面试之MQ的连环炮

这是一个非常典型的关于消息队列的技术考察过程,好的面试官一定是从你做过的某一个点切入,然后层层展开深入考察,一个接一个问,直到把这个技术点刨根问底,问到最底层。

答案后续更新

面试官:你在系统里用过消息队列吗?

 

面试官:那你说一下你们在项目里是怎么用消息队列的?

 

面试官:那你们为什么使用消息队列啊?

 

面试官:那你说说用消息队列都有什么优点和缺点?

 

面试官:kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么区别?

 

面试官:那你们是如何保证消息队列的高可用啊?

 

面试官: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?

 

面试官:如何保证消息的可靠性传输啊?要是消息丢失了怎么办啊?

 

面试官:那如何保证消息的顺序性?

 

面试官: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?

 

面试官: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

 

### 关于Java面试中的消息队列MQ) #### 确保消息不丢失 当提及如何确保使用MQ技术时消息100%不丢失,可以考虑多个层面的保障措施。持久化机制是其中的关键之一,在Kafka、RabbitMQ以及RocketMQ这些平台中均有所体现[^1]。对于Kafka而言,其设计允许将消息存储至磁盘并支持配置副本数以增强可靠性;同样地,RocketMQ也提供了类似的特性,并且特别强调了通过零拷贝提高性能的同时不影响数据的安全性。 #### 结合实际项目经验作答 面对此类问题的回答应当紧密联系个人参与过的具体案例来进行阐述。例如,在某个电商系统的订单处理模块里引入了消息队列用于异步通知库存更新状态的变化,从而有效缓解高并发场景下的压力。在此基础上讨论所采取的技术手段如设置合理的确认机制、重试策略等来防止任何可能的消息遗失情况发生[^2]。 #### 零拷贝优化与文件传输效率 深入探讨不同类型的MQ产品是如何利用操作系统级别的特性提升效能也是加分项。比如提到RocketMQ采用`mmap()`函数映射内存区域直接访问物理设备上的文件片段,减少了不必要的上下文切换次数;相比之下,尽管Kafka的部分组件依赖传统的I/O模型完成工作流,但在特定条件下依然能够借助Linux特有的sendfile()接口加速网络间的数据交换过程[^3]。 ```java // 示例代码展示了一个简单的生产者发送消息给消费者的过程 ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("topic-name", "key", "value"); producer.send(record); ``` #### 实现分布式事务的一致性 最后还应该准备好解释怎样运用MQ达成跨服务间的协调一致效果。一种常见做法是在业务逻辑层面上构建两阶段提交协议或者TCC模式(Try-Confirm-Cancel),并通过可靠的消息传递作为桥梁连接各个独立单元之间的交互行为,以此保证全局视角下所有操作要么全部成功执行要么完全回滚撤销。
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