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面试官:详细说说对MQ消息队列的理解以及主流MQ的优缺点
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2021-06-25

前言

近期有了想跳槽的打算,所以自己想巩固一下自己的技术,想了解一些面试比较容易加分的项,近期准备深入研究一下RedisMQ这两样,这总体上都是为了解决服务器并发的原因,刚翻到了一篇有关于MQ的,觉得写得特别好,特此记录一下,也算是为了加深自己的印象。

面试题切入


为什么要使用MQ

消息队列有什么优点和缺点

kafkaActiveMQRabbitMQRocketMQ有什么区别

面试官心理分析

首先,你们系统里面为什么要用MQ
不少去面试的人,都知道自己以前项目里面用过MQRedis,但是为什么用这个,却不知道,这种人说白了就是为了用而用,又或者这个框架就是别人设计的,他自己都没了解过里面的东西,自然也不知道为什么要用。如果面试的时候面试官问你这种问题你答不上来,可能已经被pass百分之三十了,面试官通常对这种人印象很不好,他怕你进了公司只会埋头苦干,不懂得自己思考。
第二,你既然用了MQ,那你知不知道MQ有什么好处和坏处
如果没考虑过这个问题一定要慎重回答,因为你没考虑过这个,盲目的弄个MQ进系统,当下的问题可能是解决了,但万一后面出了问题不是给公司留坑吗,面试官就怕这样的人,招进来干了一年,自己跳槽了,给系统挖一堆坑,留下无穷祸患。
第三,既然你用了MQ,比如其中一种MQ,那你当时做没做过调研
别看别人用了MQ,咦,感觉挺好的,就自己瞎弄了一个,根本没考虑过MQ的选型,比如kafka,每个MQ并没有绝对的好处和坏处,现在业界流行的MQ各有各的好处,各有各的坏处,你要做的就是扬长避短,挑选最适合自己系统的MQ

