消息队列——数十万级消息的消费方案
配景： 卑鄙平台通过消息队列上报监控消息，但是消息量很大，在三分钟左右可以到达百万级别，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）
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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，如许的实现方式，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，纵然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，在到达一定大小的时候再同一在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：
[*]若消息数目一直没到达阈值，就一直不会保存到es
[*]存在并发问题，ConcurrentModificationException（并发修改非常），是基于java聚集中的 快速失败（fail-fast） 机制产生的，在使用迭代器遍历一个聚集对象时，假如遍历过程中对聚集对象的内容进行了增编削，就会抛出该非常。快速失败机制使得java的聚集类不能在多线程下并发修改，也不能在迭代过程中被修改。在上面场景中的体现就是在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：大概大家第一时间会想到对buffer加锁，但是如许又会导致在存入buffer的时候速度慢，所以不难想到可以对 flush() 方法加锁， 但是如许一来还是无法解决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，如许一来，就可以制止并发问题，并且继续对flush()方法加锁，制止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);
}
}
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