一、基本说明
面试官：你好候选人：你好（大家寒暄一下。。。）（面试官在你的简历上面看到了，呦，有个亮点，就是你在项目里用过MQ，比如说你用过ActiveMQ）面试官：你在系统里用过消息队列吗？（面试官在随和的语气中展开了面试）候选人：用过的（此时感觉没啥）面试官：那你说一下你们在项目里是怎么用消息队列的？候选人：巴拉巴拉，我们啥啥系统发送个啥啥消息到队列，别的系统来消费啥啥的（很多人在这里会进入一个误区，就是你仅仅就是知道以及回答你们是怎么用这个消息队列的，用这个消息队列来干了个什么事情？）候选人：比如我们有个订单系统，订单系统会每次下一个新的订单的时候，就会发送时一条消息到ActiveMQ里面去，后台有个库存系统负责获取了消息然后更新库存。面试官：那你们为什么使用消息队列啊？（你的订单系统不发送消息到MQ，直接订单系统调用库存系统一个接口，咔嚓一下，直接就调用成功能了，库存就更新了）候选人：额。。。（楞了一下，为什么？我没怎么仔细想过啊，老大让用就用了），硬着头皮胡言乱语了几句（面试官此时听你楞了一下，然后听你胡言乱语了几句，开始心里觉得有点儿那什么了，怀疑你之前就压根儿没思考过这问题）面试官：那你说说用消息队列都有什么优点和缺点？（面试官此时心里想的是，你的MQ在项目里为啥要用？你没考虑过，那我稍微简单点儿，我问问你消息队列你之前有没有考虑过如果用的话，优点和缺点分别是啥？）候选人：这个。。。（确实平时没怎么考虑过这个问题啊。。。胡言乱语了）（面试官此时心里已经更觉得你这哥儿们不行，平时都没什么思考）面试官：kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么区别？（面试官问你这个问题，就是说，绕过比较虚的话题，直接看看你对各种MQ中间件是否了解，是否做过功课，是否做过调研）候选人：我们就用过activemq，所以别的没用过。。。区别，也不太清楚（面试官此时却是觉得你这哥儿们平时就是瞎用，根本就没什么思考，觉得不行）面试官：那你们是如何保证消息队列的高可用啊？候选人：这个。。。我平时就是简单走api调用一下，不太清楚消息队列怎么部署的。。。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？候选人：啥？（mq不就是写入和消费就可以了，哪来这么多问题）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？候选人：我们没怎么丢过消息啊。。。面试官：那如何保证消息的顺序性？候选人：顺序性？什么意思？我为什么要保证消息的顺序性？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？候选人：不是，我这平时没遇到过这些问题啊，就是简单用用，知道mq的一些功能面试官：如果让你写一个消息队列，该如何进行架构设计啊？说一下你的思路候选人：。。。。。我还是走吧。。。。
其实上面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。
如果没有刻意的对这种面试方式锻炼一下，出去面试碰到难一点的面试，大多会手忙脚乱，基本面试以失败为告终。
但是如果你把这些常见问题都掌握了，哪怕是面试官没问到你这么深入，他问你一个消息队列问题，你就自己给他说出自己的一整套见解，那么恭喜你，就是plus加分项了。
二、如何进行消息队列的技术选型
1、面试题
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？
2、面试官心理分析
其实面试官主要是想看看：
（1）第一，你知道不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西？
好多人说自己项目里用了redis、mq，但是其实他并不知道自己为什么要用这个东西。其实说白了，就是为了用而用，或者是别人设计的架构，他从头到尾没思考过。
没有对自己的架构问过为什么的人，一定是平时没有思考的人，面试官对这类候选人印象通常很不好。因为进了团队担心你就木头木脑的干呆活儿，不会自己思考。
（2）第二，你既然用了消息队列这个东西，你知道不知道用了有什么好处？
系统中引入消息队列之后会不会有什么坏处？你要是没考虑过这个，那你盲目弄个MQ进系统里，后面出了问题你是不是就自己溜了给公司留坑？你要是没考虑过引入一个技术可能存在的弊端和风险，面试官把这类候选人招进来了，基本可能就是挖坑型选手。
