面試題
- 為什麼使用訊息佇列？
- 訊息佇列有什麼優點和缺點？
- Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什麼區別，以及適合哪些場景？
面試官心理分析
其實面試官主要是想看看：
- 第一，你知不知道你們系統裡為什麼要用訊息佇列這個東西？
- 不少候選人，說自己專案裡用了 Redis、MQ，但是其實他並不知道自己為什麼要用這個東西。其實說白了，就是為了用而用，或者是別人設計的架構，他從頭到尾都沒思考過。
- 沒有對自己的架構問過為什麼的人，一定是平時沒有思考的人，面試官對這類候選人印象通常很不好。因為面試官擔心你進了團隊之後只會木頭木腦的幹呆活兒，不會自己思考。
- 第二，你既然用了訊息佇列這個東西，你知不知道用了有什麼好處&壞處？
- 你要是沒考慮過這個，那你盲目弄個 MQ 進系統裡，後面出了問題你是不是就自己溜了給公司留坑？你要是沒考慮過引入一個技術可能存在的弊端和風險，面試官把這類候選人招進來了，基本可能就是挖坑型選手。就怕你幹 1 年挖一堆坑，自己跳槽了，給公司留下無窮後患。
- 第三，既然你用了 MQ，可能是某一種 MQ，那麼你當時做沒做過調研？
- 你別傻乎乎的自己拍腦袋看個人喜好就瞎用了一個 MQ，比如 Kafka，甚至都從沒調研過業界流行的 MQ 到底有哪幾種。每一個 MQ 的優點和缺點是什麼。每一個 MQ 沒有絕對的好壞，但是就是看用在哪個場景可以揚長避短，利用其優勢，規避其劣勢。
- 如果是一個不考慮技術選型的候選人招進了團隊，leader 交給他一個任務，去設計個什麼系統，他在裡面用一些技術，可能都沒考慮過選型，最後選的技術可能並不一定合適，一樣是留坑。
面試題剖析
為什麼使用訊息佇列
其實就是問問你訊息佇列都有哪些使用場景，然後你專案裡具體是什麼場景，說說你在這個場景裡用訊息佇列是什麼？
面試官問你這個問題，期望的一個回答是說，你們公司有個什麼業務場景，這個業務場景有個什麼技術挑戰，如果不用 MQ 可能會很麻煩，但是你現在用了 MQ 之後帶給了你很多的好處。
先說一下訊息佇列常見的使用場景吧，其實場景有很多，但是比較核心的有 3 個：解耦、非同步、削峰。
解耦
看這麼個場景。A 系統傳送資料到 BCD 三個系統，通過介面呼叫傳送。如果 E 系統也要這個資料呢？那如果 C 系統現在不需要了呢？A 系統負責人幾乎崩潰......
在這個場景中，A 系統跟其它各種亂七八糟的系統嚴重耦合，A 系統產生一條比較關鍵的資料，很多系統都需要 A 系統將這個資料傳送過來。A 系統要時時刻刻考慮 BCDE 四個系統如果掛了該咋辦？要不要重發，要不要把訊息存起來？頭髮都白了啊！
如果使用 MQ，A 系統產生一條資料，傳送到 MQ 裡面去，哪個系統需要資料自己去 MQ 裡面消費。如果新系統需要資料，直接從 MQ 裡消費即可；如果某個系統不需要這條資料了，就取消對 MQ 訊息的消費即可。這樣下來，A 系統壓根兒不需要去考慮要給誰傳送資料，不需要維護這個程式碼，也不需要考慮人家是否呼叫成功、失敗超時等情況。
總結：通過一個 MQ，Pub/Sub 釋出訂閱訊息這麼一個模型，A 系統就跟其它系統徹底解耦了。
面試技巧：你需要去考慮一下你負責的系統中是否有類似的場景，就是一個系統或者一個模組，呼叫了多個系統或者模組，互相之間的呼叫很複雜，維護起來很麻煩。但是其實這個呼叫是不需要直接同步呼叫介面的，如果用 MQ 給它非同步化解耦，也是可以的，你就需要去考慮在你的專案裡，是不是可以運用這個 MQ 去進行系統的解耦。在簡歷中體現出來這塊東西，用 MQ 作解耦。
非同步
再來看一個場景，A 系統接收一個請求，需要在自己本地寫庫，還需要在 BCD 三個系統寫庫，自己本地寫庫要 3ms，BCD 三個系統分別寫庫要 300ms、450ms、200ms。最終請求總延時是 3 + 300 + 450 + 200 = 953ms，接近 1s，使用者感覺搞個什麼東西，慢死了慢死了。使用者通過瀏覽器發起請求，等待個 1s，這幾乎是不可接受的。
一般網際網路類的企業，對於使用者直接的操作，一般要求是每個請求都必須在 200 ms 以內完成，對使用者幾乎是無感知的。
如果使用 MQ，那麼 A 系統連續傳送 3 條訊息到 MQ 佇列中，假如耗時 5ms，A 系統從接受一個請求到返回響應給使用者，總時長是 3 + 5 = 8ms，對於使用者而言，其實感覺上就是點個按鈕，8ms 以後就直接返回了，爽！網站做得真好，真快！
削峰
每天 0:00 到 12:00，A 系統風平浪靜，每秒併發請求數量就 50 個。結果每次一到 12:00 ~ 13:00 ，每秒併發請求數量突然會暴增到 5k+ 條。但是系統是直接基於 MySQL的，大量的請求湧入 MySQL，每秒鐘對 MySQL 執行約 5k 條 SQL。
一般的 MySQL，扛到每秒 2k 個請求就差不多了，如果每秒請求到 5k 的話，可能就直接把 MySQL 給打死了，導致系統崩潰，使用者也就沒法再使用系統了。
