MQ 面试 - (一)

问题:
为什么使用消息队列啊?消息队列有什么优点和缺点啊?kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么区别以及适合哪些场景?

1.为什么使用消息队列啊?

通用回答是:我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。

比较核心的有3个业务场景: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。。。

不用MQ的系统耦合场景:

使用了MQ之后的解耦场景:

  • 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。

不用MQ的同步高延时请求场景:

使用了MQ进行异步之后的接口性能优化:

 

  • 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。。。

没用MQ高峰期系统被打死的场景:

使用MQ来进行削峰的场景:

(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。

所以消息队列实际是一种非常复杂的架构,你引入它有很多好处,但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉,最好之后,你会发现,妈呀,系统复杂度提升了一个数量级,也许是复杂了10倍。但是关键时刻,用,还是得用的。

(3)kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优点和缺点啊?

优劣势总结:

  • ActiveMQ:  

      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

  • RabbitMQ:

       erlang语言开发,性能极其好,延时很低;

      吞吐量(指单位时间内处理事务的能力)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。

  • RocketMQ:

       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:

       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

 

综上所述,各种对比之后,我个人倾向于是:

一般的业务系统要引入MQ,最早大家都用ActiveMQ,但是现在确实大家用的不多了,没经过大规模吞吐量场景的验证,社区也不是很活跃,所以大家还是算了吧,我个人不推荐用这个了;

后来大家开始用RabbitMQ,但是确实erlang语言阻止了大量的java工程师去深入研究和掌控他,对公司而言,几乎处于不可控的状态,但是确实人是开源的,比较稳定的支持,活跃度也高;

不过现在确实越来越多的公司,会去用RocketMQ,确实很不错,但是我提醒一下自己想好社区万一突然黄掉的风险,对自己公司技术实力有绝对自信的,我推荐用RocketMQ,否则回去老老实实用RabbitMQ吧,人是活跃开源社区,绝对不会黄;

所以中小型公司,技术实力较为一般,技术挑战不是特别高,用RabbitMQ是不错的选择;大型公司,基础架构研发实力较强,用RocketMQ是很好的选择

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,绝对没问题,社区活跃度很高,绝对不会黄,何况几乎是全世界这个领域的事实性规范

 

<think>好的,用户让我介绍下RabbitMQ面试中的相关知识点。我需要先回忆下常见的RabbitMQ面试问题,然后组织个结构清晰的回答。首先,RabbitMQ的核心概念包括生产者、消费者、交换机、队列、绑定等,这些都是基础,必须提到。接着,消息确认机制,比如ack和nack,以及持久化设置,这些都是保证消息可靠性的关键点。然后,交换机类型,比如直连、主题、扇出和头交换机,不同的类型对应不同的路由方式,需要详细说明。 然后,可能需要提到消息丢失的解决方案,比如持久化、确认机制、死信队列等。还有消息重复消费的问题,可以通过幂等性处理或者唯ID来避免。集群和高可用性也是常见的问题,比如镜像队列和集群模式。最后,延迟队列和死信队列的应用场景,以及与其他消息队列的对比,比如Kafka的区别,这些都是面试中常被问到的。 在回答的时候需要分点解释,每个点简明扼要,同时给出示例代码,比如Java中使用Spring AMQP发送消息的例子。然后按照用户的要求,最后提出相关问题,确保问题与RabbitMQ相关,并且数量为四个,用数字标号。要检查是否有遗漏的重要知识点,比如消息模型、事务和Confirm模式的区别,或者消费者的负载均衡策略等。确保回答覆盖了大部分常见的面试问题,并且结构清晰,解释到位。</think><< RabbitMQ面试核心知识点及示例代码: 1. 核心概念 - 生产者:通过channel.basicPublish()发送消息 - 消费者:实现Consumer接口或使用DefaultConsumer - Exchange:消息路由中心(示例代码): ``` channel.exchangeDeclare("direct_logs", "direct"); ``` - Queue:消息存储队列 - Binding:交换机和队列的绑定规则 2. 消息确认机制 - 生产者确认模式(Publisher Confirm): ```java channel.confirmSelect(); // 开启确认模式 ``` - 消费者手动ACK: ```java channel.basicConsume(queueName, false, consumer); // autoAck=false channel.basicAck(deliveryTag, false); ``` 3. 持久化配置 ```java // 队列持久化 boolean durable = true; channel.queueDeclare("task_queue", durable, false, false, null); // 消息持久化 AMQP.BasicProperties properties = new AMQP.BasicProperties.Builder() .deliveryMode(2) // 持久化消息 .build(); ``` 4. 交换机类型 - Direct:精确匹配RoutingKey - Topic:支持通配符匹配 - Fanout:广播模式 - Headers:通过消息头匹配 5. 死信队列实现 ```java Map<String, Object> args = new HashMap<>(); args.put("x-dead-letter-exchange", "dlx.exchange"); channel.queueDeclare("normal.queue", true, false, false, args); ``` 6. 消息防丢失策略 - 生产者使用事务或Confirm模式 - 消息持久化 - 消费者手动ACK - 镜像队列实现高可用
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