（3）第三，既然你用了MQ，可能是某一种MQ，那么你当时做没做过调研啊？
你别傻乎乎的自己拍脑袋看个人喜好就瞎用了一个MQ，比如kafka。甚至都从没调研过业界到底流行的MQ有哪几种？每一个MQ的优点和缺点是什么？每一个MQ没有绝对的好坏，但是就是看用在哪个场景可以扬长避短，利用其优势，规避其劣势。
如果是一个不考虑技术选型的候选人招进了团队，面试官交给他一个任务，去设计个什么系统，他在里面用一些技术，可能都没考虑过选型，最后选的技术可能并不一定合适，一样是留坑
3、面试题剖析
（1）为什么使用消息队列啊？
其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景，然后你项目里具体是什么场景，说说你在这个场景里用消息队列是什么。
面试官问你这个问题，期望的一个回答是说，你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。
先说一下消息队列的常见使用场景吧，其实场景有很多，但是比较核心的有3个：解耦、异步、削峰
1.解耦
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？头发都没了啊。。。
你需要去考虑一下你负责的系统中是否有类似的场景，就是一个系统或者一个模块，调用了多个系统或者模块，互相之间的调用很复杂，维护起来很麻烦。但是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的，如果用MQ给他异步化解耦，也是可以的，你就需要去考虑在你的项目里，是不是可以运用这个MQ去进行系统的解耦。在简历中体现出来这块东西，用MQ作解耦。
2.异步
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。
但是此时如果采用消息队列呢？
3.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。。。
怎么办？加机器？高峰也就一两个小时，平时流量根本就没用这么大，为了俩小时的高峰期就加一堆机器显然不划算。如果把高峰期的数据放到平时服务器空闲时间处理就好了，具体也就是要处理的数据先放到MQ中，然后消费端慢慢处理就OK，高峰期数据可以先积压到队列中去。
三、消息队列的优点和缺点
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，人家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，人家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，做好之后，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。
四、几个MQ的比较
kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优点和缺点啊？常见的MQ其实就这几种，别的还有很多其他MQ，但是比较冷门的，那么就别多说了。作为一个码农，你起码得知道各种mq的优点和缺点吧，咱们来画个表格看看：
| 特性 |
ActiveMQ |
RabbitMQ |
RocketMQ |
Kafka |
| 单机吞吐量 |
万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级。 |
万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级。 |
10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ。 |
10万级别，这是kafka最大的优点，就是吞吐量高；
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一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景。 |
| topic数量对吞吐量的影响 |
|
|
topic可以达到几百，几千个的级别，吞吐量会有较小幅度的下降； 这是RocketMQ的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的topic。 |
topic从几十个到几百个的时候，吞吐量会大幅度下降； 所以在同等机器下，kafka尽量保证topic数量不要过多。如果要支撑大规模topic，需要增加更多的机器资源。 |
