面试官：说说kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优缺点和使用场景

「爱情、让人受尽委屈。」 2022-11-02 03:57 12阅读 0赞

**为什么使用消息队列？消息队列的优点和缺点？kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优缺点？**

面试官角度分析：

（1）你知不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西？

（2）既然用了消息队列这个东西，你知不知道用了有什么好处？

（3）既然你用了MQ，那么当时为什么选用这一款MQ？

## 1. 为什么使用消息队列？ ##

面试官问这个问题的期望之一的回答是，你们公司有什么业务场景，这个业务场景有什么技术挑战，如果不用MQ可能会很麻烦，但是再用了之后带来了很多好处。

消息队列的常见使用场景有很多但是核心的有三个：解耦、异步、削峰

#### 解耦 ####

场景描述：A系统发送个数据到BCD三个系统，接口调用发送，那如果E系统也要这个数据呢？那如果C系统现在不需要了呢？现在A系统又要发送第二种数据了呢？A系统负责人崩溃中...再来点崩溃的事儿，A系统要时时刻刻考虑BCDE四个系统如果挂了怎么办？那我要不要重发？我要不要把消息存起来？头发都白了啊...

![format_png][]

使用了MQ之后的解耦场景

![format_png 1][]

面试技巧：你需要考虑下，你负责的系统中是否有类似的场景，就是一个系统或者一个模块，调用了多个系统或者模块，相互之间的调用很复杂，维护起来很麻烦。但是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的，如果MQ给他异步化解耦也是可以的，你就需要去考虑在你的项目里是不是可以运用这个MQ去进行系统解耦 。

#### 异步 ####

场景描述：系统A接受一个请求，需要在自己本地写库，还需要在系统BCD三个系统写库，自己本地写库需要3ms。BCD分别需要300ms、450ms、200ms。最终总好时长：953ms，接近1s。给用户的体验感觉一点也不好。

不用MQ的同步高延时请求场景

![format_png 2][]

使用MQ异步化之后的接口性能优化

![format_png 3][]

#### 削峰    ####

场景描述：每天 0 点到 11 点，系统A风平浪静，每秒并发请求数量就 100 个。结果每一一到11点到1点，每秒并发请求数量就会暴增大1万条 。但是系统最大的处理能力就只能每秒钟处理1000个请求。

没有用MQ的时候高峰期系统被打死的场景

![format_png 4][]

使用MQ来进行削峰的场景

![format_png 5][]

## 2. 消息队列的有点和缺点？    ##

优点：特殊场景下解耦、异步、削峰。

缺点：

系统可用性降低：系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉，本来你就是A系统调用BCD三个系统的接口就好了，人ABCD四个系统好好的没什么问题，你偏加个MQ进来，万一MQ挂了怎么办，整套系统崩溃了，就完蛋了

系统复杂性提高：硬生生加个MQ进来，你怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序性？

一致性问题：系统A处理完了直接返回成功了，人家都认为你这个请求成功了；但问题是，要是BCD三个系统哪里BD系统成功了，结果C系统写库失败了，咋整？数据就不一致了，

![format_png 6][]

所以消息队列是一种非常复杂的架构，引入它有很多好处，但是也得针对他带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉。做好之后你会发现系统复杂度提升了一个数量积，但是关键时刻，用，还是要用的。

