mq简单入门了解以及面试题记录

（1）什么是mq？

• MQ全称为Message Queue， 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法。
• 系统之间不需要直接去相互调用，比如rpc技术，它们通过消息发送来传递
• 系统通过队列来通信。

（2）使用mq的三种常见场景，即为什么要使用mq这个技术？还可以说mq有哪些优点好处？

1. 系统耦合度过高，代码维护费时费力。

   • 场景：多个系统需要A系统去发送一个数据，导致A系统需要分别对每个系统去调用它们的api接口，
     1. 还得考虑接口的入参，
     2. 还有考虑容错重发机制。即其他系统挂掉，调用api接口失败。
     3. 如果某些系统不需要传递的数据了，a系统还必须取消对api接口的调用。
     4. 如果数据的类型改变了。
   • 解决方式：使用mq消息队列。把a系统发送数据-作为消息的生产者。其他各个系统作为消息的消费者。a系统只需要把消息传递到mq队列。需要数据的消费者直接去mq里进行消息的获取消费即可。pub/sub模型。
     

2. 同步高延时

   • 场景：在一个功能里，分为几个耗时的同步顺序执行的操作。并且这些操作允许异步处理。
     
   • 解决方式：
     

3. 削峰填谷

   • 场景：在请求量过高，且大量的对数据库进行操作。在数据库qps过低，满足不了这种高并发访问环境下，就很有可能mysql宕机挂掉。
     
     
   • 解决方式：
     

（3）mq的缺点？mq会出现什么问题？

• 系统可用性降低：原本是几个系统间的相互调用，加入mq，如果mq挂掉，整个系统就是崩掉了。
  
• 系统复杂性变高：消息的重复消费问题。消息丢失问题。消息传递的顺序性。
  
• 会出现一致性问题：A系统处理完成功返回响应。但是其他消费系统有可能处理数据失败。这就有可能会出现数据不一致问题。
  

（4）几种常见的mq中间件有什么区别，优缺点聊聊。

（5）解决引入mq可用性降低问题，或者说如何保证mq的高可用（HA）？

• 首先，需要明确是哪个消息中间件。
• 然后再说怎么保证你所说的mq中间怎么保证高可用。
• rabbitmq的高可用分析：采用镜像集群配置：对rabbitmq搭建集群，并配置镜像队列策略。
  
  
  
  
  分布式部署：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1709437436653702219&wfr=spider&for=pc
  分布式原理和实现以及故障分析：https://blog.csdn.net/qq_34224565/article/details/115317003
• kafka的高可用分析：
  
  
  

（6）重复消费问题怎么解决？或者说如何保证消息的幂等性？

• rabbitMQ保证消息幂等性：乐观锁保证数据库层面修改操作，或者使用消息记录的唯一标识，消费消息之前根据业务提供的key查redis缓存，如果不存在，就消费消息，消费消息成功后使用唯一key存入redis中，做记录。否则如果存在，则不消费。
  
• kafka保证消息幂等性：其实跟上面的rabbitMQ类似，都是要在一个地方存储该消息的消费记录。

（7）消息丢失问题怎么解决？或者说如何保证消息的可靠性传输？

• rabbitMQ
  
• kafka：https://www.yuque.com/books/share/327d9543-85d2-418f-9315-41c3e19d2768/fcead2579b7a683bd1739fd2b84ef83d

（8）怎么保证消息的顺序性？

• rabbitMQ：
  • 单队列（完全有序）：一个队列对应一个消费者，并且需要保证顺序性的消息send给同一个队列。
  • 多队列（部分有序）：首先保证有序的消息必须发送给同一个队列。不保证有序的情况使用多个队列。其次一个队列对应一个消费者
• kafka：https://zhuanlan.zhihu.com/p/372469047
  • 就是使用一定的策略对需要保证有序性的消息发送给同一个partition，在发送给消费者之后，再使用相同的策略，把消息发送给同一个内存队列，该内存队列只交由一个线程去执行。这样就保证了一致性。
    

（9）如何解决消息队列的延时和失效问题？消息队列满了该怎么处理？消息积压怎么处理？



也可以通过死信队列，处理延时和失效问题（重新入队列，或者即时处理，或者记录到数据库延后处理。）