已。然后新的Topic会有20个MessageQueue，于是部署20台临时增加的消费者去消费新的Topic，消费新的Topic时才依赖NoSQL。通过将积压的消息转移到一个新的Topic，来解决无法扩容消费者的问题。
(5)消息积压问题的处理总结
如果MessageQueue比较多，可以直接扩容消费者，那么就直接临时增加消费者实例来扩容消费者。
如果MessageQueue比较少，不能直接扩容消费者，那么就把积压在原Topic的消息写入到新Topic。在消费新Topic的消息时，临时部署足够多的消费者实例，来实现间接扩容消费者。
4.针对RocketMQ集群崩溃的金融级高可用方案
金融级的系统如果依赖了RocketMQ集群，那么应该如何设计RocketMQ集群崩溃时的高可用方案？
通常会在发送消息到RocketMQ的系统中设计高可用的降级方案，这个降级方案的思路如下：
在发送消息到RocketMQ的代码里通过try catch捕获异常，如果发现异常就进行重试。如果连续重试3次还是失败，则说明RocketMQ集群可能彻底崩溃了。此时需要把这条重要的消息进行持久化：可以是数据库、本地磁盘文件、NoSQL存储。之后需要不停地尝试发送消息到RocketMQ，一旦发现RocketMQ集群恢复，则通过后台线程把之前持久化存储的消息查询出来，然后按顺序发送到RocketMQ，这样才能保证消息不会因为RocketMQ集群彻底崩溃而丢失。
注意：对消息进行持久化的时候要保证它的顺序。
只要使用这个方案，哪怕RocketMQ集群突然崩溃了，系统也不会丢失消息。这种高可用的方案设计，对于一些和金钱相关的金融系统、广告系统来说，是非常有必要的。
5.为RocketMQ增加消息限流功能保证其高可用
为什么要给RocketMQ增加限流功能保证其高可用性？因为限流功能可以对RocketMQ提供保护，避免因为Bug等原因导致短时间往RocketMQ写入大量数据而出现故障。
比如下面的代码，因为某些原因导致在while循环中向RocketMQ发消息。如果系统是部署在10多台机器上的，那么可能出现10多台机器都频繁往RocketMQ写消息，瞬间导致RocketMQ集群的TPS飙升，压垮RocketMQ集群。
try {//业务代码producer.send(message);
} catch (Exception e) {while (true) {producer.send(message);}
}所以针对这种情况，一般会改造RocketMQ的源码。在Broker接收消息时，引入限流机制。只允许一秒内写入多少条消息，避免因为一些异常情况，导致RocketMQ集群挂掉。
6.从Kafka迁移到RocketMQ的双写双读方案
假设系统原来使用的MQ是Kafka，现在要从Kafka迁移到RocketMQ，那么这个迁移过程应该怎么做？
首先要做到双写，也就是在所有的Producer系统中，同时往Kafka和RocketMQ写入消息。一般会让双写持续1周左右，因为MQ里面数据也就最多保留一周。当双写持续一周后，Kafka和RocketMQ里的数据基本一模一样了。
但光是双写还不够，还需要同时进行双读。在双写的同时，所有Consumer消费者都要同时从Kafka和RocketMQ里获取消息，并且用一模一样的逻辑进行处理。只不过从Kafka里获取到的消息还是执行核心的逻辑进行处理，落入数据库或者其他存储。而从RocketMQ里获取到的消息，虽然也用同样逻辑进行处理，但不会把处理结果落入数据库或其他存储。
Consumer消费消息时，需要统计每天从Kafka和RocketMQ读取和处理的消息量，以及记录对应的消息处理结果到某个临时存储中。这样一段时间后，就可以对比从Kafka和RocketMQ读取和处理的消息量是否一致、处理的消息结果是否一致。如果是，那么就可以进行正式切换了。
基本上对于类似中间件的迁移，都会采取这种双写双读的方案。双写一段时间后，再观察结果是否都一致。如果是，那么再进行切换。
