1、為什麼要使用消息隊列?

分析:一個用消息隊列的人，不知道為啥用，有點尷尬。沒有複習這點，很容易被問蒙，然後就開始胡扯了。

回答:這個問題,咱只答三個最主要的應用場景(不可否認還有其他的，但是只答三個主要的),即以下六個字:解耦、非同步、削峰

(1)解耦

傳統模式:

傳統模式的缺點：

• 系統間耦合性太強，如上圖所示，系統A在代碼中直接調用系統B和系統C的代碼，如果將來D系統接入，系統A還需要修改代碼，過於麻煩！

中間件模式:

中間件模式的的優點：

• 將消息寫入消息隊列，需要消息的系統自己從消息隊列中訂閱，從而系統A不需要做任何修改。

(2)非同步

傳統模式:

傳統模式的缺點：

• 一些非必要的業務邏輯以同步的方式運行，太耗費時間。

中間件模式:

中間件模式的的優點：

• 將消息寫入消息隊列，非必要的業務邏輯以非同步的方式運行，加快響應速度

(3)削峰

傳統模式

傳統模式的缺點：

• 併發量大的時候，所有的請求直接懟到資料庫，造成資料庫連接異常

中間件模式:

中間件模式的的優點：

• 系統A慢慢的按照資料庫能處理的併發量，從消息隊列中慢慢拉取消息。在生產中，這個短暫的高峰期積壓是允許的。

2、使用了消息隊列會有什麼缺點?

分析:一個使用了MQ的項目，如果連這個問題都沒有考慮過，就把MQ引進去了，那就給自己的項目帶來了風險。

我們引入一個技術，要對這個技術的弊端有充分的認識，才能做好預防。要記住，不要給公司挖坑！

回答:回答也很容易，從以下兩個個角度來答

• 系統可用性降低:
• 你想啊，本來其他系統只要運行好好的，那你的系統就是正常的。
• 現在你非要加個消息隊列進去，那消息隊列掛了，你的系統不是呵呵了。因此，系統可用性降低
• 系統複雜性增加:
• 要多考慮很多方面的問題，比如一致性問題、如何保證消息不被重覆消費，如何保證保證消息可靠傳輸。
• 因此，需要考慮的東西更多，系統複雜性增大。

但是，我們該用還是要用的。

3、消息隊列如何選型？

先說一下，博主只會ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,Kafka，對什麼ZeroMQ等其他MQ沒啥理解，因此只能基於這四種MQ給出回答。

分析:既然在項目中用了MQ，肯定事先要對業界流行的MQ進行調研，如果連每種MQ的優缺點都沒瞭解清楚，就拍腦袋依據喜好，用了某種MQ，還是給項目挖坑。

如果面試官問:"你為什麼用這種MQ？。"你直接回答"領導決定的。"這種回答就很LOW了。

還是那句話，不要給公司挖坑。

我們可以看出，RabbitMQ版本發佈比ActiveMq頻繁很多。至於RocketMQ和kafka就不帶大家看了，總之也比ActiveMQ活躍的多。詳情，可自行查閱。

再來一個性能對比表

綜合上面的材料得出以下兩點:

(1)中小型軟體公司，建議選RabbitMQ.

一方面，erlang語言天生具備高併發的特性，而且他的管理界面用起來十分方便。

正所謂，成也蕭何，敗也蕭何！他的弊端也在這裡，雖然RabbitMQ是開源的，然而國內有幾個能定製化開發erlang的程式員呢？

所幸，RabbitMQ的社區十分活躍，可以解決開發過程中遇到的bug，這點對於中小型公司來說十分重要。

不考慮rocketmq和kafka的原因是，一方面中小型軟體公司不如互聯網公司，數據量沒那麼大，選消息中間件，應首選功能比較完備的，所以kafka排除。

不考慮rocketmq的原因是，rocketmq是阿裡出品，如果阿裡放棄維護rocketmq，中小型公司一般抽不出人來進行rocketmq的定製化開發，因此不推薦。

(2)大型軟體公司，根據具體使用在rocketMq和kafka之間二選一

一方面，大型軟體公司，具備足夠的資金搭建分散式環境，也具備足夠大的數據量。

針對rocketMQ,大型軟體公司也可以抽出人手對rocketMQ進行定製化開發，畢竟國內有能力改JAVA源碼的人，還是相當多的。

至於kafka，根據業務場景選擇，如果有日誌採集功能，肯定是首選kafka了。具體該選哪個，看使用場景。

4、如何保證消息隊列是高可用的？

分析:在第二點說過了，引入消息隊列後，系統的可用性下降。在生產中，沒人使用單機模式的消息隊列。

因此，作為一個合格的程式員，應該對消息隊列的高可用有很深刻的瞭解。

如果面試的時候，面試官問，你們的消息中間件如何保證高可用的？

如果你的回答只是表明自己只會訂閱和發佈消息，面試官就會懷疑你是不是只是自己搭著玩，壓根沒在生產用過。

因此，請做一個愛思考，會思考，懂思考的程式員。

回答:這問題，其實要對消息隊列的集群模式要有深刻瞭解，才好回答。

以rcoketMQ為例，他的集群就有多master 模式、多master多slave非同步複製模式、多 master多slave同步雙寫模式。

多master多slave模式部署架構圖(網上找的,偷個懶，懶得畫):