## 3. kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优缺点？ ##

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td>特性</td> 
 <td>ActiveMQ</td> 
 <td>RabbitMQ</td> 
 <td>RocketMQ</td> 
 <td>Kafka</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>单机吞吐量</td> 
 <td>万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级</td> 
 <td>万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级</td> 
 <td>10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ</td> 
 <td>10万级别，这是kafka最大的优点，就是吞吐量高。&nbsp;一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>topic数量对吞吐量的影响</td> 
 <td> </td> 
 <td> </td> 
 <td>topic可以达到几百，几千个的级别，吞吐量会有较小幅度的下降&nbsp;这是RocketMQ的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的topic</td> 
 <td>topic从几十个到几百个的时候，吞吐量会大幅度下降&nbsp;所以在同等机器下，kafka尽量保证topic数量不要过多。如果要支撑大规模topic，需要增加更多的机器资源</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>时效性</td> 
 <td>ms级</td> 
 <td>微秒级，这是rabbitmq的一大特点，延迟是最低的</td> 
 <td>ms级</td> 
 <td>延迟在ms级以内</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>可用性</td> 
 <td>&nbsp;高，基于主从架构实现高可用性</td> 
 <td>高，基于主从架构实现高可用性</td> 
 <td>非常高，分布式架构</td> 
 <td>非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>消息可靠性</td> 
 <td>有较低的概率丢失数据</td> 
 <td> </td> 
 <td>经过参数优化配置，可以做到0丢失</td> 
 <td>经过参数优化配置，消息可以做到0丢失</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>功能支持</td> 
 <td>MQ领域的功能极其完备</td> 
 <td>基于erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低</td> 
 <td>MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好</td> 
 <td>功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用，是事实上的标准</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>优劣势总结</td> 
 <td>非常成熟，功能强大，在业内大量的公司以及项目中都有应用&nbsp;偶尔会有较低概率丢失消息&nbsp;而且现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少，几个月才发布一个版本&nbsp;而且确实主要是基于解耦和异步来用的，较少在大规模吞吐的场景中使用&nbsp;</td> 
 <td>erlang语言开发，性能极其好，延时很低；&nbsp;吞吐量到万级，MQ功能比较完备&nbsp;而且开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用&nbsp;社区相对比较活跃，几乎每个月都发布几个版本分&nbsp;在国内一些互联网公司近几年用rabbitmq也比较多一些&nbsp;但是问题也是显而易见的，RabbitMQ确实吞吐量会低一些，这是因为他做的实现机制比较重。&nbsp;而且erlang开发，国内有几个公司有实力做erlang源码级别的研究和定制？如果说你没这个实力的话，确实偶尔会有一些问题，你很难去看懂源码，你公司对这个东西的掌控很弱，基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复bug。&nbsp;而且rabbitmq集群动态扩展会很麻烦，不过这个我觉得还好。其实主要是erlang语言本身带来的问题。很难读源码，很难定制和掌控。</td> 
 <td>接口简单易用，而且毕竟在阿里大规模应用过，有阿里品牌保障&nbsp;日处理消息上百亿之多，可以做到大规模吞吐，性能也非常好，分布式扩展也很方便，社区维护还可以，可靠性和可用性都是ok的，还可以支撑大规模的topic数量，支持复杂MQ业务场景&nbsp;而且一个很大的优势在于，阿里出品都是java系的，我们可以自己阅读源码，定制自己公司的MQ，可以掌控&nbsp;社区活跃度相对较为一般，不过也还可以，文档相对来说简单一些，然后接口这块不是按照标准JMS规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码&nbsp;还有就是阿里出台的技术，你得做好这个技术万一被抛弃，社区黄掉的风险，那如果你们公司有技术实力我觉得用RocketMQ挺好的</td> 
 <td>kafka的特点其实很明显，就是仅仅提供较少的核心功能，但是提供超高的吞吐量，ms级的延迟，极高的可用性以及可靠性，而且分布式可以任意扩展&nbsp;同时kafka最好是支撑较少的topic数量即可，保证其超高吞吐量&nbsp;而且kafka唯一的一点劣势是有可能消息重复消费，那么对数据准确性会造成极其轻微的影响，在大数据领域中以及日志采集中，这点轻微影响可以忽略&nbsp;这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集</td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 1. 引入消息队列之后如何保证其高可用性?    ###

#### （1）RabbitMQ的高可用性 ####

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

**（1.1） 单机模式**

就是demo级别的，一般就是你本地启动了玩玩儿的，没人生产用单机模式

**（1.2）普通集群模式**

意思就是在多台机器上启动多个rabbitmq实例，每个机器启动一个。但是你创建的queue，只会放在一个rabbtimq实例上，但是每个实例都同步queue的元数据。完了你消费的时候，实际上如果连接到了另外一个实例，那么那个实例会从queue所在实例上拉取数据过来。