| 时效性 |
ms级 |
微秒级，这是rabbitmq的一大特点，延迟是最低的 |
ms级 |
延迟在ms级以内 |
| 可用性 |
高，基于主从架构实现高可用性 |
高，基于主从架构实现高可用性 |
非常高，分布式架构 |
非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用 |
| 消息可靠性 |
有较低的概率丢失数据 |
|
经过参数优化配置，可以做到0丢失 |
经过参数优化配置，消息可以做到0丢失 |
| 功能支持 |
MQ领域的功能极其完备 |
基于erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低 |
MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好 |
功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用，是事实上的标准 |
| 优劣势总结 |
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，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。
|
erlang语言开发，性能极其好，延时很低； 吞吐量到万级，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。 |
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。 |
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，个人倾向的做法是：
- 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；
- 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，推荐用RocketMQ，否则回去老老实实用RabbitMQ吧，人家是活跃开源社区，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。
五、消息队列高可用的保证
1、面试题
如何保证消息队列的高可用啊？
2、面试官心理分析
如果有人问到你MQ的知识，高可用是必问的，因为MQ的缺点，刚才已经说过了，有好多，导致系统可用性降低，等等。所以只要你用了MQ，接下来问的一些要点肯定就是围绕着MQ的那些缺点怎么来解决了。
要是你傻乎乎的就干用了一个MQ，各种问题从来没考虑过，那你就杯具了，面试官对你的印象就是，只会简单实用一些技术，没任何思考，马上对你的印象就不太好了。
3、面试题剖析
这个问题这么问是很好的，因为不能问你kafka的高可用性怎么保证啊？ActiveMQ的高可用性怎么保证啊？一个面试官要是这么问就显得很没水平，人家可能用的就是RabbitMQ，没用过Kafka，你上来问人家kafka干什么？这不是摆明了刁难人么。
所以有水平的面试官，问的是MQ的高可用性怎么保证？这样就是你用过哪个MQ，你就说说你对那个MQ的高可用性的理解。
1.RabbitMQ的高可用性
RabbitMQ是比较有代表性的，因为是基于主从做高可用性的，我们就以他为例子讲解第一种MQ的高可用性怎么实现。rabbitmq有三种模式：单机模式，普通集群模式，镜像集群模式。
1）单机模式
就是demo级别的，一般就是你本地启动了玩玩儿的，没人生产用单机模式。
2）普通集群模式
意思就是在多台机器上启动多个rabbitmq实例，每个机器启动一个。但是你创建的queue，只会放在一个rabbtimq实例上，但是每个实例都同步queue的元数据（queue的基本信息，没用实际数据）。你消费的时候，实际上如果连接到了另外一个实例，那么那个实例会从queue所在实例上拉取数据过来。
这种方式确实很麻烦，也不怎么好，没做到所谓的分布式，就是个普通集群。因为这导致你要么消费者每次随机连接一个实例然后拉取数据，要么固定连接那个queue所在实例消费数据，前者有数据拉取的开销，后者导致单实例性能瓶颈。
而且如果那个放queue的实例宕机了，会导致接下来其他实例就无法从那个实例拉取，如果你开启了消息持久化，让rabbitmq落地存储消息的话，消息不一定会丢，得等这个实例恢复了，然后才可以继续从这个queue拉取数据。