其實博主第一眼看到這個圖，就覺得和kafka好像，只是NameServer集群，在kafka中是用zookeeper代替，都是用來保存和發現master和slave用的。

通信過程如下:

Producer 與 NameServer集群中的其中一個節點（隨機選擇）建立長連接，定期從 NameServer 獲取 Topic 路由信息，並向提供 Topic 服務的 Broker Master 建立長連接，且定時向 Broker 發送心跳。

Producer 只能將消息發送到 Broker master，但是 Consumer 則不一樣，它同時和提供 Topic 服務的 Master 和 Slave建立長連接，既可以從 Broker Master 訂閱消息，也可以從 Broker Slave 訂閱消息。

那麼kafka呢,為了對比說明直接上kafka的拓補架構圖(也是找的，懶得畫)

如上圖所示，一個典型的Kafka集群中包含若幹Producer（可以是web前端產生的Page View，或者是伺服器日誌，系統CPU、Memory等），若幹broker（Kafka支持水平擴展，一般broker數量越多，集群吞吐率越高），若幹Consumer Group，以及一個Zookeeper集群。

Kafka通過Zookeeper管理集群配置，選舉leader，以及在Consumer Group發生變化時進行rebalance。

Producer使用push模式將消息發佈到broker，Consumer使用pull模式從broker訂閱並消費消息。

至於rabbitMQ,也有普通集群和鏡像集群模式，自行去瞭解，比較簡單，兩小時即懂。

要求，在回答高可用的問題時，應該能邏輯清晰的畫出自己的MQ集群架構或清晰的敘述出來。

5、如何保證消息不被重覆消費？

分析:這個問題其實換一種問法就是，如何保證消息隊列的冪等性?

這個問題可以認為是消息隊列領域的基本問題。換句話來說，是在考察你的設計能力，這個問題的回答可以根據具體的業務場景來答，沒有固定的答案。

回答:先來說一下為什麼會造成重覆消費?

其實無論是那種消息隊列，造成重覆消費原因其實都是類似的。

正常情況下，消費者在消費消息時候，消費完畢後，會發送一個確認信息給消息隊列，消息隊列就知道該消息被消費了，就會將該消息從消息隊列中刪除。只是不同的消息隊列發送的確認信息形式不同

例如RabbitMQ是發送一個ACK確認消息，RocketMQ是返回一個CONSUME_SUCCESS成功標誌，kafka實際上有個offset的概念

簡單說一下(如果還不懂，可以關註我的公眾號：Java技術zhai，裡面有講解),就是每一個消息都有一個offset，kafka消費過消息後，需要提交offset，讓消息隊列知道自己已經消費過了。

那造成重覆消費的原因?

就是因為網路傳輸等等故障，確認信息沒有傳送到消息隊列，導致消息隊列不知道自己已經消費過該消息了，再次將該消息分發給其他的消費者。

如何解決?這個問題針對業務場景來答分以下幾點

(1)比如，你拿到這個消息做資料庫的insert操作。

那就容易了，給這個消息做一個唯一主鍵，那麼就算出現重覆消費的情況，就會導致主鍵衝突，避免資料庫出現臟數據。

(2)再比如，你拿到這個消息做redis的set的操作

那就容易了，不用解決。因為你無論set幾次結果都是一樣的，set操作本來就算冪等操作。

(3)如果上面兩種情況還不行，上大招。

準備一個第三方介質,來做消費記錄。以redis為例，給消息分配一個全局id，只要消費過該消息，將以K-V形式寫入redis。那消費者開始消費前，先去redis中查詢有沒消費記錄即可。

6、如何保證消費的可靠性傳輸?

分析:我們在使用消息隊列的過程中，應該做到消息不能多消費，也不能少消費。如果無法做到可靠性傳輸，可能給公司帶來千萬級別的財產損失。

同樣的，如果可靠性傳輸在使用過程中，沒有考慮到，這不是給公司挖坑麽，你可以拍拍屁股走了，公司損失的錢，誰承擔。

還是那句話，認真對待每一個項目，不要給公司挖坑

回答:其實這個可靠性傳輸，每種MQ都要從三個角度來分析:生產者弄丟數據、消息隊列弄丟數據、消費者弄丟數據

RabbitMQ

(1)生產者丟數據

從生產者弄丟數據這個角度來看，RabbitMQ提供transaction和confirm模式來確保生產者不丟消息。

transaction機制就是說，發送消息前，開啟事物(channel.txSelect())，然後發送消息，如果發送過程中出現什麼異常，事物就會回滾(channel.txRollback())，如果發送成功則提交事物(channel.txCommit())。

然而缺點就是吞吐量下降了。因此，按照博主的經驗，生產上用confirm模式的居多。

一旦channel進入confirm模式，所有在該通道上面發佈的消息都將會被指派一個唯一的ID(從1開始)

