为什么使用MQ？

使用MQ的场景很多，主要有三个：解耦、异步、削峰。

• 解耦：假设现在，日志不光要插入到数据库里，还要在硬盘中增加文件类型的日志，同时，一些关键日志还要通过邮件的方式发送给指定的人。那么，如果按照原来的逻辑，A可能就需要在原来的代码上做扩展，除了B服务，还要加上日志文件的存储和日志邮件的发送。但是，如果你使用了MQ，那么，A服务是不需要做更改的，它还是将消息放到MQ中即可，其它的服务，无论是原来的B服务还是新增的日志文件存储服务或日志邮件发送服务，都直接从MQ中获取消息并处理即可。这就是解耦，它的好处是提高系统灵活性，扩展性。
• 异步：可以将一些非核心流程，如日志，短信，邮件等，通过MQ的方式异步去处理。这样做的好处是缩短主流程的响应时间，提升用户体验。
• 削峰：MQ的本质就是业务的排队。所以，面对突然到来的高并发，MQ也可以不用慌忙，先排好队，不要着急，一个一个来。削峰的好处就是避免高并发压垮系统的关键组件，如某个核心服务或数据库等。

下面附场景解释：

解耦

场景：A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果 C 系统现在不需要了呢？A 系统负责人几乎崩溃......

在这个场景中，A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合，A 系统产生一条比较关键的数据，很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。A 系统要时时刻刻考虑 BCDE 四个系统如果挂了该咋办？要不要重发，要不要把消息存起来？头发都白了啊！

如果使用 MQ，A 系统产生一条数据，发送到 MQ 里面去，哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据，直接从 MQ 里消费即可；如果某个系统不需要这条数据了，就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来，A 系统压根儿不需要去考虑要给谁发送数据，不需要维护这个代码，也不需要考虑人家是否调用成功、失败超时等情况。

总结：通过一个 MQ，Pub/Sub 发布订阅消息这么一个模型，A 系统就跟其它系统彻底解耦了。

异步

场景：A 系统接收一个请求，需要在自己本地写库，还需要在 BCD 三个系统写库，自己本地写库要 3ms，BCD 三个系统分别写库要 300ms、450ms、200ms。最终请求总延时是 3 + 300 + 450 + 200 = 953ms，接近 1s，用户感觉搞个什么东西，慢死了慢死了。用户通过浏览器发起请求，等待个 1s，这几乎是不可接受的。

一般互联网类的企业，对于用户直接的操作，一般要求是每个请求都必须在 200 ms 以内完成，对用户几乎是无感知的。

如果使用 MQ，那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中，假如耗时 5ms，A 系统从接受一个请求到返回响应给用户，总时长是 3 + 5 = 8ms，对于用户而言，其实感觉上就是点个按钮，8ms 以后就直接返回了。

削峰

场景：每天 0:00 到 12:00，A 系统风平浪静，每秒并发请求数量就 50 个。结果每次一到 12:00 ~ 13:00 ，每秒并发请求数量突然会暴增到 5k+ 条。但是系统是直接基于 MySQL 的，大量的请求涌入 MySQL，每秒钟对 MySQL 执行约 5k 条 SQL。

使用 MQ，每秒 5k 个请求写入 MQ，A 系统每秒钟最多处理 2k 个请求，因为 MySQL 每秒钟最多处理 2k 个。A 系统从 MQ 中慢慢拉取请求，每秒钟就拉取 2k 个请求，不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就 ok，这样下来，哪怕是高峰期的时候，A 系统也绝对不会挂掉。而 MQ 每秒钟 5k 个请求进来，就 2k 个请求出去，结果就导致在中午高峰期（1 个小时），可能有几十万甚至几百万的请求积压在 MQ 中。

这个短暂的高峰期积压是 ok 的，因为高峰期过了之后，每秒钟就 50 个请求进 MQ，但是 A 系统依然会按照每秒 2k 个请求的速度在处理。所以说，只要高峰期一过，A 系统就会快速将积压的消息给解决掉。