这种方式确实很麻烦，也不怎么好，没做到所谓的分布式，就是个普通集群。因为这导致你要么消费者每次随机连接一个实例然后拉取数据，要么固定连接那个queue所在实例消费数据，前者有数据拉取的开销，后者导致单实例性能瓶颈。

而且如果那个放queue的实例宕机了，会导致接下来其他实例就无法从那个实例拉取，如果你开启了消息持久化，让rabbitmq落地存储消息的话，消息不一定会丢，得等这个实例恢复了，然后才可以继续从这个queue拉取数据。

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。

![format_png 7][]

**（1.3）镜像集群模式**

这种模式，才是所谓的rabbitmq的高可用模式，跟普通集群模式不一样的是，你创建的queue，无论元数据还是queue里的消息都会存在于多个实例上，然后每次你写消息到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，好处在于，你任何一个机器宕机了，没事儿，别的机器都可以用。坏处在于，第一，这个性能开销也太大了吧，消息同步所有机器，导致网络带宽压力和消耗很重！第二，这么玩儿，就没有扩展性可言了，如果某个queue负载很重，你加机器，新增的机器也包含了这个queue的所有数据，并没有办法线性扩展你的queue

那么怎么开启这个镜像集群模式呢？我这里简单说一下，避免面试人家问你你不知道，其实很简单rabbitmq有很好的管理控制台，就是在后台新增一个策略，这个策略是镜像集群模式的策略，指定的时候可以要求数据同步到所有节点的，也可以要求就同步到指定数量的节点，然后你再次创建queue的时候，应用这个策略，就会自动将数据同步到其他的节点上去了。

![format_png 8][]

#### （2）kafka的高可用性    ####

kafka一个最基本的架构认识：多个broker组成，每个broker是一个节点；你创建一个topic，这个topic可以划分为多个partition，每个partition可以存在于不同的broker上，每个partition就放一部分数据。

这就是天然的分布式消息队列，就是说一个topic的数据，是分散放在多个机器上的，每个机器就放一部分数据。

实际上rabbitmq之类的，并不是分布式消息队列，他就是传统的消息队列，只不过提供了一些集群、HA的机制而已，因为无论怎么玩儿，rabbitmq一个queue的数据都是放在一个节点里的，镜像集群下，也是每个节点都放这个queue的完整数据。

kafka 0.8以前，是没有HA机制的，就是任何一个broker宕机了，那个broker上的partition就废了，没法写也没法读，没有什么高可用性可言。

kafka 0.8以后，提供了HA机制，就是replica副本机制。每个partition的数据都会同步到吉他机器上，形成自己的多个replica副本。然后所有replica会选举一个leader出来，那么生产和消费都跟这个leader打交道，然后其他replica就是follower。写的时候，leader会负责把数据同步到所有follower上去，读的时候就直接读leader上数据即可。只能读写leader？很简单，要是你可以随意读写每个follower，那么就要care数据一致性的问题，系统复杂度太高，很容易出问题。kafka会均匀的将一个partition的所有replica分布在不同的机器上，这样才可以提高容错性。

这么搞，就有所谓的高可用性了，因为如果某个broker宕机了，没事儿，那个broker上面的partition在其他机器上都有副本的，如果这上面有某个partition的leader，那么此时会重新选举一个新的leader出来，大家继续读写那个新的leader即可。这就有所谓的高可用性了。

写数据的时候，生产者就写leader，然后leader将数据落地写本地磁盘，接着其他follower自己主动从leader来pull数据。一旦所有follower同步好数据了，就会发送ack给leader，leader收到所有follower的ack之后，就会返回写成功的消息给生产者。（当然，这只是其中一种模式，还可以适当调整这个行为）

