消息队列面试题及答案

1、为什么使用消息队列？
消息队列使用的场景和中间件有很多，但解决的核心问题主要是：异步、解耦、消峰填谷。

2、消息队列的优缺点
异步、解耦、消峰填谷这是消息队列最大的优点，除了这些消息队列还可以会解决一些我们特殊业务场景的问题。但是缺点主要在于系统的可用性、复杂性、一致性问题，引入消息队列后，需要考虑MQ的可用性，万一MQ崩溃了岂不是要爆炸？而且复杂性明显提高了，需要考虑一些消息队列的常见问题和解决方案，还有就是一致性问题，一条消息由多个消费者消费，万一有一个消费者消费失败了，就会导致数据不一致。

3、如何保证消息队列的高可用？
由于笔者只使用和实践过RabbitMQ和Kafka，RocketMQ和ActiveMQ了解的不深，所以分析一下RabbitMQ和Kafka的高可用。

（一）RabbitMQ

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

单机模式平常使用在开发或者本地测试场景，一般就是测试是不是能够正确的处理消息，生产上基本没人去用单机模式，风险很大。

（2）普通集群模式

普通集群模式就是启动多个RabbitMQ实例。在你创建的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。在消费的时候完了，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。

这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

镜像集群模式是所谓的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。

优点在于你任何一个实例宕机了，没事儿，别的实例都可以用。缺点在于性能开销太大和扩展性很低，同步所有实例，这会导致网络带宽和压力很重，而且扩展性很低，每增加一个实例都会去包含已有的queue的所有数据，并没有办法线性扩展queue。

开启镜像集群模式可以去RabbitMQ的管理控制台去增加一个策略，指定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。

（二）Kafka

Kafka天生就是一个分布式的消息队列，它可以由多个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。

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。kafka会均匀的将一个partition的所有replica分布在不同的机器上，来提高容错性。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，那么生产和消费都去leader，其他replica就是follower，leader会同步数据给follower。当leader挂了会自动去找replica，然后会再选举一个leader出来，这样就具有高可用性了。

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。

4、如何保证消息不被重复消费？或者说，如何保证消息消费的幂等性？
其实消息重复消费的主要原因在于回馈机制（RabbitMQ是ack，Kafka是offset)，在某些场景中我们采用的回馈机制不同，原因也不同，例如消费者消费完消息后回复ack, 但是刚消费完还没来得及提交系统就重启了，这时候上来就pull消息的时候由于没有提交ack或者offset，消费的还是上条消息。

那么如何怎么来保证消息消费的幂等性呢？实际上我们只要保证多条相同的数据过来的时候只处理一条或者说多条处理和处理一条造成的结果相同即可，但是具体怎么做要根据业务需求来定，例如入库消息，先查一下消息是否已经入库啊或者说搞个唯一约束啊什么的，还有一些是天生保证幂等性就根本不用去管，例如redis就是天然幂等性。

还有一个问题，消费者消费消息的时候在某些场景下要放过消费不了的消息，遇到消费不了的消息通过日志记录一下或者搞个什么措施以后再来处理，但是一定要放过消息，因为在某些场景下例如spring-rabbitmq的默认回馈策略是出现异常就没有提交ack，导致了一直在重发那条消费异常的消息，而且一直还消费不了，这就尴尬了，后果你会懂的。

5、如何保证消息的可靠性传输？或者说，如何处理消息丢失的问题？
参考：https://www.jianshu.com/p/06e7e3b34dd6

6、如何保证消息的顺序性？
因为在某些情况下我们扔进MQ中的消息是要严格保证顺序的，尤其涉及到订单什么的业务需求，消费的时候也是要严格保证顺序，不然会出大问题的。

先看看顺序会错乱的两个场景：

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
 
7、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怎么解决？
（一）、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：

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。
（二）、消息队列过期失效问题

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。

(三)、消息队列满了怎么搞？

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。

9、RabbitMQ 有哪些重要的角色？

10、RabbitMQ 有哪些重要的组件？

11、RabbitMQ 有几种广播类型？
三种广播模式：

fanout: 所有bind到此exchange的queue都可以接收消息（纯广播，绑定到RabbitMQ的接受者都能收到消息）；
direct: 通过routingKey和exchange决定的那个唯一的queue可以接收消息；
topic:  所有符合routingKey(此时可以是一个表达式)的routingKey所bind的queue可以接收消息；
12、Kafka 可以脱离 zookeeper 单独使用吗？为什么？
kafka 不能脱离 zookeeper 单独使用，因为 kafka 使用 zookeeper 管理和协调 kafka 的节点服务器。

13、Kafka 有几种数据保留的策略？
kafka 有两种数据保存策略：

按照过期时间保留
按照存储的消息大小保留
14、Kafka 的分区策略有哪些？
给定了分区号，直接将数据发送到指定的分区里面去
没有给定分区号，给定数据的key值，通过key取上hashCode进行分区
既没有给定分区号，也没有给定key值，直接轮循进行分区
自定义分区