消息队列的缺点

1、 系统可用性降低

系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉。

2、 系统复杂度提高

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。因此，需要考虑的东西更多，复杂性增大。

3、 一致性问题

A 系统处理完了直接返回成功了，人都以为你这个请求就成功了；但是问题是，要是 BCD 三个系统那里，BD 两个系统写库成功了，结果 C 系统写库失败了，这就数据不一致了。

Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 有什么优缺点？

• 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。
• 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，几乎是全世界这个领域的事实性规范。

RabbitMQ

1. RabbitMQ是什么？

RabbitMQ是实现了高级消息队列协议（AMQP）的开源消息代理软件（亦称面向消息的中间件）。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的，而群集和故障转移是构建在开放电信平台框架上的。所有主要的编程语言均有与代理接口通讯的客户端库。

2. RabbitMQ特点?

可靠性: RabbitMQ使用一些机制来保证可靠性， 如持久化、传输确认及发布确认等。

灵活的路由 : 在消息进入队列之前，通过交换器来路由消息。对于典型的路由功能， RabbitMQ 己经提供了一些内置的交换器来实现。针对更复杂的路由功能，可以将多个 交换器绑定在一起， 也可以通过插件机制来实现自己的交换器。

扩展性: 多个RabbitMQ节点可以组成一个集群，也可以根据实际业务情况动态地扩展 集群中节点。

高可用性 : 队列可以在集群中的机器上设置镜像，使得在部分节点出现问题的情况下队 列仍然可用。

多种协议: RabbitMQ除了原生支持AMQP协议，还支持STOMP， MQTT等多种消息 中间件协议。

多语言客户端 :RabbitMQ 几乎支持所有常用语言，比如 Java、 Python、 Ruby、 PHP、 C#、 JavaScript 等。

管理界面 : RabbitMQ 提供了一个易用的用户界面，使得用户可以监控和管理消息、集 群中的节点等。

令插件机制: RabbitMQ 提供了许多插件 ， 以实现从多方面进行扩展，当然也可以编写自 己的插件。

3. AMQP是什么?

RabbitMQ就是 AMQP 协议的 Erlang 的实现(当然 RabbitMQ 还支持 STOMP2、 MQTT3 等协议 ) AMQP 的模型架构 和 RabbitMQ 的模型架构是一样的，生产者将消息发送给交换器，交换器和队列绑定 。

RabbitMQ 中的交换器、交换器类型、队列、绑定、路由键等都是遵循的 AMQP 协议中相 应的概念。目前 RabbitMQ 最新版本默认支持的是 AMQP 0-9-1。

4. AMQP的3层协议？

Module Layer:协议最高层，主要定义了一些客户端调用的命令，客户端可以用这些命令实现自己的业务逻辑。

Session Layer:中间层，主要负责客户端命令发送给服务器，再将服务端应答返回客户端，提供可靠性同步机制和错误处理。

TransportLayer:最底层，主要传输二进制数据流，提供帧的处理、信道服用、错误检测和数据表示等。

5. 说说Broker服务节点、Queue队列、Exchange交换器？

• Broker可以看做RabbitMQ的服务节点。一般请下一个Broker可以看做一个RabbitMQ服务器。
• Queue:RabbitMQ的内部对象，用于存储消息。多个消费者可以订阅同一队列，这时队列中的消息会被平摊（轮询）给多个消费者进行处理。
• Exchange:生产者将消息发送到交换器，由交换器将消息路由到一个或者多个队列中。当路由不到时，或返回给生产者或直接丢弃。

6. 如何保证消息的可靠性？

分三点：

• 生产者到RabbitMQ：事务机制和Confirm机制，注意：事务机制和 Confirm 机制是互斥的，两者不能共存，会导致 RabbitMQ 报错。
• RabbitMQ自身：持久化、集群、普通模式、镜像模式。
• RabbitMQ到消费者：basicAck机制、死信队列、消息补偿机制。