消费的时候，只会从leader去读，但是只有一个消息已经被所有follower都同步成功返回ack的时候，这个消息才会被消费者读到。

实际上这块机制，讲深了，是可以非常之深入的，但是我还是回到我们这个课程的主题和定位，聚焦面试，至少你听到这里大致明白了kafka是如何保证高可用机制的了，对吧？不至于一无所知，现场还能给面试官画画图。要遇上面试官确实是kafka高手，深挖了问，那你只能说不好意思，太深入的你没研究过。

但是大家一定要明白，这个事情是要权衡的，你现在是要快速突击常见面试题体系，而不是要深入学习kafka，要深入学习kafka，你是没那么多时间的。你只能确保，你之前也许压根儿不知道这块，但是现在你知道了，面试被问到，你大概可以说一说。然后很多其他的候选人，也许还不如你，没看过这个，被问到了压根儿答不出来，相比之下，你还能说点出来，大概就是这个意思了。

![format_png 9][]

### 2. 如何保证消息不被重复消费（如何保证消息消费时的幂等性）？    ###

其实这个很常见的一个问题，这俩问题基本可以连起来问。既然是消费消息，那肯定要考虑考虑会不会重复消费？能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？这个是MQ领域的基本问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性，这个是你架构里要考虑的一个问题。

首先就是比如rabbitmq、rocketmq、kafka，都有可能会出现消费重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是mq自己保证的，是给你保证的。然后我们挑一个kafka来举个例子，说说怎么重复消费吧。

kafka实际上有个offset的概念，就是每个消息写进去，都有一个offset，代表他的序号，然后consumer消费了数据之后，每隔一段时间，会把自己消费过的消息的offset提交一下，代表我已经消费过了，下次我要是重启啥的，你就让我继续从上次消费到的offset来继续消费吧。

但是凡事总有意外，比如我们之前生产经常遇到的，就是你有时候重启系统，看你怎么重启了，如果碰到点着急的，直接kill进程了，再重启。这会导致consumer有些消息处理了，但是没来得及提交offset，尴尬了。重启之后，少数消息会再次消费一次。

其实重复消费不可怕，可怕的是你没考虑到重复消费之后，怎么保证幂等性。

给你举个例子吧。假设你有个系统，消费一条往数据库里插入一条，要是你一个消息重复两次，你不就插入了两条，这数据不就错了？但是你要是消费到第二次的时候，自己判断一下已经消费过了，直接扔了，不就保留了一条数据？

一条数据重复出现两次，数据库里就只有一条数据，这就保证了系统的幂等性

幂等性，我通俗点说，就一个数据，或者一个请求，给你重复来多次，你得确保对应的数据是不会改变的，不能出错。

那所以第二个问题来了，怎么保证消息队列消费的幂等性？

其实还是得结合业务来思考，我这里给几个思路：

（1）比如你拿个数据要写库，你先根据主键查一下，如果这数据都有了，你就别插入了，update一下好吧

（2）比如你是写redis，那没问题了，反正每次都是set，天然幂等性

（3）比如你不是上面两个场景，那做的稍微复杂一点，你需要让生产者发送每条数据的时候，里面加一个全局唯一的id，类似订单id之类的东西，然后你这里消费到了之后，先根据这个id去比如redis里查一下，之前消费过吗？如果没有消费过，你就处理，然后这个id写redis。如果消费过了，那你就别处理了，保证别重复处理相同的消息即可。

还有比如基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条，我们之前线上系统就有这个问题，就是拿到数据的时候，每次重启可能会有重复，因为kafka消费者还没来得及提交offset，重复数据拿到了以后我们插入的时候，因为有唯一键约束了，所以重复数据只会插入报错，不会导致数据库中出现脏数据

如何保证MQ的消费是幂等性的，需要结合具体的业务来看

![format_png 10][]

如何保证消息的幂等性

![format_png 11][]