面试题剖析

①为什么要使用MQ

其实面试官问你这个问题就是想知道,你们公司有个什么样的业务场景,这个业务场景有个什么技术挑战,如果不用MQ可能会比较麻烦,包括现在用了MQ以后有哪些好处等等。先说一下MQ常见的使用场景吧,MQ的使用场景有很多,但是比较核心的就是:解耦、异步、削锋。
系统解耦
首先举例下面这个场景,现有ABCDE五个系统,最初的时候BCD三个系统都要调用A系统的接口获取数据,一切都很正常,但是突然,D系统说:我不要了,你不用给我传数据了,A系统无奈,只能修改代码,将调用D系统的代码删除,这时候还没删除呢,E系统发送了请求,但是A系统这时候还没处理完D系统的请求,A系统卒!!!彻底崩溃。看下图↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
上述场景中,BCDE都需要用到A系统提供的数据,A系统跟其他四个系统严重耦合,需要时时刻刻考虑其他四个系统要是挂了怎么办,需不需要重新发送数据给他们,这个时候的A系统内心是崩溃的。
但是如果使用了MQ之后 ,A系统的数据只需要放到MQ里面,其他的系统想请求获取数据只需要去MQ里面消费即可,如果突然不想请求了,就取消对MQ的消费就行了,A系统根本不需要考虑给谁去响应这个数据,也不需要去维护代码,也不用考虑其他系统是否调用成功,失败超时等情况。详细看下图↓↓↓↓↓↓↓↓
总结:通过MQ发布订阅消息的模型,A系统就成功的跟其他系统解耦了。另外,在 公众号后台回复“面试资料”,送你一份Java面试题宝典。
面试技巧:你需要思考一下,在你自己的系统里面有没有类似的情况,一个系统或者模块,调用了多个系统或者模块,它们互相之间的调用非常复杂,并且维护起来很麻烦,但其实这个调用是不需要直接同步调用接口的,如果用MQ给它异步化解耦也是可以的,你就需要思考在你的项目里,是不是可以用MQ给它进行系统的解耦,可以自己组织一下语言回答。
异步调用
场景二,还是ABCD四个系统,A系统收到一个请求,需要在自己本地写库,还需要往BCD三个系统写库,A系统自己写本地库需要3ms,往其他系统写库相对较慢,B系统200msC系统350msD系统400ms,这样算起来,整个功能从请求到响应的时间为3ms 200ms 350ms 400ms=953ms,接近一秒,对于用户来说,点个按钮要等这么长时间,基本是无法接受的,侧面也反映出这家研发人员技术不咋地。详情如下图↓↓↓↓↓↓
一般的互联网企业,对于用户请求响应的时间要求在100ms-200ms之间,这样,用户的眼睛存在视觉暂停现象,用户响应时间在此范围内就可以了,所以上面的现象是不可取的。
如果用了MQ,用户发送请求到A系统耗时3msA系统发送三条消息到MQ,假如耗时5ms,用户从发送请求到相应3ms 5ms=8ms,仅用了8ms,用户的体验非常好。
流量削峰
场景三,这次举个实例吧,也是近期发生的,我们都知道 ,2020年爆发的这场新冠病毒,导致各大线上商城APP里面的口罩被抢购一空,在这种情况下,JD商城开启了一场每晚八点的抢购3Q口罩的活动,每天下午三点进行预约,晚上八点抢购,从JD商城刚上线这个活动,我连续抢了近一个周,也算是见证了一个百万并发量系统从出现问题到完善的一个过程,最初第一天,我抢购的时候,一百多万预约,到八点抢购估计也能有百万的并发量,可是第一天,到八点我抢的时候,由于并发量太高,直接把JD服务器弄崩了,直接报了异常,可能JD在上线这个活动的时候也没能够想到会有那么高的并发,打了一个猝不及防,但是这只是在前一两天出现报异常的情况,后面却没有再出现异常信息,到后来再抢购只是响应的时间变得很慢,但是JD系统并没有崩溃,这种情况下一般就是用了MQ(或者之前用了MQ,这次换了个吞吐量级别更高的MQ),也正是利用了MQ的三大好处之一——削峰。
JD系统每天019点,系统风平浪静,结果一到八点抢购的时候,每秒并发达到百万,假设JD数据库没秒能处理1.5w条并发请求(并非实际数据,主要为了举例),到八点抢购的时候,每秒并发百万,这直接导致系统异常,但是八点一过,可能也就几万用户在线操作,每秒的请求可能也就几百条,对整个系统毫无压力。
如果使用了MQ,每秒百万个请求写入MQ,因为JD系统每秒能处理1W 的请求,JD系统处理完然后再去MQ里面,再拉取1W 的请求处理,每次不要超过自己能处理的最大请求量就ok,这样下来,等到八点高峰期的时候,系统也不会挂掉,但是近一个小时内,系统处理请求的速度是肯定赶不上用户的并发请求的,所以都会积压在MQ中,甚至可能积压千万条,但是高峰期过后,每秒只会有一千多的并发请求进入MQ,但是JD系统还是会以每秒1W 的速度处理请求,所以高峰期一过,JD系统会很快消化掉积压在MQ的请求,在用户那边可能也就是等的时间长一点,但是绝对不会让系统挂掉。

消息队列的优缺点

优点
上面已经说过了,系统解耦,异步调用,流量削峰。
缺点
①系统可用性降低: 系统引入的外部依赖越多,系统要面对的风险越高,拿场景一来说,本来ABCD四个系统配合的好好的,没啥问题,但是你偏要弄个MQ进来插一脚,虽然好处挺多,但是万一MQ挂掉了呢,那样你系统不也就挂掉了。
②系统复杂程度提高: 非要加个MQ进来,如何保证没有重复消费呢?如何处理消息丢失的情况?怎么保证消息传递的顺序?问题太多。
③一致性的问题: A系统处理完再传递给MQ就直接返回成功了,用户以为你这个请求成功了,但是,如果在BCD的系统里,BC两个系统写库成功,D系统写库失败了怎么办,这样就导致数据不一致了。
所以。消息队列其实是一套非常复杂的架构,你在享受MQ带来的好处的同时,也要做各种技术方案把MQ带来的一系列的问题解决掉,等一切都做好之后,系统的复杂程度硬生生提高了一个等级。

四大主流MQ(kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ)各自的优缺点

目前业界四大主流的MQkafkaActiveMQRabbitMQRocketMQ。其他的MQ也有,不过比较冷门。就不用多说了,画个表就明白了。↓↓↓↓↓↓↓↓
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
ok,消息队列写到这里就结束了,记得点个在看!!!!!



感谢阅读,希望对你有所帮助 :)
来源:blog.csdn.net/qq_44240587/article/details/104630567


 
  END
 


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