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消息队列面试题(2022最新整理)

消息队列面试题

为什么要使用消息队列?

总结一下,主要三点原因:解耦、异步、削峰

1、解耦。比如,用户下单后,订单系统需要通知库存系统,假如库存系统无法访问,则订单减库存将失败,从而导致订单操作失败。订单系统与库存系统耦合,这个时候如果使用消息队列,可以返回给用户成功,先把消息持久化,等库存系统恢复后,就可以正常消费减去库存了。

2、异步。将消息写入消息队列,非必要的业务逻辑以异步的方式运行,不影响主流程业务。

3、削峰。消费端慢慢的按照数据库能处理的并发量,从消息队列中慢慢拉取消息。在生产中,这个短暂的高峰期积压是允许的。比如秒杀活动,一般会因为流量过大,从而导致流量暴增,应用挂掉。这个时候加上消息队列,服务器接收到用户的请求后,首先写入消息队列,如果消息队列长度超过最大数量,则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面。

使用了消息队列会有什么缺点

  • 系统可用性降低。引入消息队列之后,如果消息队列挂了,可能会影响到业务系统的可用性。
  • 系统复杂性增加。加入了消息队列,要多考虑很多方面的问题,比如:一致性问题、如何保证消息不被重复消费、如何保证消息可靠性传输等。

常见的消息队列对比

对比方向 概要
吞吐量 万级的 ActiveMQ 和 RabbitMQ 的吞吐量(ActiveMQ 的性能最差)要比 十万级甚至是百万级的 RocketMQ 和 Kafka 低一个数量级。
可用性 都可以实现高可用。ActiveMQ 和 RabbitMQ 都是基于主从架构实现高可用性。RocketMQ 基于分布式架构。 kafka 也是分布式的,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
时效性 RabbitMQ 基于 erlang 开发,所以并发能力很强,性能极其好,延时很低,达到微秒级。其他三个都是 ms 级。
功能支持 除了 Kafka,其他三个功能都较为完备。 Kafka 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
消息丢失 ActiveMQ 和 RabbitMQ 丢失的可能性非常低, RocketMQ 和 Kafka 理论上不会丢失。

总结:

  • ActiveMQ 的社区算是比较成熟,但是较目前来说,ActiveMQ 的性能比较差,而且版本迭代很慢,不推荐使用。
  • RabbitMQ 在吞吐量方面虽然稍逊于 Kafka 和 RocketMQ ,但是由于它基于 erlang 开发,所以并发能力很强,性能极其好,延时很低,达到微秒级。但是也因为 RabbitMQ 基于 erlang 开发,所以国内很少有公司有实力做 erlang 源码级别的研究和定制。如果业务场景对并发量要求不是太高(十万级、百万级),那这四种消息队列中,RabbitMQ 一定是你的首选。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。
  • RocketMQ 阿里出品,Java 系开源项目,源代码我们可以直接阅读,然后可以定制自己公司的 MQ,并且 RocketMQ 有阿里巴巴的实际业务场景的实战考验。RocketMQ 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
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