毕业3年,rocketMq你精通吗,面试能过吗?

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RocketMQ学习知识点

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在我们面试中,大部分面试官都会问关于消息的话题,下面整理一下。

  • 为什么要用消息队列?(消息队列的应用场景)
  • 各种消息队列产品的比较
  • 消息队列的优点和缺点
  • 如何保证消息队列的高可用
  • 如何保证消息不丢失
  • 如何保证消息不被重复消费
  • 如何保证消息消费的顺序性
  • 大量消息堆积处理怎么处理
  • 消息过期怎么办
  • kafka有使用过吗?消息怎么避免消息重发(如何保证消息幂等性)?消息丢失?
  • 消息中间件有用过吗?用过哪些?
  • MQ消息中间件有使用过吗?
  • 怎样保证系统中消息幂等性?key是怎么保证唯一性,面试官指出不足 除了redis分布式锁,还有什么办法?

为什么要用消息队列?(消息队列的应用场景)

  • 考察面试者是否知道为什么用消息队列?
  • 消息队列在项目中解决的是什么样的问题?

消息队列是一种“先进先出”的数据结构

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其应用场景主要包含以下3个方面

  • 应用解耦

系统的耦合性越高,容错性就越低。以电商应用为例,用户创建订单后,如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统,任何一个子系统出了故障或者因为升级等原因暂时不可用,都会造成下单操作异常,影响用户使用体验。

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使用消息队列解耦合,系统的耦合性就会提高了。比如物流系统发生故障,需要几分钟才能来修复,在这段时间内,物流系统要处理的数据被缓存到消息队列中,用户的下单操作正常完成。当物流系统回复后,补充处理存在消息队列中的订单消息即可,终端系统感知不到物流系统发生过几分钟故障。

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  • 流量削峰

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应用系统如果遇到系统请求流量的瞬间猛增,有可能会将系统压垮。有了消息队列可以将大量请求缓存起来,分散到很长一段时间处理,这样可以大大提到系统的稳定性和用户体验。

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一般情况,为了保证系统的稳定性,如果系统负载超过阈值,就会阻止用户请求,这会影响用户体验,而如果使用消息队列将请求缓存起来,等待系统处理完毕后通知用户下单完毕,这样总不能下单体验要好。

处于经济考量目的:业务系统正常时段的QPS如果是1000,流量最高峰是10000,为了应对流量高峰配置高性能的服务器显然不划算,这时可以使用消息队列对峰值流量削峰

  • 数据分发

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通过消息队列可以让数据在多个系统更加之间进行流通。数据的产生方不需要关心谁来使用数据,只需要将数据发送到消息队列,数据使用方直接在消息队列中直接获取数据即可

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各种消息队列产品的比较

  • 考察面试者在项目中引入一个新的技术后,是否思考过该技术对项目的优点和弊端,而不仅仅是停留在机械的使用上

常见的MQ产品包括Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。

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消息队列的优点和缺点

优点:

解耦、削峰、数据分发

缺点包含以下几点:

  • 系统可用性降低

    系统引入的外部依赖越多,系统稳定性越差。一旦MQ宕机,就会对业务造成影响。

    如何保证MQ的高可用? 集群方式解决

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  • 系统复杂度提高

    MQ的加入大大增加了系统的复杂度,以前系统间是同步的远程调用,现在是通过MQ进行异步调用。

    如何保证消息没有被重复消费?怎么处理消息丢失情况?那么保证消息传递的顺序性?

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  • 一致性问题

    A系统处理完业务,通过MQ给B、C、D三个系统发消息数据,如果B系统、C系统处理成功,D系统处理失败。

    如何保证消息数据处理的一致性? 分布式事务解决

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如何保证消息队列的高可用

  • 双主双从 image.png

  • 总结 image.png

  • 优点:解耦、异步、削峰

  • 缺点:系统可用性降低、系统复杂度提高、一致性问题

如何保证消息不丢失

面试官问这个问题,其实想考察你以下两个方面:

  • 消息丢失的原因有哪些
  • 如何保证消息不丢失

丢失的原因

  • 情景一:消息生产者没有成功发送到MQ Broker
  • 情景二:消息发送给MQ Broker后,Broker宕机导致内存中的消息数据丢失
  • 情景三: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

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解决方案

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如何保证消息消费的顺序性

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