我举个例子,我们以前做过一个 mysql binlog 同步的系统,压力还是非常大的,日同步数据要达到上亿,就是说数据从一个 mysql 库原封不动地同步到另一个 mysql 库里面去(mysql -> mysql)。常见的一点在于说比如大数据 team,就需要同步一个 mysql 库过来,对公司的业务系统的数据做各种复杂的操作。
你在 mysql 里增删改一条数据,对应出来了增删改 3 条 binlog 日志,接着这三条 binlog 发送到 MQ 里面,再消费出来依次执行,起码得保证人家是按照顺序来的吧?不然本来是:增加、修改、删除;你楞是换了顺序给执行成删除、修改、增加,不全错了么。
本来这个数据同步过来,应该最后这个数据被删除了;结果你搞错了这个顺序,最后这个数据保留下来了,数据同步就出错了。
先看看顺序会错乱的场景:
RabbitMQ:一个 queue,多个 consumer。比如,生产者向 RabbitMQ 里发送了三条数据,顺序依次是 data1/data2/data3,压入的是 RabbitMQ 的一个内存队列。有三个消费者分别从 MQ 中消费这三条数据中的一条,结果消费者2先执行完操作,把 data2 存入数据库,然后是 data1/data3。这不明显乱了。
(意思就是有三个操作现在要保证执行顺序,但是你把这三个操作打包放在一个消息队列中传给消费者,消费者不知道需要保证顺序,随机执行,导致顺序乱了,要解决也很简单,用三个队列依次发给消费者,然后消费者依次执行这三个队列中的每一个任务就ok了)

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解决方案
拆分多个 queue,每个 queue 一个 consumer,就是多一些 queue 而已,确实是麻烦点;或者就一个 queue 但是对应一个 consumer,然后这个 consumer 内部用内存队列做排队,然后分发给底层不同的 worker 来处理。

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