1、什么是消息队列？
消息队列，是分布式系统中重要的组件。
- 主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。
- 可实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构，是大型分布式系统不可缺少的中间件。
目前主流的消息队列有：
- Kafka
- RabbitMQ
- RocketMQ ，老版本是 MetaQ 。
- ActiveMQ ，目前用的人越来越少了。
另外，消息队列容易和 Java 中的本地 MessageQueue 搞混，所以消息队列更多被称为消息中间件、分布式消息队列等等。
二、消息队列由哪些角色组成？
如下图所示：
- 生产者（Producer）：负责产生消息。
- 消费者（Consumer）：负责消费消息
- 消息代理（Message Broker）：负责存储消息和转发消息两件事情。其中，转发消息分为推送和拉取两种方式。
1. 拉取（Pull），是指 Consumer 主动从 Message Broker 获取消息
2. 推送（Push），是指 Message Broker 主动将 Consumer 感兴趣的消息推送给 Consumer 。
三、消息队列有哪些使用场景？
一般来说，有下面使用场景：
- 应用解耦
- 异步处理
- 流量削峰
- 消息通讯
- 日志处理
其中，应用解耦、异步处理是比较核心的。
四、Kafka的面试题
1.Apache Kafka 是什么?
Kafka 是基于发布与订阅的消息系统。它最初由 LinkedIn 公司开发，之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka 是一个分布式的，可分区的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。
在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能、低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理。为了同时搞定在线应用
（消息）和离线应用（数据文件、日志），Kafka 就出现了。Kafka 可以起到两个作用：
① 降低系统组网复杂度。
② 降低编程复杂度，各个子系统不在是相互协商接口，各个子系统类似插口插在插座上，Kafka 承担高速数据总线的作用。
2.Kafka中的ISR、AR又代表什么？ISR的伸缩又指什么?
ISR:In-Sync Replicas 副本同步队列
AR:Assigned Replicas 所有副本
ISR是由leader维护，follower从leader同步数据有一些延迟（包括延迟时间replica.lag.time.max.ms和延迟条数replica.lag.max.messages两个维度, 当前最新的版本0.10.x中只支持
replica.lag.time.max.ms这个维度），任意一个超过阈值都会把follower剔除出ISR, 存入OSR（Outof-Sync Replicas）列表，新加入的follower也会先存放在OSR中。AR=ISR+OSR。
3.kafka中的broker 是干什么的?
broker 是消息的代理，Producers往Brokers里面的指定Topic中写消息，Consumers从Brokers里面拉取指定Topic的消息，然后进行业务处理，broker在中间起到一个代理保存消息的中转站。
4.kafka中的 zookeeper 起到什么作用，可以不用zookeeper么?
它最初由 LinkedIn 公司开发，之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka 是一个分布式的，可分区的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。
在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能、低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理。为了同时搞定在线应用
（消息）和离线应用（数据文件、日志），Kafka 就出现了。Kafka 可以起到两个作用：
5.kafka follower如何与leader同步数据?
Kafka的复制机制既不是完全的同步复制，也不是单纯的异步复制。完全同步复制要求All
Alive
Follower都复制完，这条消息才会被认为commit，这种复制方式极大的影响了吞吐率。而异步复制方
式下，Follower异步的从Leader复制数据，数据只要被Leader写入log就被认为已经commit，这种情况下，如果leader挂掉，会丢失数据，kafka使用ISR的方式很好的均衡了确保数据不丢失以及吞
吐率。Follower可以批量的从Leader复制数据，而且Leader充分利用磁盘顺序读以及send file(zero copy)机制，这样极大的提高复制性能，内部批量写磁盘，大幅减少了Follower与Leader的消息量差。
6.什么情况下一个 broker 会从 isr中踢出去?
leader会维护一个与其基本保持同步的Replica列表，该列表称为ISR(in-sync Replica)，每个Partition都会有一个ISR，而且是由leader动态维护 ，如果一个follower比一个leader落后太多，或者超过
一定时间未发起数据复制请求，则leader将其重ISR中移除 。
7.kafka 为什么那么快?
Cache Filesystem Cache PageCache缓存
顺序写 由于现代的操作系统提供了预读和写技术，磁盘的顺序写大多数情况下比随机写内存还要快。
Zero-copy 零拷技术减少拷贝次数
Batching of Messages 批量量处理。合并小的请求，然后以流的方式进行交互，直顶网络上限。
Pull 拉模式 使用拉模式进行消息的获取消费，与消费端处理能力相符。
8.kafka producer如何优化打入速度?
