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背景
队列还是非常重要的中间件，可以帮助我们：提高处理效率、完成更复杂的处理流程
最初，我觉得只要掌握一种消息队列就够了，现在想想挺好笑的。
过去的探索
因为我用python，而rabbitmq比较贴合快速和复杂的数据处理，然后就选了这款。一开始我觉得不靠谱，服务老是断了，后来发现，是因为ubuntu做服务器如果用wifi的话天然容易这样。当时不明白为什么，所以弃用了rabbitmq一段时间。
后来再次使用时，功能倒是大体ok了，在早期版本好像直接支持延时消息啥的，当时都把插件装上搞好了。后来又觉得rabbitmq的并发太小了，在大规模etl的时候比较吃不消。所以又弃用了。
再后来，我想搞一些简单，使用一点的队列，于是搞了redis stream。在某些方面的确也还挺好用，速度和吞吐都还比较大。但是是吃内存的，而且在后来也出过一次问题：在维持十几个队列进行大量流转时，我发现有些队列失效了，要删除才能释放内存。这样的隐患看起来更大，所以又多少被打入冷宫。
兜兜转转又回到了kafka。这个是最早我比较排斥的，因为看起来比价麻烦，而且更偏向java。但搭起来的确很好用，吞吐大，也不需要内存，主要依赖硬盘。但是kafka搭起来稍微麻烦一点，组要zookeeper,而且对网络和机器资源的要求很高。有一次，我不确定是不是kafka的问题，把我一台机器的网络整个带崩了。当然大部分时候也是没问题的。
后来也陆续看了一些队列，但类型也就是上面三种了，差异不大。还有个zmq，感觉是更底层的队列转发，没去管了。
一些对应的结论：
- 1 rabbitmq 可以在稍微小的场景用，功能可以比较全面，方便重试等
- 2 redis 把持久化去掉，不需要了，这样万一stream出问题重启服务就行
- 3 kafka 适合保存大量的对话日志，有7天滚动删除，需要用资源稍微高一点的机器运行
新的思考
最近碰到一些问题，又触发了我关于这方面的思考。
问题1：一个同事抱怨请求的微服务失败率过高，任务失败后他的重试比较难搞？
问题2：机器人会有很多零散的数据需要向量化，而现有的向量化微服务是处理批量的，这样导致了能力无法输出？
问题3：大模型不断出新的模型，以及现有的接口价格还是稍贵(虽然已经是业内最低)，如何能确保替换？
对于问题1，后来我发现还是数据连接失活的问题，已经解决掉了。但如果是大模型接口不稳定导致的问题，应该如何解决呢？ – RabbitMQ
由于调用大模型处理的需求一般都是比较昂贵且缓慢的，这意味着天然的并发就不会太高。RabbitMQ即使在消息体很大的情况下，应该也能做到2000左右的并发(这个后续我可以压一下),那样在并发处理上就够了。
然后利用rabbitmq本身丰富的机制，比如死信队列这种来完成重试。
这样可以应对接口的不稳定调用情况，减少我们自己进行失败的检查和调度。
对于问题2，应该就是做一个微批次服务了。服务端用队列接收请求，只有到一定批次时或者到指定轮询时间（1s）,服务才会处理队列的数据，此时就可以发挥服务的批量处理效率了。这对于矩阵处理类的服务特别有效，使用redis stream这样简单的队列来完成这种服务正好。 – Redis Stream。
对于问题3，那么就是一个广播的过程。用kafka比较合适，一方面可以支持很大的吞吐，然后对于不同的消费者，这时应该是不同的模型都可以重复消费。每一个input，只存一次，在kafka，然后可以被重复消费，消费的结果进行实时比对。胜利的模型上台，失败的模型退位。
还有一个比较让我本能抗拒的问题，但其实应该是可以的，后面我也要尝试。
【实时队列服务】服务只是一个消息入口，并不直接处理，而是发到kafka。然后由多个worker盯着kafka进行消费。
这种间接服务是有点不靠谱的，抛开入口服务不谈，这里有kafka队列和worker两个不稳定因素。但如果可行的话，这样反而是比较好的：
- 1 数据存在历史(7天缓存)，必要的时候可以追溯和回放
- 2 数据存到kafka，可以有更高的弹性处理能力，对那些延时要求不高的，比如允许timeout 30秒的任务来说肯定是可以的
worker处理完之后进行返回 ，可以采用webhook, websocket或者sse的方式将结果实时的返给请求。
【复杂ETL流转】将数据的处理抽象为在若干个kafka之间进行流转。
这样最大的好处是可以让不同人/流程之间的交互变的简单,可能会稍微费点硬盘，但应该是值得的。