一旦消息被投遞到所有匹配的隊列之後，rabbitMQ就會發送一個Ack給生產者(包含消息的唯一ID)

這就使得生產者知道消息已經正確到達目的隊列了.如果rabiitMQ沒能處理該消息，則會發送一個Nack消息給你，你可以進行重試操作。

處理Ack和Nack的代碼如下所示（說好不上代碼的，偷偷上了）:

channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() {
 @Override
 public void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
 System.out.println("nack: deliveryTag = "+deliveryTag+" multiple: "+multiple);
 }
 @Override
 public void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
 System.out.println("ack: deliveryTag = "+deliveryTag+" multiple: "+multiple);
 }
});

(2)消息隊列丟數據

處理消息隊列丟數據的情況，一般是開啟持久化磁碟的配置。

這個持久化配置可以和confirm機制配合使用，你可以在消息持久化磁碟後，再給生產者發送一個Ack信號。

這樣，如果消息持久化磁碟之前，rabbitMQ陣亡了，那麼生產者收不到Ack信號，生產者會自動重發。

那麼如何持久化呢，這裡順便說一下吧，其實也很容易，就下麵兩步

1、將queue的持久化標識durable設置為true,則代表是一個持久的隊列

2、發送消息的時候將deliveryMode=2

這樣設置以後，rabbitMQ就算掛了，重啟後也能恢複數據

(3)消費者丟數據

消費者丟數據一般是因為採用了自動確認消息模式。

這種模式下，消費者會自動確認收到信息。這時rahbitMQ會立即將消息刪除，這種情況下如果消費者出現異常而沒能處理該消息，就會丟失該消息。

至於解決方案，採用手動確認消息即可。

kafka

Producer在發佈消息到某個Partition時，先通過ZooKeeper找到該Partition的Leader

然後無論該Topic的Replication Factor為多少（也即該Partition有多少個Replica），Producer只將該消息發送到該Partition的Leader。

Leader會將該消息寫入其本地Log。每個Follower都從Leader中pull數據。

針對上述情況，得出如下分析

(1)生產者丟數據

在kafka生產中，基本都有一個leader和多個follwer。follwer會去同步leader的信息。

因此，為了避免生產者丟數據，做如下兩點配置

1. 第一個配置要在producer端設置acks=all。這個配置保證了，follwer同步完成後，才認為消息發送成功。
2. 在producer端設置retries=MAX，一旦寫入失敗，這無限重試

(2)消息隊列丟數據

針對消息隊列丟數據的情況，無外乎就是，數據還沒同步，leader就掛了，這時zookpeer會將其他的follwer切換為leader,那數據就丟失了。

針對這種情況，應該做兩個配置。

1. replication.factor參數，這個值必須大於1，即要求每個partition必須有至少2個副本
2. min.insync.replicas參數，這個值必須大於1，這個是要求一個leader至少感知到有至少一個follower還跟自己保持聯繫

這兩個配置加上上面生產者的配置聯合起來用，基本可確保kafka不丟數據

(3)消費者丟數據

這種情況一般是自動提交了offset，然後你處理程式過程中掛了。kafka以為你處理好了。

再強調一次offset是幹嘛的

offset：指的是kafka的topic中的每個消費組消費的下標。

簡單的來說就是一條消息對應一個offset下標，每次消費數據的時候如果提交offset，那麼下次消費就會從提交的offset加一那裡開始消費。

比如一個topic中有100條數據，我消費了50條並且提交了，那麼此時的kafka服務端記錄提交的offset就是49(offset從0開始)，那麼下次消費的時候offset就從50開始消費。

解決方案也很簡單，改成手動提交即可。

ActiveMQ和RocketMQ

大家自行查閱吧，如果想偷懶，也可以關註我的公眾號：Java技術zhai，裡面有講解過這一塊的內容。

7、如何保證消息的順序性？

分析:其實並非所有的公司都有這種業務需求，但是還是對這個問題要有所複習。

回答:針對這個問題，通過某種演算法，將需要保持先後順序的消息放到同一個消息隊列中(kafka中就是partition,rabbitMq中就是queue)。然後只用一個消費者去消費該隊列。

有的人會問:那如果為了吞吐量，有多個消費者去消費怎麼辦？

這個問題，沒有固定回答的套路。比如我們有一個微博的操作，發微博、寫評論、刪除微博，這三個非同步操作。如果是這樣一個業務場景，那隻要重試就行。

比如你一個消費者先執行了寫評論的操作，但是這時候，微博都還沒發，寫評論一定是失敗的，等一段時間。等另一個消費者，先執行寫評論的操作後，再執行，就可以成功。

總之，針對這個問題，我的觀點是保證入隊有序就行，出隊以後的順序交給消費者自己去保證，沒有固定套路。

總結

寫到這裡，希望讀者把本文提出的這幾個問題，經過深刻的準備後，一般來說，能囊括大部分的消息隊列的知識點。

如果面試官不問這幾個問題怎麼辦，簡單，自己把幾個問題講清楚，突出以下自己考慮的全面性。

最後，其實我不太提倡這樣突擊複習，希望大家打好基本功，做一個愛思考，懂思考，會思考的程式員。