所以这个事儿就比较尴尬了，这就没有什么所谓的高可用性可言了，这种方案主要是提高吞吐量的，就是说让集群中多个节点来服务某个queue的读写操作。
3）镜像集群模式
这种模式，才是所谓的rabbitmq的高可用模式，跟普通集群模式不一样的是，你创建的queue，无论元数据还是queue里的消息都会存在于多个实例上，然后每次你写消息到queue的时候，都会自动把消息到多个实例的queue里进行消息同步。
这样的话，好处在于，你任何一个机器宕机了，没事儿，别的机器都可以用。坏处在于，第一，这个性能开销也太大了吧，消息同步所有机器，导致网络带宽压力和消耗很重！第二，这么玩儿，就没有扩展性可言了，如果某个queue负载很重，你加机器，新增的机器也包含了这个queue的所有数据，并没有办法线性扩展你的queue。
那么怎么开启这个镜像集群模式呢？我这里简单说一下，避免面试人家问你你不知道，其实很简单rabbitmq有很好的管理控制台，就是在后台新增一个策略，这个策略是镜像集群模式的策略，指定的时候可以要求数据同步到所有节点的，也可以要求就同步到指定数量的节点，然后你再次创建queue的时候，应用这个策略，就会自动将数据同步到其他的节点上去了。
2.kafka的高可用性
kafka一个最基本的架构认识：多个broker组成，每个broker是一个节点；你创建一个topic，这个topic可以划分为多个partition，每个partition可以存在于不同的broker上，每个partition就放一部分数据。
这就是天然的分布式消息队列，就是说一个topic的数据，是分散放在多个机器上的，每个机器就放一部分数据。实际上rabbitmq之类的，并不是分布式消息队列，他就是传统的消息队列，只不过提供了一些集群、HA的机制而已，因为无论怎么玩儿，rabbitmq一个queue的数据都是放在一个节点里的，镜像集群下，也是每个节点都放这个queue的完整数据。
kafka 0.8以前，是没有HA机制的，就是任何一个broker宕机了，那个broker上的partition就废了，没法写也没法读，没有什么高可用性可言。
kafka 0.8以后，提供了HA机制，就是replica副本机制。每个partition的数据都会同步到吉他机器上，形成自己的多个replica副本。然后所有replica会选举一个leader出来，那么生产和消费都跟这个leader打交道，然后其他replica就是follower。写的时候，leader会负责把数据同步到所有follower上去，读的时候就直接读leader上数据即可。只能读写leader？很简单，要是你可以随意读写每个follower，那么就要care数据一致性的问题，系统复杂度太高，很容易出问题。kafka会均匀的将一个partition的所有replica分布在不同的机器上，这样才可以提高容错性。
这么搞，就有所谓的高可用性了，因为如果某个broker宕机了，没事儿，那个broker上面的partition在其他机器上都有副本的，如果这上面有某个partition的leader，那么此时会重新选举一个新的leader出来，大家继续读写那个新的leader即可。这就有所谓的高可用性了。
写数据的时候，生产者就写leader，然后leader将数据落地写本地磁盘，接着其他follower自己主动从leader来pull数据。一旦所有follower同步好数据了，就会发送ack给leader，leader收到所有follower的ack之后，就会返回写成功的消息给生产者。（当然，这只是其中一种模式，还可以适当调整这个行为）
消费的时候，只会从leader去读，但是只有一个消息已经被所有follower都同步成功返回ack的时候，这个消息才会被消费者读到。
实际上这块机制，讲深了，是可以非常之深入的，但是我还是回到我们这个课程的主题和定位，聚焦面试，至少你听到这里大致明白了kafka是如何保证高可用机制的了，对吧？不至于一无所知，现场还能给面试官画画图。要遇上面试官确实是kafka高手，深挖了问，那你只能说不好意思，太深入的你没研究过。
六、消息队列中重复消费问题
1、面试题
如何保证消息不被重复消费啊（如何保证消息消费时的幂等性）？
2、面试官心里分析
其实这个很常见的一个问题，这俩问题基本可以连起来问。既然是消费消息，那肯定要考虑考虑会不会重复消费？能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？这个是MQ领域的基本问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性，这个是你架构里要考虑的一个问题。