### 3. 如何保证消息的可靠传输（如何处理消息丢失的问题）？    ###

这个是肯定的，用mq有个基本原则，就是数据不能多一条，也不能少一条，不能多，就是刚才说的重复消费和幂等性问题。不能少，就是说这数据别搞丢了。那这个问题你必须得考虑一下。

如果说你这个是用mq来传递非常核心的消息，比如说计费，扣费的一些消息，因为我以前设计和研发过一个公司非常核心的广告平台，计费系统，计费系统是很重的一个业务，操作是很耗时的。所以说广告系统整体的架构里面，实际上是将计费做成异步化的，然后中间就是加了一个MQ。

我们当时为了确保说这个MQ传递过程中绝对不会把计费消息给弄丢，花了很多的精力。广告主投放了一个广告，明明说好了，用户点击一次扣费1块钱。结果要是用户动不动点击了一次，扣费的时候搞的消息丢了，我们公司就会不断的少几块钱，几块钱，积少成多，这个就对公司是一个很大的损失。

**面试题剖析**

这个丢数据，mq一般分为两种，要么是mq自己弄丢了，要么是我们消费的时候弄丢了。咱们从rabbitmq和kafka分别来分析一下

rabbitmq这种mq，一般来说都是承载公司的核心业务的，数据是绝对不能弄丢的

RabbitMQ可能存在的数据丢失问题。

#### （1）rabbitmq ####

**1）生产者弄丢了数据**

生产者将数据发送到rabbitmq的时候，可能数据就在半路给搞丢了，因为网络啥的问题，都有可能。

此时可以选择用rabbitmq提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启rabbitmq事务（channel.txSelect），然后发送消息，如果消息没有成功被rabbitmq接收到，那么生产者会收到异常报错，此时就可以回滚事务（channel.txRollback），然后重试发送消息；如果收到了消息，那么可以提交事务（channel.txCommit）。但是问题是，rabbitmq事务机制一搞，基本上吞吐量会下来，因为太耗性能。

所以一般来说，如果你要确保说写rabbitmq的消息别丢，可以开启confirm模式，在生产者那里设置开启confirm模式之后，你每次写的消息都会分配一个唯一的id，然后如果写入了rabbitmq中，rabbitmq会给你回传一个ack消息，告诉你说这个消息ok了。如果rabbitmq没能处理这个消息，会回调你一个nack接口，告诉你这个消息接收失败，你可以重试。而且你可以结合这个机制自己在内存里维护每个消息id的状态，如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调，那么你可以重发。

事务机制和cnofirm机制最大的不同在于，事务机制是同步的，你提交一个事务之后会阻塞在那儿，但是confirm机制是异步的，你发送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**

就是rabbitmq自己弄丢了数据，这个你必须开启rabbitmq的持久化，就是消息写入之后会持久化到磁盘，哪怕是rabbitmq自己挂了，恢复之后会自动读取之前存储的数据，一般数据不会丢。除非极其罕见的是，rabbitmq还没持久化，自己就挂了，可能导致少量数据会丢失的，但是这个概率较小。

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。必须要同时设置这两个持久化才行，rabbitmq哪怕是挂了，再次重启，也会从磁盘上重启恢复queue，恢复这个queue里的数据。

而且持久化可以跟生产者那边的confirm机制配合起来，只有消息被持久化到磁盘之后，才会通知生产者ack了，所以哪怕是在持久化到磁盘之前，rabbitmq挂了，数据丢了，生产者收不到ack，你也是可以自己重发的。

哪怕是你给rabbitmq开启了持久化机制，也有一种可能，就是这个消息写到了rabbitmq中，但是还没来得及持久化到磁盘上，结果不巧，此时rabbitmq挂了，就会导致内存里的一点点数据会丢失。

**3）消费端弄丢了数据**

rabbitmq如果丢失了数据，主要是因为你消费的时候，刚消费到，还没处理，结果进程挂了，比如重启了，那么就尴尬了，rabbitmq认为你都消费了，这数据就丢了。