7. 生产者消息运转的流程？

1. Producer先连接到Broker,建立连接Connection,开启一个信道(Channel)。

2. Producer声明一个交换器并设置好相关属性。

3. Producer声明一个队列并设置好相关属性。

4. Producer通过路由键将交换器和队列绑定起来。

5. Producer发送消息到Broker,其中包含路由键、交换器等信息。

6. 相应的交换器根据接收到的路由键查找匹配的队列。

7. 如果找到，将消息存入对应的队列，如果没有找到，会根据生产者的配置丢弃或者退回给生产者。

8. 关闭信道。

9. 管理连接。

8.消费者接收消息过程？

1. Producer先连接到Broker,建立连接Connection,开启一个信道(Channel)。

2. 向Broker请求消费响应的队列中消息，可能会设置响应的回调函数。

3. 等待Broker回应并投递相应队列中的消息，接收消息。

4. 消费者确认收到的消息,ack。

5. RabbitMq从队列中删除已经确定的消息。

6. 关闭信道。

7. 关闭连接。

9. 生产者如何将消息可靠投递到RabbitMQ？

1. Client发送消息给MQ

2. MQ将消息持久化后，发送Ack消息给Client，此处有可能因为网络问题导致Ack消息无法发送到Client，那么Client在等待超时后，会重传消息；

3. Client收到Ack消息后，认为消息已经投递成功。

10. RabbitMQ如何将消息可靠投递到消费者？

1. MQ将消息push给Client（或Client来pull消息）

2. Client得到消息并做完业务逻辑

3. Client发送Ack消息给MQ，通知MQ删除该消息，此处有可能因为网络问题导致Ack失败，那么Client会重复消息，这里就引出消费幂等的问题；

4. MQ将已消费的消息删除。

11. 如何保证RabbitMQ消息队列的高可用?

RabbitMQ 有三种模式：单机模式，普通集群模式，镜像集群模式。

单机模式：就是demo级别的，一般就是你本地启动了玩玩儿的，没人生产用单机模式

普通集群模式：意思就是在多台机器上启动多个RabbitMQ实例，每个机器启动一个。

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(元数据指RabbitMQ的配置数据)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。

RocketMQ

1. RocketMQ是什么？

RocketMQ 是阿里巴巴开源的分布式消息中间件。支持事务消息、顺序消息、批量消息、定时消息、消息回溯等。它里面有几个区别于标准消息中件间的概念，如Group、Topic、Queue等。系统组成则由Producer、Consumer、Broker、NameServer等。

RocketMQ 特点

• 是一个队列模型的消息中间件，具有高性能、高可靠、高实时、分布式等特点
• Producer、Consumer、队列都可以分布式
• Producer 向一些队列轮流发送消息，队列集合称为 Topic，Consumer 如果做广播消费，则一个 Consumer 实例消费这个 Topic 对应的所有队列，如果做集群消费，则多个 Consumer 实例平均消费这个 Topic 对应的队列集合
• 能够保证严格的消息顺序
• 支持拉（pull）和推（push）两种消息模式
• 高效的订阅者水平扩展能力
• 实时的消息订阅机制
• 亿级消息堆积能力
• 支持多种消息协议，如 JMS、OpenMessaging 等
• 较少的依赖

2. RocketMQ由哪些角色组成，每个角色作用和特点是什么？

3. RocketMQ消费模式有几种？

消费模型由Consumer决定，消费维度为Topic。

1、集群消费

• 一条消息只会被同Group中的一个Consumer消费

• 多个Group同时消费一个Topic时，每个Group都会有一个Consumer消费到数据

2、广播消费

消息将对一 个Consumer Group 下的各个 Consumer 实例都消费一遍。即即使这些 Consumer 属于同一个Consumer Group ，消息也会被 Consumer Group 中的每个 Consumer 都消费一次。

4. RocketMQ消费消息是push还是pull？

RocketMQ没有真正意义的push，都是pull，虽然有push类，但实际底层实现采用的是长轮询机制，即拉取方式

broker端属性 longPollingEnable 标记是否开启长轮询。默认开启

追问：为什么要主动拉取消息而不使用事件监听方式？

事件驱动方式是建立好长连接，由事件（发送数据）的方式来实时推送。

如果broker主动推送消息的话有可能push速度快，消费速度慢的情况，那么就会造成消息在consumer端堆积过多，同时又不能被其他consumer消费的情况。而pull的方式可以根据当前自身情况来pull，不会造成过多的压力而造成瓶颈。所以采取了pull的方式。