但是高峰期一過，到了下午的時候，就成了低峰期，可能也就 1w 的使用者同時在網站上操作，每秒中的請求數量可能也就 50 個請求，對整個系統幾乎沒有任何的壓力。
如果使用 MQ，每秒 5k 個請求寫入 MQ，A 系統每秒鐘最多處理 2k 個請求，因為 MySQL 每秒鐘最多處理 2k 個。A 系統從 MQ 中慢慢拉取請求，每秒鐘就拉取 2k 個請求，不要超過自己每秒能處理的最大請求數量就 ok，這樣下來，哪怕是高峰期的時候，A 系統也絕對不會掛掉。而 MQ 每秒鐘 5k 個請求進來，就 2k 個請求出去，結果就導致在中午高峰期（1 個小時），可能有幾十萬甚至幾百萬的請求積壓在 MQ 中。
這個短暫的高峰期積壓是 ok 的，因為高峰期過了之後，每秒鐘就 50 個請求進 MQ，但是 A 系統依然會按照每秒 2k 個請求的速度在處理。所以說，只要高峰期一過，A 系統就會快速將積壓的訊息給解決掉。
訊息佇列有什麼優缺點
優點上面已經說了，就是在特殊場景下有其對應的好處，解耦、非同步、削峰。
缺點有以下幾個：
- 系統可用性降低
- 系統引入的外部依賴越多，越容易掛掉。本來你就是 A 系統呼叫 BCD 三個系統的介面就好了，人 ABCD 四個系統好好的，沒啥問題，你偏加個 MQ 進來，萬一 MQ 掛了咋整，MQ 一掛，整套系統崩潰的，你不就完了？如何保證訊息佇列的高可用，可以點選這裡檢視。
- 系統複雜度提高
- 硬生生加個 MQ 進來，你怎麼保證訊息沒有重複消費？怎麼處理訊息丟失的情況？怎麼保證訊息傳遞的順序性？頭大頭大，問題一大堆，痛苦不已。
- 一致性問題
- A 系統處理完了直接返回成功了，人都以為你這個請求就成功了；但是問題是，要是 BCD 三個系統那裡，BD 兩個系統寫庫成功了，結果 C 系統寫庫失敗了，咋整？你這資料就不一致了。
所以訊息佇列實際是一種非常複雜的架構，你引入它有很多好處，但是也得針對它帶來的壞處做各種額外的技術方案和架構來規避掉，做好之後，你會發現，媽呀，系統複雜度提升了一個數量級，也許是複雜了 10 倍。但是關鍵時刻，用，還是得用的。
Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 有什麼優缺點？
特性 ActiveMQ RabbitMQ RocketMQ Kafka 單機吞吐量 萬級，比 RocketMQ、Kafka 低一個數量級 同 ActiveMQ 10 萬級，支撐高吞吐 10 萬級，高吞吐，一般配合大資料類的系統來進行實時資料計算、日誌採集等場景 topic 數量對吞吐量的影響 topic 可以達到幾百/幾千的級別，吞吐量會有較小幅度的下降，這是 RocketMQ 的一大優勢，在同等機器下，可以支撐大量的 topic topic 從幾十到幾百個時候，吞吐量會大幅度下降，在同等機器下，Kafka 儘量保證 topic 數量不要過多，如果要支撐大規模的 topic，需要增加更多的機器資源 時效性 ms 級 微秒級，這是 RabbitMQ 的一大特點，延遲最低 ms 級 延遲在 ms 級以內 可用性 高，基於主從架構實現高可用 同 ActiveMQ 非常高，分散式架構 非常高，分散式，一個資料多個副本，少數機器當機，不會丟失資料，不會導致不可用 訊息可靠性 有較低的概率丟失資料 基本不丟 經過引數優化配置，可以做到 0 丟失 同 RocketMQ 功能支援 MQ 領域的功能極其完備 基於 erlang 開發，併發能力很強，效能極好，延時很低 MQ 功能較為完善，還是分散式的，擴充套件性好 功能較為簡單，主要支援簡單的 MQ 功能，在大資料領域的實時計算以及日誌採集被大規模使用 綜上，各種對比之後，有如下建議：
一般的業務系統要引入 MQ，最早大家都用 ActiveMQ，但是現在確實大家用的不多了，沒經過大規模吞吐量場景的驗證，社群也不是很活躍，所以大家還是算了吧，我個人不推薦用這個了；
後來大家開始用 RabbitMQ，但是確實 erlang 語言阻止了大量的 Java 工程師去深入研究和掌控它，對公司而言，幾乎處於不可控的狀態，但是確實人家是開源的，比較穩定的支援，活躍度也高；
不過現在確實越來越多的公司，會去用 RocketMQ，確實很不錯（阿里出品），但社群可能有突然黃掉的風險，對自己公司技術實力有絕對自信的，推薦用 RocketMQ，否則回去老老實實用 RabbitMQ 吧，人家有活躍的開源社群，絕對不會黃。
所以中小型公司，技術實力較為一般，技術挑戰不是特別高，用 RabbitMQ 是不錯的選擇；大型公司，基礎架構研發實力較強，用 RocketMQ 是很好的選擇。
如果是大資料領域的實時計算、日誌採集等場景，用 Kafka 是業內標準的，絕對沒問題，社群活躍度很高，絕對不會黃，何況幾乎是全世界這個領域的事實性規範。
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