消息队列 面试题

article/2025/9/18 15:23:43

1、面试题

为什么使用消息队列啊?消息队列有什么优点和缺点啊?kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么区别以及适合哪些场景?

2、面试官心理分析

其实面试官主要是想看看:

(1)第一,你知道不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西?

我之前面试就见过大量的候选人,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。因为进了团队担心你就木头木脑的干呆活儿,不会自己思考。

(2)第二,你既然用了消息队列这个东西,你知道不知道用了有什么好处?

系统中引入消息队列之后会不会有什么坏处?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,给公司留下后患无穷

(3)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啊?

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到底流行的MQ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,面试官交给他一个任务,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

3、额外的友情提示

同学啊,如果你看到这里,连activemq、rabbitmq、rocketmq、kafka是什么都不知道?连个hello world demo都没写过?那你。。。

通过网上查阅技术资料和博客,用于快速入门,是比较合适的,但是如果要比如系统梳理你的面试技术体系,或者是系统的深入的研究和学习一些东西,看博客实际上是不太合适的

那也没事,我们这个课程的定位是不会去讲这些的,建议你马上暂停一下课程,然后上百度搜一下,这4个东西是什么?每个东西找一个教你hello world的博客,自己跟着做一遍。我保证你1个小时之内就可以快速入门这几个东西。

等你先知道这几个东西是什么,同时写过hello world之后,你再来继续看我们的课程

4、面试题剖析

(1)为什么使用消息队列啊?

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

先说一下消息队列的常见使用场景吧,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:现场画个图来说明一下,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系统负责人濒临崩溃中。。。再来点更加崩溃的事儿,A系统要时时刻刻考虑BCDE四个系统如果挂了咋办?我要不要重发?我要不要把消息存起来?头发都白了啊。。。

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去进行系统的解耦。在简历中体现出来这块东西,用MQ作解耦。

异步:现场画个图来说明一下,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。

削峰:每天0点到11点,A系统风平浪静,每秒并发请求数量就100个。结果每次一到11点~1点,每秒并发请求数量突然会暴增到1万条。但是系统最大的处理能力就只能是每秒钟处理1000个请求啊。。。尴尬了,系统会死。。。

(2)消息队列有什么优点和缺点啊?

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

缺点呢?显而易见的

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挂了,整套系统崩溃了,你不就完了么。

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?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,最好之后,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。。。

(3)kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优点和缺点啊?

常见的MQ其实就这几种,别的还有很多其他MQ,但是比较冷门的,那么就别多说了

作为一个码农,你起码得知道各种mq的优点和缺点吧,咱们来画个表格看看

在这里插入图片描述

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综上所述,各种对比之后,我个人倾向于是:

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他,对公司而言,几乎处于不可控的状态,但是确实人是开源的,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,但是我提醒一下自己想好社区万一突然黄掉的风险,对自己公司技术实力有绝对自信的,我推荐用RocketMQ,否则回去老老实实用RabbitMQ吧,人是活跃开源社区,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


http://chatgpt.dhexx.cn/article/gxHcNZnn.shtml

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