面试题-16道必看

Java与Redis面试题大揭秘

最新推荐文章于 2025-11-23 13:27:25 发布

原创

最新推荐文章于 2025-11-23 13:27:25 发布 · 883 阅读

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#java #redis

1.mq作用

异步解耦销峰

2.产品选型

Kafka

优点：吞吐量非常大，性能非常好，集群高可用。

缺点：会丢数据，功能比较单一。

使用场景：日志分析、大数据采集

RabbitMQ

优点：消息可靠性高，功能全面。

缺点：吞吐量比较低，消息积累会严重影响性能。erlang语言不好定制。

使用场景：小规模场景。

RocketMQ

优点：高吞吐、高性能、高可用，功能非常全面。

缺点：开源版功能不如云上商业版。官方文档和周边生态还不够成熟。客户端只支持java。

使用场景：几乎是全场景

3.消息队列如何保证消息不丢失

RocketMQ：通过同步刷盘、同步复制和事务消息，保证消息不丢失，适合金融等高可靠性场景。
RabbitMQ：通过 Publisher Confirm、镜像队列和手动提交 Offset，保证消息不丢失，适合企业级应用。
Kafka：通过 acksall、副本机制和手动提交 Offset 等机制，保证消息不丢失，适合大数据和高吞吐场景。

4.消息的幂等性

其实就是要方式消费者重复消费消息的问题。

所有MQ产品并没有提供主动解决幂等性的机制，需要由消费者自行控制。

RocketMQ：给每个消息分配了个MessageID。这个MessageID就可以作为消费者判断幂等的依据。这种方式不太建议。

最好的方式就是自己带一个有业务标识的ID，来进行幂等判断。OrderID

统一ID分配

consumer.subscribe("OrderTopic", "*");
consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {
    for (MessageExt msg : msgs) {
        String orderId = msg.getKeys();
        if (isProcessed(orderId)) {
            System.out.println("订单 " + orderId + " 已处理，跳过");
            continue;
        }
        try {
            // 执行业务逻辑（插入数据库）
            saveOrderToDB(orderId, new BigDecimal("99.99"));
            // 标记为已处理（写入Redis）
            markAsProcessed(orderId);
        } catch (DuplicateKeyException e) {
            System.out.println("订单 " + orderId + " 已存在（唯一索引冲突）");
        }
    }
    return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
});

// 判断是否已处理（Redis）
private boolean isProcessed(String orderId) {
    return Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.hasKey("ORDER_PROCESSED:" + orderId));
}

// 标记为已处理（Redis）
private void markAsProcessed(String orderId) {
    redisTemplate.opsForValue().set("ORDER_PROCESSED:" + orderId, "1", 1, TimeUnit.HOURS);
}

// 保存订单到数据库
private void saveOrderToDB(String orderId, BigDecimal amount) {
    String sql