这个时候得用rabbitmq提供的ack机制，简单来说，就是你关闭rabbitmq自动ack，可以通过一个api来调用就行，然后每次你自己代码里确保处理完的时候，再程序里ack一把。这样的话，如果你还没处理完，不就没有ack？那rabbitmq就认为你还没处理完，这个时候rabbitmq会把这个消费分配给别的consumer去处理，消息是不会丢的。

![format_png 12][]

#### （2）kafka    ####

**1）消费端弄丢了数据**

唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是说，你那个消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了offset，让kafka以为你已经消费好了这个消息，其实你刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。

这不是一样么，大家都知道kafka会自动提交offset，那么只要关闭自动提交offset，在处理完之后自己手动提交offset，就可以保证数据不会丢。但是此时确实还是会重复消费，比如你刚处理完，还没提交offset，结果自己挂了，此时肯定会重复消费一次，自己保证幂等性就好了。

生产环境碰到的一个问题，就是说我们的kafka消费者消费到了数据之后是写到一个内存的queue里先缓冲一下，结果有的时候，你刚把消息写入内存queue，然后消费者会自动提交offset。

然后此时我们重启了系统，就会导致内存queue里还没来得及处理的数据就丢失了

**2）kafka弄丢了数据**

这块比较常见的一个场景，就是kafka某个broker宕机，然后重新选举partiton的leader时。大家想想，要是此时其他的follower刚好还有些数据没有同步，结果此时leader挂了，然后选举某个follower成leader之后，他不就少了一些数据？这就丢了一些数据啊。

![format_png 13][]

生产环境也遇到过，我们也是，之前kafka的leader机器宕机了，将follower切换为leader之后，就会发现说这个数据就丢了

所以此时一般是要求起码设置如下4个参数：

*  给这个topic设置replication.factor参数：这个值必须大于1，要求每个partition必须有至少2个副本
 *  在kafka服务端设置min.insync.replicas参数：这个值必须大于1，这个是要求一个leader至少感知到有至少一个follower还跟自己保持联系，没掉队，这样才能确保leader挂了还有一个follower吧
 *  在producer端设置acks=all：这个是要求每条数据，必须是写入所有replica之后，才能认为是写成功了
 *  在producer端设置retries=MAX（很大很大很大的一个值，无限次重试的意思）：这个是要求一旦写入失败，就无限重试，卡在这里了

我们生产环境就是按照上述要求配置的，这样配置之后，至少在kafka broker端就可以保证在leader所在broker发生故障，进行leader切换时，数据不会丢失

**3）生产者会不会弄丢数据**

如果按照上述的思路设置了ack=all，一定不会丢，要求是，你的leader接收到消息，所有的follower都同步到了消息之后，才认为本次写成功了。如果没满足这个条件，生产者会自动不断的重试，重试无限次。

### 1. 如何保证消息的顺序性？ ###

其实这个也是用MQ的时候必问的话题，第一看看你了解不了解顺序这个事儿？第二看看你有没有办法保证消息是有顺序的？这个生产系统中常见的问题。

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。mysql -> mysql，常见的一点在于说大数据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，接着这三条binlog发送到MQ里面，到消费出来依次执行，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俩场景

（1）rabbitmq：一个queue，多个consumer，这不明显乱了

![format_png 14][]

（2）kafka：一个topic，一个partition，一个consumer，内部多线程，这不也明显乱了

![format_png 15][]

### 那如何保证消息的顺序性呢？简单简单    ###

（1）rabbitmq：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；

![format_png 16][]

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

（2）kafka：一个topic，一个partition，一个consumer，内部单线程消费，写N个内存queue，然后N个线程分别消费一个内存queue即可

![format_png 17][]

**如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？有几百万消息持续积压几小时，说说怎么解决？**

你看这问法，其实本质针对的场景，都是说，可能你的消费端出了问题，不消费了，或者消费的极其极其慢。接着就坑爹了，可能你的消息队列集群的磁盘都快写满了，都没人消费，这个时候怎么办？或者是整个这就积压了几个小时，你这个时候怎么办？或者是你积压的时间太长了，导致比如rabbitmq设置了消息过期时间后就没了怎么办？