5. broker如何处理拉取请求的？

Consumer首次请求Broker

• Broker中是否有符合条件的消息

• 有

• • 响应Consumer
  • 等待下次Consumer的请求

• 没有

• • DefaultMessageStore#ReputMessageService#run方法
  • PullRequestHoldService 来Hold连接，每个5s执行一次检查pullRequestTable有没有消息，有的话立即推送
  • 每隔1ms检查commitLog中是否有新消息，有的话写入到pullRequestTable
  • 当有新消息的时候返回请求
  • 挂起consumer的请求，即不断开连接，也不返回数据
  • 使用consumer的offset，

6. 如何让RocketMQ保证消息的顺序消费？

首先多个queue只能保证单个queue里的顺序，queue是典型的FIFO，天然顺序。多个queue同时消费是无法绝对保证消息的有序性的。所以总结如下：

同一topic，同一个QUEUE，发消息的时候一个线程去发送消息，消费的时候 一个线程去消费一个queue里的消息。

7. RocketMQ如何保证消息不丢失？

首先在如下三个部分都可能会出现丢失消息的情况：

• Producer端
• Broker端
• Consumer端

1 、Producer端如何保证消息不丢失

• 采取send()同步发消息，发送结果是同步感知的。

• 发送失败后可以重试，设置重试次数。默认3次。

• 集群部署，比如发送失败了的原因可能是当前Broker宕机了，重试的时候会发送到其他Broker上。

2、Broker端如何保证消息不丢失

• 修改刷盘策略为同步刷盘。默认情况下是异步刷盘的。

• 集群部署，主从模式，高可用。

3、Consumer端如何保证消息不丢失

• 完全消费正常后在进行手动ack确认。

7. rocketMQ的消息堆积如何处理？

首先要找到是什么原因导致的消息堆积，是Producer太多了，Consumer太少了导致的还是说其他情况，总之先定位问题。

然后看下消息消费速度是否正常，正常的话，可以通过上线更多consumer临时解决消息堆积问题

追问：如果Consumer和Queue不对等，上线了多台也在短时间内无法消费完堆积的消息怎么办？

• 准备一个临时的topic
• queue的数量是堆积的几倍
• queue分布到多Broker中
• 上线一台Consumer做消息的搬运工，把原来Topic中的消息挪到新的Topic里，不做业务逻辑处理，只是挪过去
• 上线N台Consumer同时消费临时Topic中的数据
• 改bug
• 恢复原来的Consumer，继续消费之前的Topic

追问：堆积时间过长消息超时了？

RocketMQ中的消息只会在commitLog被删除的时候才会消失，不会超时。也就是说未被消费的消息不会存在超时删除这情况。

追问：堆积的消息会不会进死信队列？

不会，消息在消费失败后会进入重试队列（%RETRY%+ConsumerGroup），18次（默认18次，网上所有文章都说是16次，无一例外。但是我没搞懂为啥是16次，这不是18个时间吗 ？）才会进入死信队列（%DLQ%+ConsumerGroup）。

8. RocketMQ为什么自研nameserver而不用zk？

1. RocketMQ只需要一个轻量级的维护元数据信息的组件，为此引入zk增加维护成本还强依赖另一个中间件了。
2. RocketMQ追求的是AP，而不是CP，也就是需要高可用。
   • zk是CP，因为zk节点间通过zap协议有数据共享，每个节点数据会一致，但是zk集群当挂了一半以上的节点就没法使用了。
   • nameserver是AP，节点间不通信，这样会导致节点间数据信息会发生短暂的不一致，但每个broker都会定时向所有nameserver上报路由信息和心跳。当某个broker下线了，nameserver也会延时30s才知道，而且不会通知客户端（生产和消费者），只能靠客户端自己来拉，rocketMQ是靠消息重试机制解决这个问题的，所以是最终一致性。但nameserver集群只要有一个节点就可用。https://juejin.cn/post/6844904068771479559