3、面试题剖析
回答这个问题，首先你别听到重复消息这个事儿，就一无所知吧，你先大概说一说可能会有哪些重复消费的问题。
首先就是比如rabbitmq、rocketmq、kafka，都有可能会出现消费重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是mq自己保证的，是给你保证的。然后我们挑一个kafka来举个例子，说说怎么重复消费吧。
kafka实际上有个offset的概念，就是每个消息写进去，都有一个offset，代表他的序号，然后consumer消费了数据之后，每隔一段时间，会把自己消费过的消息的offset提交一下，代表我已经消费过了，下次我要是重启啥的，你就让我继续从上次消费到的offset来继续消费吧。
但是凡事总有意外，就是你有时候重启系统，看你怎么重启了，如果碰到点着急的，直接kill进程了，再重启。这会导致consumer有些消息处理了，但是没来得及提交offset，尴尬了。重启之后，少数消息会再次消费一次。
其实重复消费不可怕，可怕的是你没考虑到重复消费之后，怎么保证幂等性。
举个例子吧。假设你有个系统，消费一条往数据库里插入一条，要是你一个消息重复两次，你不就插入了两条，这数据不就错了？但是你要是消费到第二次的时候，自己判断一下已经消费过了，直接扔了，不就保留了一条数据？
一条数据重复出现两次，数据库里就只有一条数据，这就保证了系统的幂等性。幂等性，通俗点说，就一个数据，或者一个请求，给你重复来多次，你得确保对应的数据是不会改变的，不能出错。
那所以第二个问题来了，怎么保证消息队列消费的幂等性？其实还是得结合业务来思考，这里给几个思路：
（1）比如你拿个数据要写库，你先根据主键查一下，如果这数据都有了，你就别插入了，update一下好吧；
（2）比如你是写redis，那没问题了，反正每次都是set，天然幂等性；
（3）比如你不是上面两个场景，那做的稍微复杂一点，你需要让生产者发送每条数据的时候，里面加一个全局唯一的id，类似订单id之类的东西，然后你这里消费到了之后，先根据这个id去比如redis里查一下，之前消费过吗？如果没有消费过，你就处理，然后这个id写redis。如果消费过了，那你就别处理了，保证别重复处理相同的消息即可；
（4）还有比如基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条，重复数据拿到了以后我们插入的时候，因为有唯一键约束了，所以重复数据只会插入报错，不会导致数据库中出现脏数据。
如何保证MQ的消费是幂等性的，需要结合具体的业务来看。
七、消息队列中数据丢失问题
1、面试题
如何保证消息的可靠性传输（如何处理消息丢失的问题）？
2、面试官心里分析
这个是肯定的，用mq有个基本原则，就是数据不能多一条，也不能少一条，不能多，就是刚才说的重复消费和幂等性问题。不能少，就是说这数据别搞丢了。那这个问题你必须得考虑一下。
如果说你这个是用mq来传递非常核心的消息，比如说计费，扣费的一些消息，因为我以前研发过一个公司非常核心的计费系统，计费系统是很重的一个业务，操作是很耗时的。所以说系统整体的架构里面，实际上是将计费做成异步化的，然后中间就是加了一个MQ。
3、面试题剖析
这个丢数据，mq一般分为两种，要么是mq自己弄丢了，要么是我们消费的时候弄丢了。咱们从rabbitmq和kafka分别来分析一下吧。
1.rabbitmq
1）生产者弄丢了数据
生产者将数据发送到rabbitmq的时候，可能数据就在半路给搞丢了，因为网络啥的问题，都有可能。
此时可以选择用rabbitmq提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启rabbitmq事务（channel.txSelect），然后发送消息，如果消息没有成功被rabbitmq接收到，那么生产者会收到异常报错，此时就可以回滚事务（channel.txRollback），然后重试发送消息；如果收到了消息，那么可以提交事务（channel.txCommit）。但是问题是，rabbitmq事务机制一搞，基本上吞吐量会下来，因为太耗性能。
