目录

1:什么场景使用了mq?直接掉接口不行吗?

2:用消息队列都有什么优点和缺点?

3:Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别?

4:那你们是如何保证消息队列的高可用的?

5:如何保证消息不被重复消费啊?如何保证消费的时候是幂等的啊?

6:如何保证消息的可靠性传输啊?要是消息丢失了怎么办啊?

7:那如何保证消息的顺序性?

8:如何解决消息队列的延时以及过期失效问题?消息队列满了以后该怎么处理?有几百万消息持续积压几小时,说说怎么解决?

9:如果让你写一个消息队列,该如何进行架构设计啊?说一下你的思路。

1:为什么使用MQ?

主要是:解耦异步削峰

(1)解耦:A 系统发送数据到 BCD 三个系统,通过接口调用发送。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?A 系统负责人几乎崩溃......A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合,A 系统产生一条比较关键的数据,很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。如果使用 MQ,A 系统产生一条数据,发送到 MQ 里面去,哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据,直接从 MQ 里消费即可;如果某个系统不需要这条数据了,就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来,A 系统压根儿不需要去考虑要给谁发送数据,不需要维护这个代码,也不需要考虑人家是否调用成功、失败超时等情况。

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 给它异步化解耦。

(2)异步: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。用户通过浏览器发起请求。如果使用 MQ,那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中,假如耗时 5ms,A 系统从接受一个请求到返回响应给用户,总时长是 3 + 5 = 8ms。

(3)削峰:减少高峰时期对服务器压力。

2:MQ优缺点

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

缺点有以下几个:

  • 系统可用性降低
    系统引入的外部依赖越多,越容易挂掉。万一 MQ 挂了,MQ 一挂,整套系统崩溃,你不就完了?

  • 系统复杂度提高
    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?问题一大堆。

  • 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 都有什么区别?

对于吞吐量来说kafka和RocketMQ支撑高吞吐,ActiveMQ和RabbitMQ比他们低一个数量级。对于延迟量来说RabbitMQ是最低的。

1.从社区活跃度

按照目前网络上的资料,RabbitMQ 、activeM 、ZeroMQ 三者中,综合来看,RabbitMQ 是首选。

2.持久化消息比较

ActiveMq 和RabbitMq 都支持。持久化消息主要是指我们机器在不可抗力因素等情况下挂掉了,消息不会丢失的机制。

3.综合技术实现

可靠性、灵活的路由、集群、事务、高可用的队列、消息排序、问题追踪、可视化管理工具、插件系统等等。

RabbitMq / Kafka 最好,ActiveMq 次之,ZeroMq 最差。当然ZeroMq 也可以做到,不过自己必须手动写代码实现,代码量不小。尤其是可靠性中的:持久性、投递确认、发布者证实和高可用性。

4.高并发

毋庸置疑,RabbitMQ 最高,原因是它的实现语言是天生具备高并发高可用的erlang 语言。

5.比较关注的比较, RabbitMQ 和 Kafka

RabbitMq 比Kafka 成熟,在可用性上,稳定性上,可靠性上,  RabbitMq  胜于  Kafka  (理论上)。

另外,Kafka 的定位主要在日志等方面, 因为Kafka 设计的初衷就是处理日志的,可以看做是一个日志(消息)系统一个重要组件,针对性很强,所以 如果业务方面还是建议选择 RabbitMq 。

还有就是,Kafka 的性能(吞吐量、TPS )比RabbitMq 要高出来很多。

特性 ActiveMQ RabbitMQ RocketMQ Kafka
单机吞吐量 万级,比 RocketMQ、Kafka 低一个数量级 同 ActiveMQ 10 万级,支撑高吞吐 10 万级,高吞吐,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
topic 数量对吞吐量的影响     topic 可以达到几百/几千的级别,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 从几十到几百个时候,吞吐量会大幅度下降,在同等机器下,Kafka 尽量保证 topic 数量不要过多,如果要支撑大规模的 topic,需要增加更多的机器资源
时效性 ms 级 微秒级,这是 RabbitMQ 的一大特点,延迟最低 ms 级 延迟在 ms 级以内
可用性 高,基于主从架构实现高可用 同 ActiveMQ 非常高,分布式架构 非常高,分布式,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
消息可靠性 有较低的概率丢失数据   经过参数优化配置,可以做到 0 丢失 同 RocketMQ
功能支持 MQ 领域的功能极其完备 基于 erlang 开发,并发能力很强,性能极好,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

4:如何保证高可用的?

RabbitMQ 是比较有代表性的,因为是基于主从(非分布式)做高可用性的,我们就以 RabbitMQ 为例子讲解第一种 MQ 的高可用性怎么实现。RabbitMQ 有三种模式:单机模式、普通集群模式、镜像集群模式。

单机模式,就是 Demo 级别的,一般就是你本地启动了玩玩儿的

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