面试官在面试候选人时,如果发现候选人的简历中写了在项目中使用了 MQ 技术(如 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ),基本都会抛出一个问题:在使用 MQ 的时候,怎么确保消息 100% 不丢失?
这个问题在实际工作中很常见,既能考察候选者对于 MQ 中间件技术的掌握程度,又能很好地区分候选人的能力水平。接下来,我们就从这个问题出发,探讨你应该掌握的基础知识和答题思路,以及延伸的面试考点。
案例背景
以京东系统为例,用户在购买商品时,通常会选择用京豆抵扣一部分的金额,在这个过程中,交易服务和京豆服务通过 MQ 消息队列进行通信。在下单时,交易服务发送“扣减账户 X 100 个京豆”的消息给 MQ 消息队列,而京豆服务则在消费端消费这条命令,实现真正的扣减操作。
那在这个过程中你会遇到什么问题呢?
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案例分析
要知道,在互联网面试中,引入 MQ 消息中间件最直接的目的是:做系统解耦合流量控制,追其根源还是为了解决互联网系统的高可用和高性能问题。
- 系统解耦:用 MQ 消息队列,可以隔离系统上下游环境变化带来的不稳定因素,比如京豆服务的系统需求无论如何变化,交易服务不用做任何改变,即使当京豆服务出现故障,主交易流程也可以将京豆服务降级,实现

本文讨论了在使用MQ(如Kafka、RabbitMQ)时,如何确保消息不丢失、避免重复消费以及解决消息积压问题。分析了消息在生产、存储和消费阶段可能存在的问题,并提出了相应的解决方案,如利用全局唯一ID检测丢失、通过幂等性设计处理重复消费,以及通过扩容和优化消费端解决积压问题。
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