前言

近期有了想跳槽的打算，所以自己想巩固一下自己的技术，想了解一些面试比较容易加分的项，近期准备深入研究一下Redis和MQ这两样，这总体上都是为了解决服务器并发的原因，刚翻到了一篇有关于MQ的，觉得写得特别好，特此记录一下，也算是为了加深自己的印象。

面试题切入

为什么要使用MQ
消息队列有什么优点和缺点
kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ有什么区别

面试官心理分析

首先，你们系统里面为什么要用MQ
不少去面试的人，都知道自己以前项目里面用过MQ、Redis，但是为什么用这个，却不知道，这种人说白了就是为了用而用，又或者这个框架就是别人设计的，他自己都没了解过里面的东西，自然也不知道为什么要用。如果面试的时候面试官问你这种问题你答不上来，可能已经被pass百分之三十了，面试官通常对这种人印象很不好，他怕你进了公司只会埋头苦干，不懂得自己思考。
第二，你既然用了MQ，那你知不知道MQ有什么好处和坏处
如果没考虑过这个问题一定要慎重回答，因为你没考虑过这个，盲目的弄个MQ进系统，当下的问题可能是解决了，但万一后面出了问题不是给公司留坑吗，面试官就怕这样的人，招进来干了一年，自己跳槽了，给系统挖一堆坑，留下无穷祸患。
第三，既然你用了MQ，比如其中一种MQ，那你当时做没做过调研
别看别人用了MQ，咦，感觉挺好的，就自己瞎弄了一个，根本没考虑过MQ的选型，比如kafka，每个MQ并没有绝对的好处和坏处，现在业界流行的MQ各有各的好处，各有各的坏处，你要做的就是扬长避短，挑选最适合自己系统的MQ。

面试题剖析

①为什么要使用MQ

其实面试官问你这个问题就是想知道，你们公司有个什么样的业务场景，这个业务场景有个什么技术挑战，如果不用MQ可能会比较麻烦，包括现在用了MQ以后有哪些好处等等。先说一下MQ常见的使用场景吧，MQ的使用场景有很多，但是比较核心的就是：解耦、异步、削锋。

系统解耦

首先举例下面这个场景，现有ABCDE五个系统，最初的时候BCD三个系统都要调用A系统的接口获取数据，一切都很正常，但是突然，D系统说：我不要了，你不用给我传数据了，A系统无奈，只能修改代码，将调用D系统的代码删除，这时候还没删除呢，E系统发送了请求，但是A系统这时候还没处理完D系统的请求，A系统卒！！！彻底崩溃。看下图↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
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上述场景中，BCDE都需要用到A系统提供的数据，A系统跟其他四个系统严重耦合，需要时时刻刻考虑其他四个系统要是挂了怎么办，需不需要重新发送数据给他们，这个时候的A系统内心是崩溃的。
但是如果使用了MQ之后，A系统的数据只需要放到MQ里面，其他的系统想请求获取数据只需要去MQ里面消费即可，如果突然不想请求了，就取消对MQ的消费就行了，A系统根本不需要考虑给谁去响应这个数据，也不需要去维护代码，也不用考虑其他系统是否调用成功，失败超时等情况。详细看下图↓↓↓↓↓↓↓↓

总结：通过MQ发布订阅消息的模型，A系统就成功的跟其他系统解耦了。
面试技巧：你需要思考一下，在你自己的系统里面有没有类似的情况，一个系统或者模块，调用了多个系统或者模块，它们互相之间的调用非常复杂，并且维护起来很麻烦，但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，你就需要思考在你的项目里，是不是可以用MQ给它进行系统的解耦，可以自己组织一下语言回答。

异步调用

场景二，还是ABCD四个系统，A系统收到一个请求，需要在自己本地写库，还需要往BCD三个系统写库，A系统自己写本地库需要3ms，往其他系统写库相对较慢，B系统200ms ，C系统350ms，D系统400ms，这样算起来，整个功能从请求到响应的时间为3ms+200ms+350ms+400ms=953ms，接近一秒，对于用户来说，点个按钮要等这么长时间，基本是无法接受的，侧面也反映出这家研发人员技术不咋地。详情如下图↓↓↓↓↓↓
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一般的互联网企业，对于用户请求响应的时间要求在100ms-200ms之间，这样，用户的眼睛存在视觉暂停现象，用户响应时间在此范围内就可以了，所以上面的现象是不可取的。
如果用了MQ，用户发送请求到A系统耗时3ms，A系统发送三条消息到MQ，假如耗时5ms，用户从发送请求到相应3ms+5ms=8ms，仅用了8ms，用户的体验非常好。
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流量削峰