所以一般来说，如果你要确保说写rabbitmq的消息别丢，可以开启confirm模式，在生产者那里设置开启confirm模式之后，你每次写的消息都会分配一个唯一的id，然后如果写入了rabbitmq中，rabbitmq会给你回传一个ack消息，告诉你说这个消息ok了。如果rabbitmq没能处理这个消息，会回调你一个nack接口，告诉你这个消息接收失败，你可以重试。而且你可以结合这个机制自己在内存里维护每个消息id的状态，如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调，那么你可以重发。
事务机制和cnofirm机制最大的不同在于，事务机制是同步的，你提交一个事务之后会阻塞在那儿，但是confirm机制是异步的，你发送个消息之后就可以发送下一个消息，然后那个消息rabbitmq接收了之后会异步回调你一个接口通知你这个消息接收到了。
所以一般在生产者这块避免数据丢失，都是用confirm机制的。
2）rabbitmq弄丢了数据
就是rabbitmq自己弄丢了数据，这个你必须开启rabbitmq的持久化，就是消息写入之后会持久化到磁盘，哪怕是rabbitmq自己挂了，恢复之后会自动读取之前存储的数据，一般数据不会丢。除非极其罕见的是，rabbitmq还没持久化，自己就挂了，可能导致少量数据会丢失的，但是这个概率较小。
设置持久化有两个步骤，第一个是创建queue的时候将其设置为持久化的，这样就可以保证rabbitmq持久化queue的元数据，但是不会持久化queue里的数据；第二个是发送消息的时候将消息的deliveryMode设置为2，就是将消息设置为持久化的，此时rabbitmq就会将消息持久化到磁盘上去。必须要同时设置这两个持久化才行，rabbitmq哪怕是挂了，再次重启，也会从磁盘上重启恢复queue，恢复这个queue里的数据。
而且持久化可以跟生产者那边的confirm机制配合起来，只有消息被持久化到磁盘之后，才会通知生产者ack了，所以哪怕是在持久化到磁盘之前，rabbitmq挂了，数据丢了，生产者收不到ack，你也是可以自己重发的。
哪怕是你给rabbitmq开启了持久化机制，也有一种可能，就是这个消息写到了rabbitmq中，但是还没来得及持久化到磁盘上，结果不巧，此时rabbitmq挂了，就会导致内存里的一点点数据会丢失。
3）消费端弄丢了数据
rabbitmq如果丢失了数据，主要是因为你消费的时候，刚消费到，还没处理，结果进程挂了，比如重启了，那么就尴尬了，rabbitmq认为你都消费了，这数据就丢了。
这个时候得用rabbitmq提供的ack机制，简单来说，就是你关闭rabbitmq自动ack，可以通过一个api来调用就行，然后每次你自己代码里确保处理完的时候，再程序里ack一把。这样的话，如果你还没处理完，不就没有ack？那rabbitmq就认为你还没处理完，这个时候rabbitmq会把这个消费分配给别的consumer去处理，消息是不会丢的。
2.kafka
1）消费端弄丢了数据
唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是说，你那个消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了offset，让kafka以为你已经消费好了这个消息，其实你刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。
这不是一样么，大家都知道kafka会自动提交offset，那么只要关闭自动提交offset，在处理完之后自己手动提交offset，就可以保证数据不会丢。但是此时确实还是会重复消费，比如你刚处理完，还没提交offset，结果自己挂了，此时肯定会重复消费一次，自己保证幂等性就好了。
生产环境碰到的一个问题，就是说我们的kafka消费者消费到了数据之后是写到一个内存的queue里先缓冲一下，结果有的时候，你刚把消息写入内存queue，然后消费者会自动提交offset。
然后此时我们重启了系统，就会导致内存queue里还没来得及处理的数据就丢失了。
2）kafka弄丢了数据
这块比较常见的一个场景，就是kafka某个broker宕机，然后重新选举partiton的leader时。大家想想，要是此时其他的follower刚好还有些数据没有同步，结果此时leader挂了，然后选举某个follower成leader之后，他不就少了一些数据？这就丢了一些数据啊。
所以此时一般是要求起码设置如下4个参数：
