消息队列面试题
2020-04-26 本文已影响0人
AlbenXie
一. 为什么要使用消息队列
- 消息队列可以对系统进行解耦，提高响应速度，系统功能向内聚合，对外开放；
- 消息队列可以对系统异步功能进行剥离，减少功能耦合，提供开发效率；
- 消息队列可以削峰限流，确保下游消费者稳定运行；
二. 消息队列有什么缺点
- 系统可靠性降低，解耦后，多个系统通过消息中间件交互，消息中间件挂了整个系统就挂了；
- 系统开发复杂度提升，需要考虑消息的处理，包括消息幂等性（重复消费问题），消息保序性（一个订单多条消息问题），以及消息中间件本身的持久化和稳定性可靠性；
- 消息一致性问题，如果一个功能发给多个系统，要所有系统都执行成功才算成功时，需要确保一个功能多个消息的完整一致性；
三. 各种MQ的比较
综上，总结如下：
【activeMQ】
- 优点：技术成熟，功能齐全，历史悠久，有大量公司在使用
- 缺点：偶尔会有较低概率丢失数据，而且社区已经不怎么维护5.15.X版本
- 使用场景：主要用于系统解耦和异步处理，不适用与大数据量吞吐情况。互联网公司很少适用
【rabitMQ】
- 优点：吞吐量高，功能齐全，管理界面易用，社区活跃，性能极好，；
- 缺点：吞吐量只是万级，erlang难以二次开发和掌控；集群动态扩展非常麻烦；
- 使用场景：吞吐量不高而要求低延迟，并且不会频繁调整和扩展的场景。非常适合国内中小型互联网公司适用，因为管理界面非常友好，可以在界面进行配置和优化/集群监控。
【rocketMQ】
- 优点：支持百千级大规模topic。吞吐量高（十万级，日处理上百亿）。接口易用。，分布式易扩展，阿里支持。java开发易于掌控。
- 缺点：与阿里（社区）存在绑定。不兼容JMS规范。
- 使用场景：高吞吐量
【kafka】
- 优点：超高吞吐量，超高可用性和可靠性，分布式易扩展
- 缺点：topic支持少，MQ功能简单，消息可能会重复消费影响数据精确度
- 使用场景：超高吞吐量场景而数据精确度没那么高，天然适合大数据实时计算和日志采集场景
三. activeMQ和rabbitMQ/kafka的架构图
四. 消息如何保证幂等性
例如kafka的offset可能是消费者批量处理后才提交到zk，重启后再消费时就可能会收到重复消息，需要消费者在处理消息时做幂等性设计，即先判断是否消费过，把已消费的放到本地缓存或者redis中，每次消费时先做个判断即可。
五 消息如何保证不丢失
生产者投递消息到MQ，MQ存储消息，消费者从MQ消费消息：
要分别确保上述三个过程都是成功的，有如下做法：
【以rabbitMQ举例】
- 对于生产消息阶段：
- 发送时启用消息事务，channel发送失败就回滚。但是不推荐使用，因为事务时同步的，性能会下降。
- 发送时使用confirm模式（就是回调模式）。推荐使用，因为是异步的，吞吐量高。消息发送后，回调消息发送成功或者失败的接口。那么业务层面也就可以根据是否发送成功和失败做处理，比如发送前缓存到redis，发送成功后从redis中移除，对于在redis中一直没有处理的，再进行重发操作。
- MQ存储消息：
- 对queue进行持久化
- 对queue的数据进行持久化
- 消费者从MQ消费消息
一般出现在autoACK模式下，即收到消息就反馈给MQ已处理，但消费者本身还没有真正完成处理就挂了，那么这个消息就会丢失（重启后也找不到了）。
解决方案：业务逻辑处理完后再手动对消息进行ACK。
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【以kafka举例】
- MQ持久化本身丢数据
主要是因为kafka的多分区机制，当数据从leader的partition同步到其他follower的partition时，刚好leader挂了，此时选举某个同步慢的follower为leader，此时未同步的数据就丢失。需要从如下三个方面进行配置：
- 每个topic的partition副本应该大于1；以确保数据有备份；
- leader能够感知到至少有一个follower与自己是快速同步不掉队的；以确保切换leader是可行的；
- 数据在所有follower的partition中存储完成后，才给生成者发送ack消息；以确保所有partition的消息保持一致；
- 生产者可设置发送失败后无限重试（也就会卡住，消息不会丢）；
- 消费者丢数据
与上述rabbit情况相同，主要是autoACK模式造成offset自动提交，建议都做成手动提交offset。
六 如何保证消息顺序
- 对于activeMQ，可以通过exclusive方式让一个queue始终被一个consumer消费；或者messageGroup方式；
- 对于rabitMQ， 一个queue对应一个consumer才行，多个consumer对应一个queue就容易错乱；
- 对于kafka，partition的消息是保序的。然后它强制要求一个partition只能投递给同组内的一个consume（即partition出只能有一个consumer，不能投递给同组内两个consumer，只是同组内的consumer却可以消费多个partition），所以不存在多个消费者错乱的问题。然后生产者可以设定一个key，同一个key的可以发送到同一个partition中，这样同一个key的消息在partition中是保序；
如果kafka在消费端开启多线程,也会出现乱序。可以在消费端加队列，按照业务保序增加内存队列，这样队列中的消息与partition中顺序是一致的，然后多线程从队列中取数据，每次取一个完整顺序的消息进行处理即可。如下图：
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七 消息队列积压怎么办
- 当消费者出现异常，很容易引起队列积压，如果一秒钟1000个消息，那么一个小时就是几千万的消息积压，是非常可怕的事情，但是生产线上又有可能会出现；
- 当消息积压来不及处理，rabbitMQ如果设置了消息过期时间，那么就有可能由于积压无法及时处理而过期，这消息就被丢失了；
解决方法如下：
- 不建议在生产环境使用数据过期策略，一是数据是否丢失无法控制，二是一旦积压就很有可能丢失；建议数据的处理都有代码来控制；
- 当出现消息积压时，做法就是临时扩大consumer个数，让消息快速消费，一般都是通过业务逻辑的手段来完成：如下：
【rabbitmq解决积压范例】
- 修复consumer代码故障，确保consumer逻辑正确可以消费；
- 停止consumer，开启10倍20倍的queue个数；
- 创建一个临时的consumer程序，消费积压的queue，并把消息写入到扩建的10倍queue中；
- 再开启10倍20倍的consumer对新的扩充后队列进行消费；
- 这种做法相当于通过物理资源扩充了10倍来快速消费；
- 当消费完成后，需要恢复原有架构，开启原来的consumer进行正常消费；
【kafka解决范例】
- 修复consumer代码故障，确保consumer逻辑正确可以消费；
- 停止consumer，新建topic，新建10倍20倍的partition个数；
- 创建对应原topic的partition个数的临时的consumer程序，消费原来的topic，并把消息写入到扩建的新topic中；
- 再开启对应新partition个数的consumer对新的topic进行消费；
- 这种做法相当于通过物理资源扩充了10倍来快速消费；
- 当消费完成后，需要恢复原有架构，开启原来的consumer进行正常消费；
作者：华木公子
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来源：简书
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