消息中间件学习总结（18）——MQ常见面试题总结

喜欢ヅ旅行 2021-11-05 13:36 199阅读 0赞

# **一、为什么使用 MQ?** #

好的架构不是设计出来的，是演进出来的，使用 MQ 必定有其道理，是用来解决实际问题的。其实使用 MQ 的场景挺多的，但是比较核心的有 3 个：**异步、解耦、削峰填谷。**

### **1、异步** ###

我们通过实际案例说明：假设 A 系统接收一个请求，需要在自己本地写库执行 SQL，然后需要调用 BCD 三个系统的接口。假设自己本地写库要 3ms，调用 BCD 三个系统分别要 300ms、450ms、200ms。那么最终请求总延时是 3+300+450+200=953ms，接近 1s，可能用户会感觉太慢了。此时整个系统大概是这样的：

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但是一旦使用了 MQ 之后，系统 A 只需要发送 3 条消息到 MQ 中的 3 个消息队列，然后就返回给用户了。假设发送消息到 MQ 中耗时 20ms，那么用户感知到这个接口的耗时仅仅是 20+3=23ms，用户几乎无感知。此时整个系统结构大概是这样的：

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可以看到，通过 MQ 的异步功能，可以大大提高接口的性能。

### **2、解耦** ###

假设 A 系统在用户发生某个操作的时候，需要把用户提交的数据同时推送到 B、C 两个系统的时候。这个时候负责 A 系统的哥们想：没事啊，B、C 两个系统给我提供一个 HTTP 接口或者 RPC 接口，我把数据推送过去不就完事了嘛。负责 A 系统的哥们美滋滋。如下图所示：

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一切看起来很美好，但是随着业务快速迭代，这个时候系统 D 也想要这个数据。那既然这样，A 系统的开发同学就改咯，在发送数据给 BC 的同时加上一个 D。但是，越到后面越发现，麻烦来了。整个系统好像不止这个数据要发送给 BCD、还有第二、第三个数据要发送给 BCD。甚至有时候又加入了 E、F 等系统，他们也要这个数据。并且有时候可能 B 系统突然又不要这个数据了，A 系统改来改去，A 系统的开发哥们头皮发麻。更复杂的场景是，数据通过接口传给其他系统有时候还要考虑重试、超时等一些异常情况，真是头发都白了呀。来看下图，体会一下这无助的现场：

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这个时候，就该我们的 MQ 粉墨登场了!这种情况下使用 MQ 来解耦是再合适不过了，因为负责 A 系统的哥们只需要把消息扔到 MQ 就行了，其他系统按需来订阅消息就好了。就算某个系统不需要这个数据了，也不会需要 A 系统改动代码。看看加入 MQ 解耦的下图，是不是清爽了很多：

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### **3、削峰填谷** ###

举个例子，比如我们的订单系统，在下单的时候就会往数据库写数据。但是数据库只能支撑每秒 1000 左右的并发写入，并发量再高就容易宕机。低峰期的时候并发也就 100 多个，但是在高峰期时候，并发量会突然激增到 5000 以上，这个时候数据库肯定死了。如下图，来感受一下数据库被打死的绝望：

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但是使用了 MQ 之后，情况就变了!消息被 MQ 保存起来了，然后系统就可以按照自己的消费能力来消费，比如每秒 1000 个数据，这样慢慢写入数据库，这样就不会打死数据库了。整个过程，如下图所示：

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至于为什么叫做削峰填谷呢?来看看这个图：

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如果没有用 MQ 的情况下，并发量高峰期的时候是有一个“顶峰”的，然后高峰期过后又是一个低并发的“谷”。但是使用了 MQ 之后，限制消费消息的速度为 1000QPS，但是这样一来，高峰期产生的数据势必会被积压在 MQ 中，高峰就被“削”掉了。但是因为消息积压，在高峰期过后的一段时间内，消费消息的速度还是会维持在 1000QPS，直到消费完积压的消息，这就叫做“填谷”。通过上面的分析，大家就可以知道为什么要使用 MQ，以及使用了 MQ 有什么好处。知其所以然，明白了自己的系统为什么要使用 MQ。这样以后别人问你为啥要用 MQ，就不会出现 “我们组长要用 MQ 我们就用了” 这样尴尬的回答了。

# **二、MQ 优缺点** #

看到这个问题蒙圈了，用了就用了嘛!优点上面已经说了，但是这个缺点是啥啊。好像没啥缺点啊。如果你这样想，就大错特错了，在设计系统的过程中，除了要清楚的知道为什么要用这个东西，还要思考一下用了之后有什么坏处。这样才能心里有底，防范于未然。接下来我们就讨论一下，用 MQ 会有什么缺点吧?

