面试题1：说说你对消息队列的理解，消息队列为了解决什么问题？
我们公司业务系统一开始体量较小，很多组件都是单机版就足够，后来随着用户量逐渐扩大，我们程序也采用了微服务的设计思想，把很多服务进行了拆分，但后来在一些秒杀抢票活动或高频业务中，服务依旧扛不住大量qps，因此我们引入了消息队列来优化该类问题。
消息队列应用的场景大致分为三类：解耦、异步、削峰。
解耦
消息队列类似设计模式中的观察者模式（observer）或发布-订阅模式（pub-sub）。生产者生成和发送消息到消息队列，消费者从消息队列中取走消息进行处理，称为消费，使用消息队列将“生产者”和“消费者”之间的操作关联解耦，易于扩展。
比如系统a为支付系统，一开始用户支付完调用日志记录系统b记录就完了，后来内容越来越多，支付完成要调用加积分系统c、短信通知系统d、优惠券系统e等等…
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 系统产生一条支付成功的数据，很多系统接口都需要 a 系统调用把支付成功的数据发送过去。a 系统程序员要时刻考虑这些问题：
- 其他系统如果挂了该咋办？是不是直接程序抛异常了？
- 一天到晚加业务，每次都重新部署？领导是不是狗？
那如果引入 mq，a 系统产生一条数据，发送到 mq 里面去，每个子系统加上对消息队列中支付成功消息的订阅，持续监听就可以了，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，我只负责把支付成功的信息放到mq里就行了，至于能否正常加积分、能否正常短信通知，管我鸟事！~~可见，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。
面试官：哦，那我听出来了，你这是喜欢甩锅啊！来，简历还你。
我：额。。不，我开玩笑的，当然不能这样做，这里其实涉及到mq在分布式事务中数据一致性的问题；听我跟您解释。
数据一致性
这个其实是分布式服务本身就存在的一个问题，不仅仅是消息队列的问题，但是放在这里说是因为用了消息队列这个问题会更明显。
就像咱们上面说的，你支付成功的服务自己保证自己的逻辑成功处理了，你成功发了消息，但是短信系统，积分系统等等这么多系统，他们成功还是失败你就不管了？当然不行，这样坑队友的行为，狄大人都帮不了你~
怎么办？那就把所有的服务都放到一个事务里，所有都成功成功才能算这一次下单是成功的，要成功一起成功，要失败一起失败。
异步
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、400ms、200ms。最终请求总延时是 3 + 300 + 400 + 200 = 903ms，接近 1秒，用户感觉搞个毛线？慢的一批。
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1秒足以说明该系统不可用，垃圾系统。
如果这里使用了消息队列，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，体验感很好
削峰
比如我们系统有代售抢票业务，平时每天qps也就50左右，a 系统风平浪静。结果每次一到春运抢票，每秒并发请求数量突然会暴增到10000以上。但是系统是直接基于 mysql 的，大量的请求直接打到 mysql，比如一般mysql能抗2000条请求，现在每秒10000 条 sql，可能就直接把 mysql 给打死了，导致系统崩溃。但是高峰期一过就又没人了，qps回到50，对整个系统几乎没有任何的压力。
如果这里使用 mq，每秒 1w 个请求写入 mq，a 系统每秒钟最多处理 2000 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了，这样下来，哪怕是高峰期的时候，a 系统也不会挂掉。当然了，用户的响应时间肯定会受影响，毕竟秒杀嘛，只要把前多少条请求处理好，其余的抢票失败就行了。
另外，mq 每秒钟 1w 个请求进来，只处理 2k 个请求出去，结果会导致在中午高峰期，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消费掉。
追问1：消息队列有什么优缺点
- 系统可用性降低
系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉。本来你就是 a 系统调用 bcd 三个系统的接口就好了，人 abcd 四个系统好好的，没啥问题，你偏加个 mq 进来，万一 mq 挂了咋整，mq 一挂，整套系统崩溃的，你不就完了？如何保证消息队列的高可用？
- 系统复杂度提高
硬生生加个 mq 进来，你怎么保证消息一定被消费？如何避免消息重复投递或重复消费？数据丢失怎么办？怎么保证消息传递的顺序性？
- 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，咋整？你这数据就不一致了。
面试题2：对于消息中间机，你们是怎么做技术选型的？
目前市面上比较主流的消息队列中间件主要有，kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq 等。
activemq和rabbitmq这两由于吞吐量的原因，只有业务体量一般的公司在用，rabbitmq由于是erlang语言开发的，我们都不了解，因此扩展和维护成本都很高，查个问题都头疼。
kafka和rocketmq一直在各自擅长的领域发光发亮，两者的吞吐量、可靠性、时效性等都很可观。
我们通过图表看看这几个消息中间机的对比：
大家其实一下子就能看到差距了，就拿吞吐量来说，早期比较活跃的activemq 和rabbitmq基本上不是后两者的对手了，在现在这样大数据的年代吞吐量是真的很重要。
面试题3：如何确保消息正确地发送至 rabbitmq？如何确保消息接收方消费了消息？
发送方确认模式
将信道设置成confirm模式（发送方确认模式），则所有在信道上发布的消息都会被指派一个唯一的id。
一旦消息被投递到目的队列后，或者消息被写入磁盘后（可持久化的消息），信道会发送一个确认给生产者（包含消息唯一id）。
如果rabbitmq发生内部错误从而导致消息丢失，会发送一条nack（not acknowledged，未确认）消息。
发送方确认模式是异步的，生产者应用程序在等待确认的同时，可以继续发送消息。当确认消息到达生产者应用程序，生产者应用程序的回调方法就会被触发来处理确认消息。
接收方确认机制
消费者接收每一条消息后都必须进行确认（消息接收和消息确认是两个不同操作）。只有消费者确认了消息，rabbitmq才能安全地把消息从队列中删除。
这里并没有用到超时机制，rabbitmq仅通过consumer的连接中断来确认是否需要重新发送消息。也就是说，只要连接不中断，rabbitmq给了consumer足够长的时间来处理消息。保证数据的最终一致性；
追问1：如何保证mq消息的可靠传输？
以我们常用的rabbitmq为例，消息不可靠的情况可能是消息丢失，劫持等原因；
丢失又分为：生产者丢失消息、消息队列丢失消息、消费者丢失消息；
生产者丢失消息：从生产者弄丢数据这个角度来看，rabbitmq提供confirm模式来确保生产者不丢消息；
confirm模式用的居多：一旦channel进入confirm模式，所有在该信道上发布的消息都将会被指派一个唯一的id（从1开始），一旦消息被投递到所有匹配的队列之后；rabbitmq就会发送一个ack给生产者（包含消息的唯一id），这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了；
如果rabbitmq没能处理该消息，则会发送一个nack消息给你，你可以进行重试操作。
消息队列丢数据：消息持久化。
处理消息队列丢数据的情况，一般是开启持久化磁盘的配置。
持久化配置和confirm机制配合使用，在消息持久化磁盘后，再给生产者发送一个ack信号。
这样，如果消息持久化磁盘之前，rabbitmq阵亡了，那么生产者收不到ack信号，生产者会自动重发。
总结
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