常见消息队列面试题

1.为什么要用消息队列?(消息队列的应用场景？)

消息队列的本质？

消息队列是一种“先进先出”的数据结构，一般用其作为数据的传递

常见的应用场景：解耦，异步以及削峰

解耦:

场景：双11是购物狂节,用户下单后,订单系统需要通知库存系统,传统的做法就是订单系统调用库存系统的接口.

这种做法有一个缺点:

当库存系统出现故障时,订单就会失败。订单系统和库存系统高耦合. 引入消息队列

订单系统: 用户下单后,订单系统完成持久化处理,将消息写入消息队列,返回用户订单下单成功。

库存系统订阅下单的消息,获取下单消息,进行库操作。就算库存系统出现故障,消息队列也能保证消息的可靠投递,不会导致消息丢失.

异步

场景说明: 用户注册后，需要发注册邮件和注册短信,传统的做法有两种 1.串行的方式 2.并行的方式

串行方式:将注册信息写入数据库后,发送注册邮件,再发送注册短信,以上三个任务全部完成后才返回给客户端。这有一个问题是,邮件,短信并不是必须的,它只是一个通知,而这种做法让客户端等待没有必要等待的东西.

并行方式:将注册信息写入数据库后,发送邮件的同时,发送短信,以上三个任务完成后,返回给客户端,并行的方式能提高处理的时间。

消息队列:假设三个业务节点分别使用50ms,串行方式使用时间150ms,并行使用时间100ms。虽然并行已经提高的处理时间,但是,前面说过,邮件和短信对我正常的使用网站没有任何影响，客户端没有必要等着其发送完成才显示注册成功,应该是写入数据库后就返回.
消息队列: 引入消息队列后，把发送邮件,短信不是必须的业务逻辑异步处理

由此可以看出,引入消息队列后，用户的响应时间就等于写入数据库的时间+写入消息队列的时间(可以忽略不计),引入消息队列后处理后,响应时间是串行的3倍,是并行的2倍。

削峰

场景:秒杀活动，一般因为流量过大，导致应用挂掉,为了解决这个问题，一般在应用前端加入消息队列。

作用:
1.可以控制活动人数，超过此一定阀值的订单直接丢弃

2.可以缓解短时间的高流量压垮应用(应用程序按自己的最大处理能力获取订单)

1.用户的请求,服务器收到之后,首先写入消息队列,加入消息队列长度超过最大值,则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面.

2.秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理.

2.各种消息队列产品的比较

# 1.ActiveMQActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。它是一个完全支持JMS规范的的消息中间件。丰富的API,多种集群架构模式让ActiveMQ在业界成为老牌的消息中间件,在中小型企业颇受欢迎!# 2.KafkaKafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统，目前归属于Apache顶级项目。Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输。0.8版本开始支持复制，不支持事务，对消息的重复、丢失、错误没有严格要求，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。# 3.RocketMQRocketMQ是阿里开源的消息中间件，它是纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。RocketMQ思路起源于Kafka，但并不是Kafka的一个Copy，它对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景。# 4.RabbitMQRabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统，基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景，对性能和吞吐量的要求还在,其次,RabbitMQ比Kafka可靠，Kafka更适合IO高吞吐的处理，一般应用在大数据日志处理或对实时性（少量延迟），可靠性（少量丢数据）要求稍低的场景使用，比如ELK日志收集。

3.消息队列的优点和缺点

缺点:

1）系统可用性降低

外部依赖的系统多了，增加了消息队列系统。

答案问题4

2）系统复杂度提高

你怎么保证消息没有重复消费？

答案问题6

怎么处理消息丢失的情况？

答案问题5

怎么保证消息传递的顺序性？

答案问题7

3）一致性问题

数据可能不一致。

答案：使用分布式事务实现消息一致性

优点:解耦，异步，削峰

4.如何保证消息队列的高可用

保证消息队列的高可用，集群

RabbitMQ集群分为普通集群和镜像集群

普通集群：

创建的Queue只会放在一个RabbitMQ上，其他实例都同步元数据,如果实际数据宕机,元数据无法访问实际数据，其他实例也就无法同步，他并不能做到高可用，只不过是对Quene中信息,进行备份,缓解访问压力

镜像集群:

每次生产者写消息到queue的时候，都会自动把消息同步到多个实例的queue上，每个RabbitMq节点上都有Queue的消息数据和元数据，某一个节点宕机，其他节点依然保存完整数据，不影响客户端消费，类似于redis中的哨兵模式

上面说的是rabbitMQ集群，那RocketMQ如何保证高可用呢？

双主双从

5.如何保证消息不丢失

消息丢失原因？

情况一:消息生产者没有成功发送到MQ（发送过程成丢失）

情况二:消息发送给了MQ后，MQ宕机导致内存中的消息数据丢失

情况三:消费者消费到了消息，但是没有处理完毕就出现异常导致丢失

如何保证消息不丢失？

1.消息发送者发送给MQ后，MQ给生产者确认收到

2.MQ收到消息后进行消息持久化

3.消费者收到消息处理完毕后手动ack确定，不要自动ack确认

4.MQ收到消费者ack确认后删除持久化的消息

6.如何保证消息不被重复消费？(如何保证消息消费的幂等性？)

产生重复消息的原因:

根本原因: 网络不可达

发送时消息重复:当生产者发送消息给MQ 中途出现网络的抖动等其他原因，导致服务端对客户端应答失败。如果此时生产者意识到消息发送失败，再次发送，消费者会收到两条内容相同的消息

消费是消息重复: 消息已经投递到了消费者并完成业务处理，当消费方给MQ服务端反馈应答的时候网络闪断。为了保证消息至少被消费一次,MQ服务端将在网络恢复后再次尝试投递之前已被消费方处理过的消息，此时消费者就会收到两条内容相同的消息

我们不能保证网络100%通畅，所有必定会存在重复消息

解决办法:

1.消息发送者发送消息时携带一个全局唯一id

2.消费者获取消费后先根据id在redis/db中查询是否存在消费记录

3.如果没有消费过就正常消费，消费完毕后写入redis/db

4.如果消息消费过就直接舍弃

7.如何保证消息消费的顺序性？

消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费

分为全局顺序消息和局部顺序消息，常见的是局部顺序消息

RabbitMQ

全局顺序消息 ：

生产者：MQ：消费者=1:1:1

这种消费能保证消息顺序到达MQ，也可以保证消息顺序消费

但是，他的吞吐量会下降，容错性降低，全局的顺序消费，不常见

RocketMQ

局部顺序消费:

1.生产者根据消息ID将同一组消息发送到一个Queue中。

2.多个消费者同时获取Queue中的消息进行消费。

3.MQ使用分段锁保证单个Queue中的有序消费