- 给这个topic设置replication.factor参数：这个值必须大于1，要求每个partition必须有至少2个副本；
- 在kafka服务端设置min.insync.replicas参数：这个值必须大于1，这个是要求一个leader至少感知到有至少一个follower还跟自己保持联系，没掉队，这样才能确保leader挂了还有一个follower吧；
- 在producer端设置acks=all：这个是要求每条数据，必须是写入所有replica之后，才能认为是写成功了；
- 在producer端设置retries=MAX（很大很大很大的一个值，无限次重试的意思）：这个是要求一旦写入失败，就无限重试，卡在这里了；
- 我们生产环境就是按照上述要求配置的，这样配置之后，至少在kafka broker端就可以保证在leader所在broker发生故障，进行leader切换时，数据不会丢失。
3）生产者会不会弄丢数据
如果按照上述的思路设置了ack=all，一定不会丢，要求是，你的leader接收到消息，所有的follower都同步到了消息之后，才认为本次写成功了。如果没满足这个条件，生产者会自动不断的重试，重试无限次。
八、消息队列顺序性的保证
1、面试题
如何保证消息的顺序性？
2、面试官心里分析
其实这个也是用MQ的时候必问的话题，第一看看你了解不了解顺序这个事儿？第二看看你有没有办法保证消息是有顺序的？这个生产系统中常见的问题。
3、面试题剖析
举个例子，比如我们要做一个mysql binlog同步的系统，日同步数据要达到上亿。常见的一点在于说大数据team，就需要同步一个mysql库过来，对公司的业务系统的数据做各种复杂的操作。
你在mysql里增删改一条数据，对应出来了增删改3条binlog，接着这三条binlog发送到MQ里面，到消费出来依次执行，起码得保证人家是按照顺序来的吧？不然本来是：增加、修改、删除；你楞是换了顺序给执行成删除、修改、增加，不全错了么。
本来这个数据同步过来，应该最后这个数据被删除了；结果你搞错了这个顺序，最后这个数据保留下来了，数据同步就出错了。
先看看顺序会错乱的俩场景：
rabbitmq：一个queue，多个consumer，这不明显乱了
kafka：一个topic，一个partition，一个consumer，内部多线程，这不也明显乱了
那如何保证消息的顺序性呢？其实也简单。在rabbitmq中可以拆分多个queue，每个queue一个consumer，就是多一些queue而已，确实是麻烦点；或者就一个queue但是对应一个consumer，然后这个consumer内部用内存队列做排队，然后分发给底层不同的worker来处理。
而对于kafka来说，一个topic，一个partition，一个consumer，内部单线程消费，写N个内存queue，然后N个线程分别消费一个内存queue即可。
九、消息积压问题
1、面试题
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？
2、面试官心里分析
你看这问法，其实本质针对的场景，都是说，可能你的消费端出了问题，不消费了，或者消费的极其极其慢。接着就坑爹了，可能你的消息队列集群的磁盘都快写满了，都没人消费，这个时候怎么办？或者是整个这就积压了几个小时，你这个时候怎么办？或者是你积压的时间太长了，导致比如rabbitmq设置了消息过期时间后就没了怎么办？
所以就这事儿，其实线上挺常见的，一般不出，一出就是大case，一般常见于，举个例子，消费端每次消费之后要写mysql，结果mysql挂了，消费端hang那儿了，不动了。或者是消费端出了个什么岔子，导致消费速度极其慢。
3、面试题分析
关于这个事儿，我们一个一个来梳理吧，先假设一个场景，我们现在消费端出故障了，然后大量消息在mq里积压，现在事故了，慌了。
（1）大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决
几千万条数据在MQ里积压了七八个小时，从下午4点多，积压到了晚上很晚，10点多，11点多。这个时候要不然就是修复consumer的问题，让他恢复消费速度，然后傻傻的等待几个小时消费完毕。这个肯定不能在面试的时候说吧。
一个消费者一秒是1000条，一秒3个消费者是3000条，一分钟是18万条，那一个小时就是1000多万条。所以如果你积压了几百万到上千万的数据，即使消费者恢复了，也需要大概1小时的时间才能恢复过来。
一般这个时候，只能操作临时紧急扩容了，具体操作步骤和思路如下：