### **1、系统可用性降低** ###

大家想象一下，上面的说解耦的场景，本来 A 系统的哥们要把系统关键数据发送给 BC 系统的，现在突然加入了一个 MQ 了，现在 BC 系统接收数据要通过 MQ 来接收。但是大家有没有考虑过一个问题，万一 MQ 挂了怎么办?这就引出一个问题，加入了 MQ 之后，系统的可用性是不是就降低了?因为多了一个风险因素：MQ 可能会挂掉。只要 MQ 挂了，数据没了，系统运行就不对了。

### **2、系统复杂度提高** ###

本来我的系统通过接口调用一下就能完事的，但是加入一个 MQ 之后，需要考虑消息重复消费、消息丢失、甚至消息顺序性的问题。为了解决这些问题，又需要引入很多复杂的机制，这样一来是不是系统的复杂度提高了。

### **3、数据一致性问题** ###

本来好好的，A 系统调用 BC 系统接口，如果 BC 系统出错了，会抛出异常，返回给 A 系统让 A 系统知道，这样的话就可以做回滚操作了。但是使用了 MQ 之后，A 系统发送完消息就完事了，认为成功了。而刚好 C 系统写数据库的时候失败了，但是 A 认为 C 已经成功了?这样一来数据就不一致了。通过分析引入 MQ 的优缺点之后，就明白了使用 MQ 有很多优点，但是会发现它带来的缺点又会需要你做各种额外的系统设计来弥补。最后你可能会发现整个系统复杂了好几倍，所以设计系统的时候要基于这些考虑做出取舍，很多时候你会发现该用的还是要用的。

# **三、如何保证 MQ 消息不丢失** #

使用了 MQ 之后，还要关心消息丢失的问题。这里我们挑 RabbitMQ 来说明一下吧。

### **1、生产者弄丢了数据** ###

RabbitMQ 生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候，可能数据在网络传输中搞丢了，这个时候 RabbitMQ 收不到消息，消息就丢了。RabbitMQ 提供了两种方式来解决这个问题：事务方式：在生产者发送消息之前，通过\`channel.txSelect\`开启一个事务，接着发送消息。如果消息没有成功被 RabbitMQ 接收到，生产者会收到异常，此时就可以进行事务回滚\`channel.txRollback\`，然后重新发送。假如 RabbitMQ 收到了这个消息，就可以提交事务\`channel.txCommit\`。但是这样一来，生产者的吞吐量和性能都会降低很多，现在一般不这么干。另外一种方式就是通过 Confirm 机制：这个 Confirm 模式是在生产者那里设置的，就是每次写消息的时候会分配一个唯一的 ID，然后 RabbitMQ 收到之后会回传一个 ACK，告诉生产者这个消息 OK 了。如果 RabbitMQ 没有处理到这个消息，那么就回调一个 Nack 的接口，这个时候生产者就可以重发。事务机制和 Confirm 机制最大的不同在于事务机制是同步的，提交一个事务之后会阻塞在那儿。但是 Confirm 机制是异步的，发送一个消息之后就可以发送下一个消息，然后那个消息 RabbitMQ 接收了之后会异步回调你一个接口通知你这个消息接收到了。所以一般在生产者这块避免数据丢失，都是用 Confirm 机制的。

### **2、RabbitMQ 弄丢了数据** ###

RabbitMQ 集群也会弄丢消息，这个问题在官方文档的教程中也提到过，就是说在消息发送到 RabbitMQ 之后，默认是没有落地磁盘的，万一 RabbitMQ 宕机了，这个时候消息就丢失了。所以为了解决这个问题，RabbitMQ 提供了一个持久化的机制，消息写入之后会持久化到磁盘。这样哪怕是宕机了，恢复之后也会自动恢复之前存储的数据，这样的机制可以确保消息不会丢失。设置持久化有两个步骤：

*  第一个是创建 Queue 的时候将其设置为持久化的，这样就可以保证 RabbitMQ 持久化 Queue 的元数据，但是不会持久化 Queue 里的数据。
 *  第二个是发送消息的时候将消息的 deliveryMode 设置为 2，就是将消息设置为持久化的，此时 RabbitMQ 就会将消息持久化到磁盘上去。

但是这样一来可能会有人说：万一消息发送到 RabbitMQ 之后，还没来得及持久化到磁盘就挂掉了，数据也丢失了，怎么办?对于这个问题，其实是配合上面的 Confirm 机制一起来保证的，就是在消息持久化到磁盘之后才会给生产者发送 ACK 消息。万一真的遇到了那种极端的情况，生产者是可以感知到的，此时生产者可以通过重试发送消息给别的 RabbitMQ 节点。

