消息队列经典十连问
前言
大家好呀，金三银四即将来临，整理了十道十分经典的消息队列面试题，看完肯定对面试有帮助的，大家一起加油哈~
- 什么是消息队列
- 消息队列的应用场景
- 消息队列如何解决消息丢失问题
- 消息队列如何保证消息的顺序性。
- 消息有可能发生重复消费吗？如何幂等处理？
- 如何处理消息队列的消息积压问题
- 消息队列技术选型，Kafka还是RocketMQ，还是RabbitMQ
- 消息中间件如何做到高可用？
- 如何保证数据一致性，事务消息如何实现
- 如果让你写一个消息队列，该如何进行架构设计？
1. 什么是消息队列
你可以把消息队列理解为一个使用队列来通信的组件。它的本质，就是个转发器，包含发消息、存消息、消费消息的过程。最简单的消息队列模型如下：
我们通常说的消息队列，简称MQ（Message Queue），它其实就指消息中间件，当前业界比较流行的开源消息中间件包括：RabbitMQ、RocketMQ、Kafka。
2. 消息队列有哪些使用场景。
有时候面试官会换个角度问你，为什么使用消息队列。你可以回答以下这几点：
- 应用解耦
- 流量削峰
- 异步处理
- 消息通讯
- 远程调用
2.1 应用解耦
举个常见业务场景：下单扣库存，用户下单后，订单系统去通知库存系统扣减。传统的做法就是订单系统直接调用库存系统：
- 如果库存系统无法访问，下单就会失败，订单和库存系统存在耦合关系
- 如果业务又接入一个营销积分服务，那订单下游系统要扩充，如果未来接入越来越多的下游系统，那订单系统代码需要经常修改
如何解决这个问题呢？可以引入消息队列
- 订单系统：用户下单后，消息写入到消息队列，返回下单成功
- 库存系统：订阅下单消息，获取下单信息，进行库存扣减操作。
2.2 流量削峰
流量削峰也是消息队列的常用场景。我们做秒杀实现的时候，需要避免流量暴涨，打垮应用系统的风险。可以在应用前面加入消息队列。
假设秒杀系统每秒最多可以处理2k个请求，每秒却有5k的请求过来，可以引入消息队列，秒杀系统每秒从消息队列拉2k请求处理得了。
有些伙伴担心这样会出现消息积压的问题，
- 首先秒杀活动不会每时每刻都那么多请求过来，高峰期过去后，积压的请求可以慢慢处理；
- 其次，如果消息队列长度超过最大数量，可以直接抛弃用户请求或跳转到错误页面；
2.3 异步处理
我们经常会遇到这样的业务场景：用户注册成功后，给它发个短信和发个邮件。
如果注册信息入库是30ms，发短信、邮件也是30ms，三个动作串行执行的话，会比较耗时，响应90ms：
如果采用并行执行的方式，可以减少响应时间。注册信息入库后，同时异步发短信和邮件。如何实现异步呢，用消息队列即可，就是说，注册信息入库成功后，写入到消息队列（这个一般比较快，如只需要3ms），然后异步读取发邮件和短信。
2.4 消息通讯
消息队列内置了高效的通信机制，可用于消息通讯。如实现点对点消息队列、聊天室等。
2.5 远程调用
我们公司基于MQ，自研了远程调用框架。
3. 消息队列如何解决消息丢失问题？
一个消息从生产者产生，到被消费者消费，主要经过这3个过程：
因此如何保证MQ不丢失消息，可以从这三个阶段阐述：
- 生产者保证不丢消息
- 存储端不丢消息
- 消费者不丢消息
3.1 生产者保证不丢消息
生产端如何保证不丢消息呢？确保生产的消息能到达存储端。
如果是RocketMQ消息中间件，Producer生产者提供了三种发送消息的方式，分别是：
- 同步发送
- 异步发送
- 单向发送
生产者要想发消息时保证消息不丢失，可以：
- 采用同步方式发送，send消息方法返回成功状态，就表示消息正常到达了存储端Broker。
- 如果send消息异常或者返回非成功状态，可以重试。
- 可以使用事务消息，RocketMQ的事务消息机制就是为了保证零丢失来设计的
3.2 存储端不丢消息
如何保证存储端的消息不丢失呢？确保消息持久化到磁盘。大家很容易想到就是刷盘机制。
刷盘机制分同步刷盘和异步刷盘：
- 生产者消息发过来时，只有持久化到磁盘，RocketMQ的存储端Broker才返回一个成功的ACK响应，这就是同步刷盘。它保证消息不丢失，但是影响了性能。
- 异步刷盘的话，只要消息写入PageCache缓存，就返回一个成功的ACK响应。这样提高了MQ的性能，但是如果这时候机器断电了，就会丢失消息。
Broker一般是集群部署的，有master主节点和slave从节点。消息到Broker存储端，只有主节点和从节点都写入成功，才反馈成功的ack给生产者。这就是同步复制，它保证了消息不丢失，但是降低了系统的吞吐量。与之对应的就是异步复制，只要消息写入主节点成功，就返回成功的ack，它速度快，但是会有性能问题。