场景三，这次举个实例吧，也是近期发生的，我们都知道，2020年爆发的这场新冠病毒，导致各大线上商城APP里面的口罩被抢购一空，在这种情况下，JD商城开启了一场每晚八点的抢购3Q口罩的活动，每天下午三点进行预约，晚上八点抢购，从JD商城刚上线这个活动，我连续抢了近一个周，也算是见证了一个百万并发量系统从出现问题到完善的一个过程，最初第一天，我抢购的时候，一百多万预约，到八点抢购估计也能有百万的并发量，可是第一天，到八点我抢的时候，由于并发量太高，直接把JD服务器弄崩了，直接报了异常，可能JD在上线这个活动的时候也没能够想到会有那么高的并发，打了一个猝不及防，但是这只是在前一两天出现报异常的情况，后面却没有再出现异常信息，到后来再抢购只是响应的时间变得很慢，但是JD系统并没有崩溃，这种情况下一般就是用了MQ（或者之前用了MQ，这次换了个吞吐量级别更高的MQ），也正是利用了MQ的三大好处之一——削峰。
JD系统每天0—19点，系统风平浪静，结果一到八点抢购的时候，每秒并发达到百万，
假设JD数据库没秒能处理1.5w条并发请求（并非实际数据，主要为了举例）,到八点抢购的时候，每秒并发百万，这直接导致系统异常，但是八点一过，可能也就几万用户在线操作，每秒的请求可能也就几百条，对整个系统毫无压力。
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如果使用了MQ，每秒百万个请求写入MQ，因为JD系统每秒能处理1W+的请求，JD系统处理完然后再去MQ里面，再拉取1W+的请求处理，每次不要超过自己能处理的最大请求量就ok，这样下来，等到八点高峰期的时候，系统也不会挂掉，但是近一个小时内，系统处理请求的速度是肯定赶不上用户的并发请求的，所以都会积压在MQ中，甚至可能积压千万条，但是高峰期过后，每秒只会有一千多的并发请求进入MQ，但是JD系统还是会以每秒1W+的速度处理请求，所以高峰期一过，JD系统会很快消化掉积压在MQ的请求，在用户那边可能也就是等的时间长一点，但是绝对不会让系统挂掉。
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消息队列的优缺点

优点
上面已经说过了，系统解耦，异步调用，流量削峰。
缺点
①系统可用性降低：系统引入的外部依赖越多，系统要面对的风险越高，拿场景一来说，本来ABCD四个系统配合的好好的，没啥问题，但是你偏要弄个MQ进来插一脚，虽然好处挺多，但是万一MQ挂掉了呢，那样你系统不也就挂掉了。
②系统复杂程度提高：非要加个MQ进来，如何保证没有重复消费呢？如何处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序？问题太多。
③一致性的问题：A系统处理完再传递给MQ就直接返回成功了，用户以为你这个请求成功了，但是，如果在BCD的系统里，BC两个系统写库成功，D系统写库失败了怎么办，这样就导致数据不一致了。
所以。消息队列其实是一套非常复杂的架构，你在享受MQ带来的好处的同时，也要做各种技术方案把MQ带来的一系列的问题解决掉，等一切都做好之后，系统的复杂程度硬生生提高了一个等级。

四大主流MQ（kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ）各自的优缺点

目前业界四大主流的MQ有kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。其他的MQ也有，不过比较冷门。就不用多说了，画个表就明白了。↓↓↓↓↓↓↓↓

特性	ActiveMQ	RabbitMQ	RocketMQ	kafka
单机吞吐量	万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级	万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级	10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ	10万级别，这是kafka最大的优点，就是吞吐量高。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
topic数量对吞吐量的影响			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这是RocketMQ的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的topic	topic从几十个到几百个的时候，吞吐量会大幅度下降所以在同等机器下，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
时效性	ms级	微秒级，这是rabbitmq的一大特点，延迟是最低的	ms级	延迟在ms级以内
可用性	高，基于主从架构实现高可用性	高，基于主从架构实现高可用性	非常高，分布式架构	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
消息可靠性	有较低的概率丢失数据		经过参数优化配置，可以做到0丢失	经过参数优化配置，消息可以做到0丢失
功能支持	MQ领域的功能极其完备	基于erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低	MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好	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
优劣势总结	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偶尔会有较低概率丢失消息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	erlang语言开发，性能极其好，延时很低；吞吐量到万级，MQ功能比较完备而且开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用社区相对比较活跃，几乎每个月都发布几个版本分在国内一些互联网公司近几年用rabbitmq也比较多一些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。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。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。	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	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同时kafka最好是支撑较少的topic数量即可，保证其超高吞吐量而且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这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集