【MQ】小白和你一起看消息队列

妖狐艹你老母 2023-02-21 11:37 1阅读 0赞

原文链接：[https://segmentfault.com/a/1190000019123489][https_segmentfault.com_a_1190000019123489]

# **面试题** #

1. 为什么使用消息队列？

2. 消息队列有什么优点和缺点？

3. Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别，以及适合哪些场景?

##    面试官心理分析，其实面试官主要是想看看： ##

第一，你知不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西？  
不少候选人，说自己项目里用了 Redis、MQ，但是其实他并不知道自己为什么要用这个东西。其实说白了，就是为了用而用，或者是别人设计的架构，他从头到尾都没思考过。  
没有对自己的架构问过为什么的人，一定是平时没有思考的人，面试官对这类候选人印象通常很不好。因为面试官担心你进了团队之后只会木头木脑的干呆活儿，不会自己思考。

第二，你既然用了消息队列这个东西，你知不知道用了有什么好处&坏处？  
你要是没考虑过这个，那你盲目弄个 MQ 进系统里，后面出了问题你是不是就自己溜了给公司留坑？你要是没考虑过引入一个技术可能存在的弊端和风险，面试官把这类候选人招进来了，基本可能就是挖坑型选手。就怕你干 1 年挖一堆坑，自己跳槽了，给公司留下无穷后患。

第三，既然你用了 MQ，可能是某一种 MQ，那么你当时做没做过调研？  
你别傻乎乎的自己拍脑袋看个人喜好就瞎用了一个 MQ，比如 Kafka，甚至都从没调研过业界流行的 MQ 到底有哪几种。每一个 MQ 的优点和缺点是什么。每一个 MQ 没有绝对的好坏，但是就是看用在哪个场景可以扬长避短，利用其优势，规避其劣势。  
如果是一个不考虑技术选型的候选人招进了团队，leader 交给他一个任务，去设计个什么系统，他在里面用一些技术，可能都没考虑过选型，最后选的技术可能并不一定合适，一样是留坑。

##    面试题剖析，为什么使用消息队列 ##

其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景，然后你项目里具体是什么场景，说说你在这个场景里用消息队列是什么？

面试官问你这个问题，期望的一个回答是说，你们公司有个什么业务场景，这个业务场景有个什么技术挑战，如果不用 MQ 可能会很麻烦，但是你现在用了 MQ 之后带给了你很多的好处。

先说一下消息队列常见的使用场景吧，其实场景有很多，但是比较核心的有 3 个：解耦、异步、削峰。

**解耦**

看这么个场景。A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。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？A 系统负责人几乎崩溃......

mq-1

在这个场景中，A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合，A 系统产生一条比较关键的数据，很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。A 系统要时时刻刻考虑 BCDE 四个系统如果挂了该咋办？要不要重发，要不要把消息存起来？头发都白了啊！

如果使用 MQ，A 系统产生一条数据，发送到 MQ 里面去，哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据，直接从 MQ 里消费即可；如果某个系统不需要这条数据了，就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来，A 系统压根儿不需要去考虑要给谁发送数据，不需要维护这个代码，也不需要考虑人家是否调用成功、失败超时等情况。

mq-2

总结：通过一个 MQ，Pub/Sub 发布订阅消息这么一个模型，A 系统就跟其它系统彻底解耦了。

面试技巧：你需要去考虑一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，互相之间的调用很复杂，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，如果用 MQ 给它异步化解耦，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 去进行系统的解耦。在简历中体现出来这块东西，用 MQ 作解耦。

**异步**

再来看一个场景，A 系统接收一个请求，需要在自己本地写库，还需要在 BCD 三个系统写库，自己本地写库要 3ms，BCD 三个系统分别写库要 300ms、450ms、200ms。最终请求总延时是 3 + 300 + 450 + 200 = 953ms，接近 1s，用户感觉搞个什么东西，慢死了慢死了。用户通过浏览器发起请求，等待个 1s，这几乎是不可接受的。

mq-3

一般互联网类的企业，对于用户直接的操作，一般要求是每个请求都必须在 200 ms 以内完成，对用户几乎是无感知的。

如果使用 MQ，那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中，假如耗时 5ms，A 系统从接受一个请求到返回响应给用户，总时长是 3 + 5 = 8ms，对于用户而言，其实感觉上就是点个按钮，8ms 以后就直接返回了，爽！网站做得真好，真快！

**削峰**

mq-4

每天 0:00 到 12:00，A 系统风平浪静，每秒并发请求数量就 50 个。结果每次一到 12:00 ~ 13:00 ，每秒并发请求数量突然会暴增到 5k+ 条。但是系统是直接基于 MySQL 的，大量的请求涌入 MySQL，每秒钟对 MySQL 执行约 5k 条 SQL。