所以就这事儿，其实线上挺常见的，一般不出，一出就是大case，一般常见于，举个例子，消费端每次消费之后要写mysql，结果mysql挂了，消费端hang那儿了，不动了。或者是消费端出了个什么叉子，导致消费速度极其慢。

关于这个事儿，我们一个一个来梳理吧，先假设一个场景，我们现在消费端出故障了，然后大量消息在mq里积压，现在事故了，慌了

### （1）大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决 ###

几千万条数据在MQ里积压了七八个小时，从下午4点多，积压到了晚上很晚，10点多，11点多

这个是我们真实遇到过的一个场景，确实是线上故障了，这个时候要不然就是修复consumer的问题，让他恢复消费速度，然后傻傻的等待几个小时消费完毕。这个肯定不能在面试的时候说吧。

一个消费者一秒是1000条，一秒3个消费者是3000条，一分钟是18万条，1000多万条

所以如果你积压了几百万到上千万的数据，即使消费者恢复了，也需要大概1小时的时间才能恢复过来

一般这个时候，只能操作临时紧急扩容了，具体操作步骤和思路如下：

1）先修复consumer的问题，确保其恢复消费速度，然后将现有cnosumer都停掉

2）新建一个topic，partition是原来的10倍，临时建立好原先10倍或者20倍的queue数量

3）然后写一个临时的分发数据的consumer程序，这个程序部署上去消费积压的数据，消费之后不做耗时的处理，直接均匀轮询写入临时建立好的10倍数量的queue

4）接着临时征用10倍的机器来部署consumer，每一批consumer消费一个临时queue的数据

5）这种做法相当于是临时将queue资源和consumer资源扩大10倍，以正常的10倍速度来消费数据

6）等快速消费完积压数据之后，得恢复原先部署架构，重新用原先的consumer机器来消费消息

![format_png 18][]

### （2）这里我们假设再来第二个坑    ###

假设你用的是rabbitmq，rabbitmq是可以设置过期时间的，就是TTL，如果消息在queue中积压超过一定的时间就会被rabbitmq给清理掉，这个数据就没了。那这就是第二个坑了。这就不是说数据会大量积压在mq里，而是大量的数据会直接搞丢。

这个情况下，就不是说要增加consumer消费积压的消息，因为实际上没啥积压，而是丢了大量的消息。我们可以采取一个方案，就是批量重导，这个我们之前线上也有类似的场景干过。就是大量积压的时候，我们当时就直接丢弃数据了，然后等过了高峰期以后，比如大家一起喝咖啡熬夜到晚上12点以后，用户都睡觉了。

这个时候我们就开始写程序，将丢失的那批数据，写个临时程序，一点一点的查出来，然后重新灌入mq里面去，把白天丢的数据给他补回来。也只能是这样了。

假设1万个订单积压在mq里面，没有处理，其中1000个订单都丢了，你只能手动写程序把那1000个订单给查出来，手动发到mq里去再补一次

### （3）然后我们再来假设第三个坑 ###

如果走的方式是消息积压在mq里，那么如果你很长时间都没处理掉，此时导致mq都快写满了，咋办？这个还有别的办法吗？没有，谁让你第一个方案执行的太慢了，你临时写程序，接入数据来消费，消费一个丢弃一个，都不要了，快速消费掉所有的消息。然后走第二个方案，到了晚上再补数据吧。

**1. 如果让你写一个消息队列，该如何进行架构设计啊？说一下你的思路**

其实聊到这个问题，一般面试官要考察两块：

（1）你有没有对某一个消息队列做过较为深入的原理的了解，或者从整体了解把握住一个mq的架构原理

（2）看看你的设计能力，给你一个常见的系统，就是消息队列系统，看看你能不能从全局把握一下整体架构设计，给出一些关键点出来

其实回答这类问题，说白了，起码不求你看过那技术的源码，起码你大概知道那个技术的基本原理，核心组成部分，基本架构构成，然后参照一些开源的技术把一个系统设计出来的思路说一下就好

