今天为大家介绍一个Go处理异步任务的解决方案：Asynq，是一个 Go 库，用于排队任务并与 worker 异步处理它们。它由Redis提供支持，旨在实现可扩展且易于上手。

消息队列中间件重要吗？⾯试必问问题之⼀，你说重不重要。我有时会问同事，为啥你⽤ RabbitMQ，不⽤ Kafka，或者 RocketMQ 呢，他给我的回答 “因为公司⽤的就是这个，⼤家都这么⽤”，如

看过之前的文章面试官：消息中间件如何实现每秒几十万的高并发写入？的同学，应该都知道写入Kafka的数据是会落地写入磁盘的。 我们暂且不考虑写磁盘的具体过程，先大致看看下面的图，这代表了Kafka的核心架构原理。 所以说，这里就得考虑数据的分布式存储了，其实关于消息中间件的分布式…

因为在面互联网大厂的时候，一定会问并发，问并发的时候一定会问到线程池，问到线程池一定会问构造线程池的一些参数的含义。 然后，有一些面试官会就线程池的具体场景，问一些可能会遇到的问题。 所以，在这里就可能有上述那样一个面试中的问题，算是Java面试里相对来说高阶一点的。 我相信大…

上一篇文章：互联网面试必杀：如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失（2），我们分析了ack机制的底层实现原理（delivery tag机制），还有消除处理失败时的nack机制如何触发消息重发。 通过这个，已经让大家进一步对消费端保证数据不丢失的方案的理解更进一层了。 这篇文…

目前为止，你的RabbitMQ部署在线上服务器了，对吧？然后订单服务和仓储服务都可以基于RabbitMQ来收发消息，同时仓储服务宕机，不会导致消息丢失。 好，我们来看下目前为止的架构图。 答案其实很简单，默认情况下，按照我们目前的代码和配置，这个数据就会丢失了。 所以在这里而言…

上篇文章「Java进阶面试系列之三」消息中间件在你们项目里是如何落地的？，我们用一个简单易懂的电商场景给大家引入说明了一个消息中间件的使用场景。 同时，我们还基于RabbitMQ的HelloWorld级别的代码，给出了订单服务和仓储服务如何基于MQ中间件收发消息的示例。 这篇文…

本周一到周五更新的5篇技术文章。内容涉及了亿级流量架构下的数据一致性，以及消息中间件里保证全链路数据100%不丢失的相关技术方案（后者还在持续更新中）。 关于亿级流量系列的文章，想额外的提一下。 不少初级开发同学，或者中高级开发同学，留言表示看不懂。 这个的确，没有亲身经历过这…