一般的 MySQL，扛到每秒 2k 个请求就差不多了，如果每秒请求到 5k 的话，可能就直接把 MySQL 给打死了，导致系统崩溃，用户也就没法再使用系统了。

但是高峰期一过，到了下午的时候，就成了低峰期，可能也就 1w 的用户同时在网站上操作，每秒中的请求数量可能也就 50 个请求，对整个系统几乎没有任何的压力。

mq-5

如果使用 MQ，每秒 5k 个请求写入 MQ，A 系统每秒钟最多处理 2k 个请求，因为 MySQL 每秒钟最多处理 2k 个。A 系统从 MQ 中慢慢拉取请求，每秒钟就拉取 2k 个请求，不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就 ok，这样下来，哪怕是高峰期的时候，A 系统也绝对不会挂掉。而 MQ 每秒钟 5k 个请求进来，就 2k 个请求出去，结果就导致在中午高峰期（1 个小时），可能有几十万甚至几百万的请求积压在 MQ 中。

mq-6

这个短暂的高峰期积压是 ok 的，因为高峰期过了之后，每秒钟就 50 个请求进 MQ，但是 A 系统依然会按照每秒 2k 个请求的速度在处理。所以说，只要高峰期一过，A 系统就会快速将积压的消息给解决掉。  
消息队列有什么优缺点

### 优点上面已经说了，就是在特殊场景下有其对应的好处，解耦、异步、削峰。 ###

### 缺点有以下几个： ###

**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，没啥问题，你偏加个 MQ 进来，万一 MQ 挂了咋整，MQ 一挂，整套系统崩溃的，你不就完了？如何保证消息队列的高可用，可以点击这里查看。

**系统复杂度提高：**  
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？头大头大，问题一大堆，痛苦不已。

**一致性问题：**  
A 系统处理完了直接返回成功了，人都以为你这个请求就成功了；但是问题是，要是 BCD 三个系统那里，BD 两个系统写库成功了，结果 C 系统写库失败了，咋整？你这数据就不一致了。  
所以消息队列实际是一种非常复杂的架构，你引入它有很多好处，但是也得针对它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，妈呀，系统复杂度提升了一个数量级，也许是复杂了 10 倍。但是关键时刻，用，还是得用的。

## 如何选择MQ ##

一般的业务系统要引入 MQ，最早大家都用 ActiveMQ，但是现在确实大家用的不多了，没经过大规模吞吐量场景的验证，社区也不是很活跃，所以大家还是算了吧，我个人不推荐用这个了；

后来大家开始用 RabbitMQ，但是确实 erlang 语言阻止了大量的 Java 工程师去深入研究和掌控它，对公司而言，几乎处于不可控的状态，但是确实人家是开源的，比较稳定的支持，活跃度也高；

不过现在确实越来越多的公司会去用 RocketMQ，确实很不错，毕竟是阿里出品，但社区可能有突然黄掉的风险（目前 RocketMQ 已捐给 Apache，但 GitHub 上的活跃度其实不算高）对自己公司技术实力有绝对自信的，推荐用 RocketMQ，否则回去老老实实用 RabbitMQ 吧，人家有活跃的开源社区，绝对不会黄。

所以中小型公司，技术实力较为一般，技术挑战不是特别高，用 RabbitMQ 是不错的选择；大型公司，基础架构研发实力较强，用 RocketMQ 是很好的选择。

如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用 Kafka 是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝对不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。

**怎么保证消息没有重复消费？**

> 1.如果是拿这个消息做数据库insert操作（事实上update和delete重复也不影响）给这个消息做一个唯一主键，那么就算出现重复消费的情况，就会导致主键冲突，避免数据库出现脏数据。  
> 2.当拿到这个消息做redis的set的操作，那就容易了，不用解决，因为你无论set几次结果都是一样的，set操作本来就算幂等操作。  
> 3.如果上面两种情况还不行，准备一个第三方存储,来做消费记录。以redis为例，给消息分配一个全局id，只要消费过该消息，将<id,message>以K-V形式写入redis。那消费者开始消费前，先去redis中查询有没消费记录即可。

一个表对比几种 MQ ：

<table>  Kafka、ActiceMQ、RabbitMQ、RocketMQ 对比  
 <thead> 
  <tr> 
   <th>特性</th> 
   <th>ActiveMQ</th> 
   <th>RabbitMQ</th> 
   <th>RocketMQ</th> 
   <th> <p>Kafka</p> </th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th>单机吞吐量</th> 
   <td>万级，比 RocketMQ、Kafka 低一个数量级</td> 
   <td>同 ActiveMQ</td> 
   <td>10 万级，支撑高吞吐</td> 
   <td>10 万级，高吞吐，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> 
   <th>topic 数量对吞吐量的影响</th> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>topic 可以达到几百/几千的级别，吞吐量会有较小幅度的下降，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 从几十到几百个时候，吞吐量会大幅度下降，在同等机器下，Kafka 尽量保证 topic 数量不要过多，如果要支撑大规模的 topic，需要增加更多的机器资源</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>时效性</th> 
   <td>ms 级</td> 
   <td>微秒级，这是 RabbitMQ 的一大特点，延迟最低</td> 
   <td>ms 级</td> 
   <td>延迟在 ms 级以内</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>可用性</th> 
   <td>高，基于主从架构实现高可用</td> 
   <td>同 ActiceMQ</td> 
   <td>非常高，分布式架构</td> 
   <td>非常高，分布式，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> 
   <th>消息可靠性</th> 
   <td>有较低的概率丢失数据</td> 
   <td>基本不丢</td> 
   <td>经过参数优化配置，可以做到 0 丢失</td> 
   <td>同 RocketMQ</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>功能支持</th> 
   <td>MQ 领域的功能极其完备</td> 
   <td>基于 erlang 开发，并发能力很强，性能极好，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</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

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**怎么处理消息丢失的情况  
怎么保证消息传递的顺序性  
怎么保证多系统消息一致性**

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