- 先修复consumer的问题，确保其恢复消费速度，然后将现有cnosumer都停掉
- 新建一个topic，partition是原来的10倍，临时建立好原先10倍或者20倍的queue数量
- 然后写一个临时的分发数据的consumer程序，这个程序部署上去消费积压的数据，消费之后不做耗时的处理，直接均匀轮询写入临时建立好的10倍数量的queue
- 接着临时征用10倍的机器来部署consumer，每一批consumer消费一个临时queue的数据
- 这种做法相当于是临时将queue资源和consumer资源扩大10倍，以正常的10倍速度来消费数据
- 等快速消费完积压数据之后，得恢复原先部署架构，重新用原先的consumer机器来消费消息
（2）这里我们假设再来第二个坑
假设你用的是rabbitmq，rabbitmq是可以设置过期时间的，就是TTL，如果消息在queue中积压超过一定的时间就会被rabbitmq给清理掉，这个数据就没了。那这就是第二个坑了。这就不是说数据会大量积压在mq里，而是大量的数据会直接搞丢。
这个情况下，就不是说要增加consumer消费积压的消息，因为实际上没啥积压，而是丢了大量的消息。我们可以采取一个方案，就是批量重导。就是大量积压的时候，我们当时就直接丢弃数据了，然后等过了高峰期以后，比如大家一起喝咖啡熬夜到晚上12点以后，用户都睡觉了。
这个时候我们就开始写程序，将丢失的那批数据，写个临时程序，一点一点的查出来，然后重新灌入mq里面去，把白天丢的数据给他补回来。也只能是这样了。
假设1万个订单积压在mq里面，没有处理，其中1000个订单都丢了，你只能手动写程序把那1000个订单给查出来，手动发到mq里去再补一次
（3）然后我们再来假设第三个坑
如果走的方式是消息积压在mq里，那么如果你很长时间都没处理掉，此时导致mq都快写满了，咋办？这个还有别的办法吗？没有，谁让你第一个方案执行的太慢了，你临时写程序，接入数据来消费，消费一个丢弃一个，都不要了，快速消费掉所有的消息。然后走第二个方案，到了晚上再补数据吧。
十、怎么自己设计一个消息队列中间件
1、面试题
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。
2、面试官心里分析
其实聊到这个问题，一般面试官要考察两块：
（1）你有没有对某一个消息队列做过较为深入的原理的了解，或者从整体了解把握住一个mq的架构原理
（2）看看你的设计能力，给你一个常见的系统，就是消息队列系统，看看你能不能从全局把握一下整体架构设计，给出一些关键点出来
说实话，一般面类似问题的时候，大部分人基本都会蒙，因为平时从来没有思考过类似的问题，大多数人就是平时埋头用，从来不去思考背后的一些东西。类似的问题还有，如果让你来设计一个spring框架你会怎么做？如果让你来设计一个dubbo框架你会怎么做？如果让你来设计一个mybatis框架你会怎么做？
3、面试题剖析
其实回答这类问题，说白了，不求你看过那技术的源码，起码你大概知道那个技术的基本原理，核心组成部分，基本架构构成，然后参照一些开源的技术把一个系统设计出来的思路说一下就好。
比如说这个消息队列系统，我们来从以下几个角度来考虑一下：
（1）首先这个mq得支持可伸缩性吧，就是需要的时候快速扩容，就可以增加吞吐量和容量，那怎么搞？设计个分布式的系统呗，参照一下kafka的设计理念，broker -> topic -> partition，每个partition放一个机器，就存一部分数据。如果现在资源不够了，简单啊，给topic增加partition，然后做数据迁移，增加机器，不就可以存放更多数据，提供更高的吞吐量了？
（2）其次你得考虑一下这个mq的数据要不要落地磁盘吧？那肯定要了，落磁盘，才能保证别进程挂了数据就丢了。那落磁盘的时候怎么落啊？顺序写，这样就没有磁盘随机读写的寻址开销，磁盘顺序读写的性能是很高的，这就是kafka的思路。
（3）其次你考虑一下你的mq的可用性啊？这个事儿，具体参考我们之前可用性那个环节讲解的kafka的高可用保障机制。多副本 -> leader & follower -> broker挂了重新选举leader即可对外服务。
（4）能不能支持数据0丢失啊？可以的，参考我们之前说的那个kafka数据零丢失方案
其实一个mq肯定是很复杂的，面试官问你这个问题，其实是个开放题，他就是看看你有没有从架构角度整体构思和设计的思维以及能力。确实这个问题可以刷掉一大批人，因为大部分人平时不思考这些东西。