比如说这个消息队列系统，我们来从以下几个角度来考虑一下

说实话，我一般面类似问题的时候，大部分人基本都会蒙，因为平时从来没有思考过类似的问题，大多数人就是平时埋头用，从来不去思考背后的一些东西。类似的问题，我经常问的还有，如果让你来设计一个spring框架你会怎么做？如果让你来设计一个dubbo框架你会怎么做？如果让你来设计一个mybatis框架你会怎么做？

比如说这个消息队列系统，我们来从以下几个角度来考虑一下

（1）首先这个mq得支持可伸缩性吧，就是需要的时候快速扩容，就可以增加吞吐量和容量，那怎么搞？设计个分布式的系统呗，参照一下kafka的设计理念，broker -> topic -> partition，每个partition放一个机器，就存一部分数据。如果现在资源不够了，简单啊，给topic增加partition，然后做数据迁移，增加机器，不就可以存放更多数据，提供更高的吞吐量了？

（2）其次你得考虑一下这个mq的数据要不要落地磁盘吧？那肯定要了，落磁盘，才能保证别进程挂了数据就丢了。那落磁盘的时候怎么落啊？顺序写，这样就没有磁盘随机读写的寻址开销，磁盘顺序读写的性能是很高的，这就是kafka的思路。

**2.其次你考虑一下你的mq的可用性啊？**

这个事儿，具体参考我们之前可用性那个环节讲解的kafka的高可用保障机制。多副本 -> leader & follower -> broker挂了重新选举leader即可对外服务。

### （4）能不能支持数据0丢失啊？可以的，参考我们之前说的那个kafka数据零丢失方案 ###

其实一个mq肯定是很复杂的，面试官问你这个问题，其实是个开放题，他就是看看你有没有从架构角度整体构思和设计的思维以及能力。确实这个问题可以刷掉一大批人，因为大部分人平时不思考这些东西。

[format_png]: /images/20221024/b211416833b040fb9fea800424b0003e.png
[format_png 1]: /images/20221024/2aea4677b77f4157b403e3b50e8ea00e.png
[format_png 2]: /images/20221024/300c54f20bea4d7a8cb770cf36553a8f.png
[format_png 3]: /images/20221024/5194951712f84adcb4e04e8341bebf98.png
[format_png 4]: /images/20221024/092e61b85df94641bc515b804cda2196.png
[format_png 5]: /images/20221024/d70ab20e54cb45f59a5d2bccaf428295.png
[format_png 6]: /images/20221024/1f4bff829c034cc2adae574e67de421a.png
[format_png 7]: /images/20221024/3309f423b721409ca524debdbd479537.png
[format_png 8]: /images/20221024/3a35cba796b242e9be5e5aa04ff52553.png
[format_png 9]: /images/20221024/61fdad19d5374aafad0e75e706240dfb.png
[format_png 10]: /images/20221024/95c44b0911a64030b2806580c1c5435e.png
[format_png 11]: /images/20221024/a10b8aa03ba9465292131a88722da57f.png
[format_png 12]: /images/20221024/2aa62a4f8b674168b69586ffaefc6779.png
[format_png 13]: /images/20221024/10833a8823fa4e77902eba44b4523542.png
[format_png 14]: /images/20221024/759524be15b04f6cadda0dff6be4a1e8.png
[format_png 15]: /images/20221024/71ad2946486549c69ac9cf9ff6ca229a.png
[format_png 16]: /images/20221024/9c06816e2ba04e2abe7fc87defbe0da7.png
[format_png 17]: /images/20221024/faec6c61d0a141119f86e273f5b67902.png
[format_png 18]: /images/20221024/668fa8096d384a728c7f47292807d355.png