3.3 消费阶段不丢消息
消费者执行完业务逻辑，再反馈会Broker说消费成功，这样才可以保证消费阶段不丢消息。
4. 消息队列如何保证消息的顺序性。
消息的有序性，就是指可以按照消息的发送顺序来消费。有些业务对消息的顺序是有要求的，比如先下单再付款，最后再完成订单，这样等。假设生产者先后产生了两条消息，分别是下单消息（M1），付款消息（M2），M1比M2先产生，如何保证M1比M2先被消费呢。
为了保证消息的顺序性，可以将M1、M2发送到同一个Server上，当M1发送完收到ack后，M2再发送。如图：
这样还是可能会有问题，因为从MQ服务器到消费端，可能存在网络延迟，虽然M1先发送，但是它比M2晚到。
那还能怎么办才能保证消息的顺序性呢？将M1和M2发往同一个消费者，且发送M1后，等到消费端ACK成功后，才发送M2就得了。
消息队列保证顺序性整体思路就是这样啦。比如Kafka的全局有序消息，就是这种思想的体现: 就是生产者发消息时，1个Topic只能对应1个Partition，一个 Consumer，内部单线程消费。
但是这样吞吐量太低，一般保证消息局部有序即可。在发消息的时候指定Partition Key，Kafka对其进行Hash计算，根据计算结果决定放入哪个Partition。这样Partition Key相同的消息会放在同一个Partition。然后多消费者单线程消费指定的Partition。
5.消息队列有可能发生重复消费，如何避免，如何做到幂等？
消息队列是可能发生重复消费的。
- 生产端为了保证消息的可靠性，它可能往MQ服务器重复发送消息，直到拿到成功的ACK。
- 再然后就是消费端，消费端消费消息一般是这个流程：拉取消息、业务逻辑处理、提交消费位移。假设业务逻辑处理完，事务提交了，但是需要更新消费位移时，消费者却挂了，这时候另一个消费者就会拉到重复消息了。
如何幂等处理重复消息呢？
我之前写过一篇幂等设计的文章，大家有兴趣可以看下哈：聊聊幂等设计
幂等处理重复消息，简单来说，就是搞个本地表，带唯一业务标记的，利用主键或者唯一性索引，每次处理业务，先校验一下就好啦。又或者用redis缓存下业务标记，每次看下是否处理过了。
6. 如何处理消息队列的消息积压问题
消息积压是因为生产者的生产速度，大于消费者的消费速度。遇到消息积压问题时，我们需要先排查，是不是有bug产生了。
如果不是bug，我们可以优化一下消费的逻辑，比如之前是一条一条消息消费处理的话，我们可以确认是不是可以优为批量处理消息。如果还是慢，我们可以考虑水平扩容，增加Topic的队列数，和消费组机器的数量，提升整体消费能力。
如果是bug导致几百万消息持续积压几小时。有如何处理呢？需要解决bug，临时紧急扩容，大概思路如下：
- 先修复consumer消费者的问题，以确保其恢复消费速度，然后将现有consumer 都停掉。
- 新建一个 topic，partition 是原来的 10 倍，临时建立好原先10倍的queue 数量。
- 然后写一个临时的分发数据的 consumer 程序，这个程序部署上去消费积压的数据，消费之后不做耗时的处理，直接均匀轮询写入临时建立好的 10 倍数量的 queue。
- 接着临时征用 10 倍的机器来部署 consumer，每一批 consumer 消费一个临时 queue 的数据。这种做法相当于是临时将 queue 资源和 consumer 资源扩大 10 倍，以正常的 10 倍速度来消费数据。
- 等快速消费完积压数据之后，得恢复原先部署的架构，重新用原先的 consumer 机器来消费消息。
7. 消息队列技术选型，Kafka还是RocketMQ，还是RabbitMQ
先可以对比下它们优缺点：
- RabbitMQ是开源的，比较稳定的支持，活跃度也高，但是不是Java语言开发的。
- 很多公司用RocketMQ，比较成熟，是阿里出品的。
- 如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用 Kafka 是业内标准的。
8. 消息中间件如何做到高可用
消息中间件如何保证高可用呢？单机是没有高可用可言的，高可用都是对集群来说的，一起看下kafka的高可用吧。
Kafka 的基础集群架构，由多个broker组成，每个broker都是一个节点。当你创建一个topic时，它可以划分为多个partition，而每个partition放一部分数据，分别存在于不同的 broker 上。也就是说，一个 topic 的数据，是分散放在多个机器上的，每个机器就放一部分数据。