增加线程
提高 batch.size
增加更多 producer 实例
增加 partition 数
设置 acks=-1 时，如果延迟增大：可以增大 num.replica.fetchers（follower 同步数据的线程数）来调解；
跨数据中心的传输：增加 socket 缓冲区设置以及 OS tcp 缓冲区设置。
9.kafka producer 打数据，ack 为 0， 1， -1 的时候代表啥， 设置 -1 的时候，什么情况下，leader 会认为一条消息 commit了
1（默认） 数据发送到Kafka后，经过leader成功接收消息的的确认，就算是发送成功了。在这种情况下，如果leader宕机了，则会丢失数据。
0 生产者将数据发送出去就不管了，不去等待任何返回。这种情况下数据传输效率最高，但是数据可靠性确是最低的。
-1 producer需要等待ISR中的所有follower都确认接收到数据后才算一次发送完成，可靠性最高。当ISR中所有Replica都向Leader发送ACK时，leader才commit，这时候producer才能认为一个请求中的消息都commit了。
10.Kafka中是怎么体现消息顺序性的？
kafka每个partition中的消息在写入时都是有序的，消费时，每个partition只能被每一个group中的一个消费者消费，保证了消费时也是有序的。
整个topic不保证有序。如果为了保证topic整个有序，那么将partition调整为1.
五、RabbitMQ面试题
1、什么是RabbitMQ？为什么使用RabbitMQ？
RabbitMQ是一款开源的，Erlang编写的，基于AMQP协议的，消息中间件；
可以用它来：解耦、异步、削峰。
2、RabbitMQ有什么优缺点？
优点：解耦、异步、削峰；
缺点：降低了系统的稳定性：本来系统运行好好的，现在你非要加入个消息队列进去，那消息队列挂了，你的系统不是呵呵了。因此，系统可用性会降低；
增加了系统的复杂性：加入了消息队列，要多考虑很多方面的问题，比如：一致性问题、如何保证消息不被重复消费、如何保证消息可靠性传输等。因此，需要考虑的东西更多，复杂性增大。
3、如何保证RabbitMQ的高可用？
没有哪个项目会只用一搭建一台RabbitMQ服务器提供服务，风险太大；
4、如何保证RabbitMQ不被重复消费？
先说为什么会重复消费：正常情况下，消费者在消费消息的时候，消费完毕后，会发送一个确认消息给消息队列，消息队列就知道该消息被消费了，就会将该消息从消息队列中删除；
但是因为网络传输等等故障，确认信息没有传送到消息队列，导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了，再次将消息分发给其他的消费者。
针对以上问题，一个解决思路是：保证消息的唯一性，就算是多次传输，不要让消息的多次消费带来影响；保证消息等幂性；
比如：在写入消息队列的数据做唯一标示，消费消息时，根据唯一标识判断是否消费过；
5、如何保证RabbitMQ消息的可靠传输？
消息不可靠的情况可能是消息丢失，劫持等原因；
丢失又分为：生产者丢失消息、消息列表丢失消息、消费者丢失消息；
生产者丢失消息：从生产者弄丢数据这个角度来看，RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息；
transaction机制就是说：发送消息前，开启事务（channel.txSelect()）,然后发送消息，如果发送过程中出现什么异常，事务就会回滚（channel.txRollback()）,如果发送成功则提交事务（channel.txCommit()）。然而，这种方式有个缺点：吞吐量下降；
confirm模式用的居多：一旦channel进入confirm模式，所有在该信道上发布的消息都将会被指派一个唯一的ID（从1开始），一旦消息被投递到所有匹配的队列之后；
rabbitMQ就会发送一个ACK给生产者（包含消息的唯一ID），这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了；
如果rabbitMQ没能处理该消息，则会发送一个Nack消息给你，你可以进行重试操作。
消息队列丢数据：消息持久化。
处理消息队列丢数据的情况，一般是开启持久化磁盘的配置。
这个持久化配置可以和confirm机制配合使用，你可以在消息持久化磁盘后，再给生产者发送一个Ack信号。
这样，如果消息持久化磁盘之前，rabbitMQ阵亡了，那么生产者收不到Ack信号，生产者会自动重发。
那么如何持久化呢？
这里顺便说一下吧，其实也很容易，就下面两步
- 将queue的持久化标识durable设置为true,则代表是一个持久的队列
- 发送消息的时候将deliveryMode=2
这样设置以后，即使rabbitMQ挂了，重启后也能恢复数据
消费者丢失消息：消费者丢数据一般是因为采用了自动确认消息模式，改为手动确认消息即可！
消费者在收到消息之后，处理消息之前，会自动回复RabbitMQ已收到消息；
如果这时处理消息失败，就会丢失该消息；
解决方案：处理消息成功后，手动回复确认消息。
6、如何保证RabbitMQ消息的顺序性？
单线程消费保证消息的顺序性；对消息进行编号，消费者处理消息是根据编号处理消息；
六、ActiveMQ
1.什么是activemq？
3.2 p2p(point-to-point)(点对点)
p2p的过程则理解起来比较简单。它好比是两个人打电话，这两个人是独享这一条通信链路的。一方发送消息，另外一方接收，就这么简单。在实际应用中因为有多个用户对使用p2p的链路。
- publish(发布)-subscribe(订阅)方式的处理
- 4.2p - p(点对点)方式的处理
