rocketmq-面经

1、顺序消费

2、事务消息

3、only once 不丢失，不重复发送，不重复消费

4、消息发送策略、消息消费策略

体验一下面试官对于消息队列的7个连环炮

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（很多同学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？）

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。。。。

我个人的意见，包括我常年在BAT公司里面干了很多年，各种同学都面过，一种比较类似的一种面试风格。就是一般我们不是发散的，我们是从点，铺开，比如说我们会可能跟你聊聊高并发话题，就这个话题里面跟你聊聊缓存、MQ等等东西吧。

对于每个小话题，比如说MQ，我们会从浅入深，这个上面的这个面试套路其实是蛮典型的，如果你确实说自己会MQ，你出去面试，去一些大公司面试，有些面试官可能就是这种风格，就是一步一步深挖

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

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？

其实场景有很多(也是优点)，但是比较核心的有3个：(服务)解耦、(操作)异步、(流量)削峰

其⽐较常⻅的实践场景是： 复杂系统的解耦 复杂链路的异步调⽤ 瞬时⾼峰的削峰处理

缺点呢？系统可用性降低：系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉。

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？消息事务？一致性问题？头大头大，问题一大堆，痛苦不已

综上所述，各种对比之后，我个人倾向于是：

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，我个人不推荐用这个了；

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，但是我提醒一下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，我推荐用RocketMQ，否则回去老老实实用RabbitMQ吧，人是活跃开源社区，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

如何保证消息队列的高可用啊？

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。

（1）RabbitMQ的高可用性

有三种模式：单机模式，普通集群模式，镜像集群模式

2）普通集群模式

多台机器上启动多个rabbitmq实例。但是创建的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。消费的时候，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。随机选取一个实例连接有数据拉取的开销，固定连接一个实例导致单实例性能瓶颈。

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。

就是普通集群，无高可用性可言，这方案主要是提高吞吐量的

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。

kafka的高可用性

基本的架构：多个broker(节点)组成，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。

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。

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）？

为什么会有重复消费？（不能多一条）

以kafka为例子

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，比如我们之前生产经常遇到的，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。

其实还是得结合业务来思考，我这里给几个思路：

（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。

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，我们之前线上系统就有这个问题，就是拿到数据的时候，每次重启可能会有重复，因为kafka消费者还没来得及提交offset，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

保证消息不丢失？（不能少一条）

如何保证消息的可靠性传输（如何处理消息丢失的问题）？

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，兑吧公司非常核心的广告平台，计费系统，计费系统是很重的一个业务，操作是很耗时的。所以说广告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。

我们当时为了确保说这个MQ传递过程中绝对不会把计费消息给弄丢，花了很多的精力。广告主投放了一个广告，明明说好了，用户点击一次扣费1块钱。结果要是用户动不动点击了一次，扣费的时候搞的消息丢了，我们公司就会不断的少几块钱，几块钱，积少成多，这个就对公司是一个很大的损失。

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

rabbitmq这种mq，一般来说都是承载公司的核心业务的，数据是绝对不能弄丢的

（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。

生产环境也遇到过，我们也是，之前kafka的leader机器宕机了，将follower切换为leader之后，就会发现说这个数据就丢了

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。

如何保证消息的顺序性？

举个例子，一个mysql binlog同步的系统，压力还是非常大的，日同步数据要达到上亿。mysql -> mysql，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

（1）rabbitmq：一个queue，多个consumer，这不明显乱了

（2）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？简单简单

（1）rabbitmq：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

（2）kafka：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

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叉子，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

这个是我们真实遇到过的一个场景，确实是线上故障了，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，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：

1）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

2）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

3）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

4）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

5）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

6）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，这个我们之前线上也有类似的场景干过。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。

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，我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，我经常问的还有，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，起码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。

分布式一致性问题

引⼊消息中间件，还有分布式⼀致性的问题。 举个例⼦，⽐如说系统 C 现在处理⾃⼰本地数据库成功了，然后发送了⼀个消息给 MQ，系统 D 也确实是消费到了。 但是结果不幸的是，系统 D 操作⾃⼰本地数据库失败了，那这个时候咋办？ 系统 C 成功了，系统 D 失败了，会导致系统整体数据不⼀致了啊。 所以此时⼜需要使⽤可靠消息最终⼀致性的分布式事务⽅案来保障

消息中间件在你们⽣产项⽬⾥具体是哪个业务场景下落地的？

兑吧->达到某个阈值，发送MQ消息，自动优化算法调度

兑吧->广告点击计费计算

这个业务场景有什么技术挑战？

为什么必须要在这个业务场景⾥⽤消息中间件技术？

具体使⽤消息中间件的时候是怎么来⽤的？

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