有些伙伴可能有疑问，每个partition放一部分数据，如果对应的broker挂了，那这部分数据是不是就丢失了？那还谈什么高可用呢？
Kafka 0.8 之后，提供了复制品副本机制来保证高可用，即每个 partition 的数据都会同步到其它机器上，形成多个副本。然后所有的副本会选举一个 leader 出来，让leader去跟生产和消费者打交道，其他副本都是follower。写数据时，leader 负责把数据同步给所有的follower，读消息时， 直接读 leader 上的数据即可。如何保证高可用的？就是假设某个 broker 宕机，这个broker上的partition 在其他机器上都有副本的。如果挂的是leader的broker呢？其他follower会重新选一个leader出来。
9. 如何保证数据一致性，事务消息如何实现
一条普通的MQ消息，从产生到被消费，大概流程如下：
- 生产者产生消息，发送带MQ服务器
- MQ收到消息后，将消息持久化到存储系统。
- MQ服务器返回ACk到生产者。
- MQ服务器把消息push给消费者
- 消费者消费完消息，响应ACK
- MQ服务器收到ACK，认为消息消费成功，即在存储中删除消息。
我们举个下订单的例子吧。订单系统创建完订单后，再发送消息给下游系统。如果订单创建成功，然后消息没有成功发送出去，下游系统就无法感知这个事情，出导致数据不一致。
如何保证数据一致性呢？可以使用事务消息。一起来看下事务消息是如何实现的吧。
- 生产者产生消息，发送一条半事务消息到MQ服务器
- MQ收到消息后，将消息持久化到存储系统，这条消息的状态是待发送状态。
- MQ服务器返回ACK确认到生产者，此时MQ不会触发消息推送事件
- 生产者执行本地事务
- 如果本地事务执行成功，即commit执行结果到MQ服务器；如果执行失败，发送rollback。
- 如果是正常的commit，MQ服务器更新消息状态为可发送；如果是rollback，即删除消息。
- 如果消息状态更新为可发送，则MQ服务器会push消息给消费者。消费者消费完就回ACK。
- 如果MQ服务器长时间没有收到生产者的commit或者rollback，它会反查生产者，然后根据查询到的结果执行最终状态。
10. 让你写一个消息队列，该如何进行架构设计？
这个问题面试官主要考察三个方面的知识点：
- 你有没有对消息队列的架构原理比较了解
- 考察你的个人设计能力
- 考察编程思想，如什么高可用、可扩展性、幂等等等。
遇到这种设计题，大部分人会很蒙圈，因为平时没有思考过类似的问题。大多数人平时埋头增删改啥，不去思考框架背后的一些原理。有很多类似的问题，比如让你来设计一个 Dubbo 框架，或者让你来设计一个MyBatis 框架，你会怎么思考呢？
回答这类问题，并不要求你研究过那技术的源码，你知道那个技术框架的基本结构、工作原理即可。设计一个消息队列，我们可以从这几个角度去思考：
- 首先是消息队列的整体流程，producer发送消息给broker，broker存储好，broker再发送给consumer消费，consumer回复消费确认等。
- producer发送消息给broker，broker发消息给consumer消费，那就需要两次RPC了，RPC如何设计呢？可以参考开源框架Dubbo，你可以说说服务发现、序列化协议等等
- broker考虑如何持久化呢，是放文件系统还是数据库呢，会不会消息堆积呢，消息堆积如何处理呢。
- 消费关系如何保存呢？点对点还是广播方式呢？广播关系又是如何维护呢？zk还是config server
- 消息可靠性如何保证呢？如果消息重复了，如何幂等处理呢？
- 消息队列的高可用如何设计呢？可以参考Kafka的高可用保障机制。多副本 -> leader & follower -> broker 挂了重新选举 leader 即可对外服务。
- 消息事务特性，与本地业务同个事务，本地消息落库;消息投递到服务端，本地才删除；定时任务扫描本地消息库，补偿发送。
- MQ得伸缩性和可扩展性，如果消息积压或者资源不够时，如何支持快速扩容，提高吞吐？可以参照一下 Kafka 的设计理念，broker -> topic -> partition，每个 partition 放一个机器，就存一部分数据。如果现在资源不够了，简单啊，给 topic 增加 partition，然后做数据迁移，增加机器，不就可以存放更多数据，提供更高的吞吐量了？