### **3、消费端弄丢了数据** ###

RabbitMQ 消费端弄丢了数据的情况是这样的：在消费消息的时候，刚拿到消息，结果进程挂了，这个时候 RabbitMQ 就会认为你已经消费成功了，这条数据就丢了。对于这个问题，要先说明一下 RabbitMQ 消费消息的机制：在消费者收到消息的时候，会发送一个 ACK 给 RabbitMQ，告诉 RabbitMQ 这条消息被消费到了，这样 RabbitMQ 就会把消息删除。但是默认情况下这个发送 ACK 的操作是自动提交的，也就是说消费者一收到这个消息就会自动返回 ACK 给 RabbitMQ，所以会出现丢消息的问题。所以针对这个问题的解决方案就是：关闭 RabbitMQ 消费者的自动提交 ACK，在消费者处理完这条消息之后再手动提交 ACK。这样即使遇到了上面的情况，RabbitMQ 也不会把这条消息删除，会在你程序重启之后，重新下发这条消息过来。

# **四、怎么保证 MQ 的高可用性?** #

使用了 MQ 之后，我们肯定是希望 MQ 有高可用特性，因为不可能接受机器宕机了，就无法收发消息的情况。这一块我们也是基于 RabbitMQ 这种经典的 MQ 来说明一下：RabbitMQ 是比较有代表性的，因为是基于主从做高可用性的，我们就以他为例子讲解第一种 MQ 的高可用性怎么实现。RabbitMQ 有三种模式：**单机模式、普通集群模式、镜像集群模式。**

**1、单机模式**

单机模式就是 Demo 级别的，就是说只有一台机器部署了一个 RabbitMQ 程序。这个会存在单点问题，宕机就玩完了，没什么高可用性可言。一般就是你本地启动了玩玩儿的，没人生产用单机模式。

**2、普通集群模式**

这个模式的意思就是在多台机器上启动多个 RabbitMQ 实例。类似的 Master-Slave 模式一样。但是创建的 Queue，只会放在一个 Master RabbtiMQ 实例上，其他实例都同步那个接收消息的 RabbitMQ 元数据。在消费消息的时候，如果你连接到的 RabbitMQ 实例不是存放 Queue 数据的实例，这个时候 RabbitMQ 就会从存放 Queue 数据的实例上拉取数据，然后返回给客户端。总的来说，这种方式有点麻烦，没有做到真正的分布式，每次消费者连接一个实例后拉取数据。如果连接到不是存放 Queue 数据的实例，这个时候会造成额外的性能开销。如果从放 Queue 的实例拉取，会导致单实例性能瓶颈。如果放 Queue 的实例宕机了，会导致其他实例无法拉取数据，这个集群都无法消费消息了，没有做到真正的高可用。所以这个事儿就比较尴尬了，这就没有什么所谓的高可用性可言了，这方案主要是提高吞吐量的，就是说让集群中多个节点来服务某个 Queue 的读写操作。

**3、镜像集群模式**

镜像集群模式才是真正的 RabbitMQ 的高可用模式，跟普通集群模式不一样的是：创建的 Queue 无论元数据还是 Queue 里的消息都会存在于多个实例上。每次写消息到 Queue 的时候，都会自动把消息到多个实例的 Queue 里进行消息同步。这样的话任何一个机器宕机了，别的实例都可以用来提供服务，这样就做到了真正的高可用了。但是也存在着不好之处：

*  性能开销过高，消息需要同步所有机器，会导致网络带宽压力和消耗很重。
 *  扩展性低：无法解决某个 Queue 数据量特别大的情况，导致 Queue 无法线性拓展。就算加了机器，那个机器也会包含 Queue 的所有数据，Queue 的数据没有做到分布式存储。

对于 RabbitMQ 的高可用一般的做法都是开启镜像集群模式，这样起码来说做到了高可用，一个节点宕机了，其他节点可以继续提供服务。

# **五、总结** #

通过本篇文章，分析了对于 MQ 的一些常规问题：

*  **为什么使用 MQ?**
 *  **使用 MQ 有什么优缺点?**
 *  **如何保证消息不丢失?**
 *  **如何保证 MQ 高可用性?**

但是，这些问题仅仅是使用 MQ 的其中一部分需要考虑的问题，事实上，还有其他更加复杂的问题需要我们去解决。比如：如何保证消息的顺序性?消息队列如何选型?消息积压问题如何解决?本文仅仅是针对 RabbitMQ 的场景举例子。还有其他比较的消息队列，比如 RocketMQ、Kafka。不同的 MQ 在面临上述问题的时候，要根据他们的原理机制来做对应的处理。

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