消息队列面试题分析
1、面试题
（1）为什么使用消息队列啊？
（2）消息队列有什么优点和缺点啊？
（3）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
（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、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
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。
不使用消息队列的时候：
使用消息队列的时候：
- 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。
使用MQ来进行优化：
- 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。。。
使用MQ进行优化：
（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。
（3）kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优点和缺点啊？
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特性 |
ActiveMQ |
RabbitMQ |
RocketMQ |
Kafka |
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单机吞吐量 |
万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级 |
万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级 |
10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ |
10万级别，这是kafka最大的优点，就是吞吐量高。
一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景 |
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topic数量对吞吐量的影响 |
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topic可以达到几百，几千个的级别，吞吐量会有较小幅度的下降
这是RocketMQ的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的topic |
topic从几十个到几百个的时候，吞吐量会大幅度下降
所以在同等机器下，kafka尽量保证topic数量不要过多。如果要支撑大规模topic，需要增加更多的机器资源 |
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时效性 |
ms级 |
微秒级，这是rabbitmq的一大特点，延迟是最低的 |
ms级 |
延迟在ms级以内 |
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可用性 |
高，基于主从架构实现高可用性 |
高，基于主从架构实现高可用性 |
非常高，分布式架构 |
非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用 |
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消息可靠性 |
有较低的概率丢失数据 |
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经过参数优化配置，可以做到0丢失 |
经过参数优化配置，消息可以做到0丢失 |
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功能支持 |
MQ领域的功能极其完备 |
基于erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低 |
MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好 |
功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用，是事实上的标准 |
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优劣势总结 |
非常成熟，功能强大，在业内大量的公司以及项目中都有应用
偶尔会有较低概率丢失消息
而且现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少，几个月才发布一个版本
而且确实主要是基于解耦和异步来用的，较少在大规模吞吐的场景中使用
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erlang语言开发，性能极其好，延时很低；
吞吐量到万级，MQ功能比较完备
而且开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用
社区相对比较活跃，几乎每个月都发布几个版本分
在国内一些互联网公司近几年用rabbitmq也比较多一些
但是问题也是显而易见的，RabbitMQ确实吞吐量会低一些，这是因为他做的实现机制比较重。
而且erlang开发，国内有几个公司有实力做erlang源码级别的研究和定制？如果说你没这个实力的话，确实偶尔会有一些问题，你很难去看懂源码，你公司对这个东西的掌控很弱，基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复bug。
而且rabbitmq集群动态扩展会很麻烦，不过这个我觉得还好。其实主要是erlang语言本身带来的问题。很难读源码，很难定制和掌控。 |
接口简单易用，而且毕竟在阿里大规模应用过，有阿里品牌保障
日处理消息上百亿之多，可以做到大规模吞吐，性能也非常好，分布式扩展也很方便，社区维护还可以，可靠性和可用性都是ok的，还可以支撑大规模的topic数量，支持复杂MQ业务场景
而且一个很大的优势在于，阿里出品都是java系的，我们可以自己阅读源码，定制自己公司的MQ，可以掌控
社区活跃度相对较为一般，不过也还可以，文档相对来说简单一些，然后接口这块不是按照标准JMS规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码
还有就是阿里出台的技术，你得做好这个技术万一被抛弃，社区黄掉的风险，那如果你们公司有技术实力我觉得用RocketMQ挺好的 |
kafka的特点其实很明显，就是仅仅提供较少的核心功能，但是提供超高的吞吐量，ms级的延迟，极高的可用性以及可靠性，而且分布式可以任意扩展
同时kafka最好是支撑较少的topic数量即可，保证其超高吞吐量
而且kafka唯一的一点劣势是有可能消息重复消费，那么对数据准确性会造成极其轻微的影响，在大数据领域中以及日志采集中，这点轻微影响可以忽略
这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集 |
