一些常见的消息队列面试题整理

1. 你们公司生产环境用的是什么消息中间件？
   RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ、Kafka优缺点与应用场景

2. 为什么在你们系统架构中要引入消息中间件？
   系统解耦、异步调用、流量削峰

3. 说说系统架构引入消息中间件有什么缺点？
   系统可用性降低(MQ挂了)、系统稳定性降低(MQ消息重发、丢失等)、分布式一致性问题(需要分布式事务方案来保障)

4. 消息中间件集群崩溃，如何保证百万生产数据不丢失？
   把消息持久化写入到磁盘上去

5. 如何保证消息队列的高可用？
   RabbitMQ镜像集群模式、Kafka partition和replica机制

6. 如何保证消息不被重复消费？
   本质上还是问使用消息队列如何保证幂等性；e.g.
   根据主键先查一下，如果这数据都有了，你就别插入了，update 一下;
   使用set命令写redis;
   全局唯一的 id;
   数据库唯一键;

7. 如何保证消息的可靠性传输？
   * RabbitMQ弄丢了数据
   * Kafka弄丢了数据
   设置如下 4 个参数

   • 给 topic 设置 replication.factor 参数：这个值必须大于 1，要求每个 partition 必须有至少 2 个副本。
   • 在 Kafka 服务端设置 min.insync.replicas 参数：这个值必须大于 1，这个是要求一个 leader 至少感知到有至少一个 follower 还跟自己保持联系，没掉队，这样才能确保 leader 挂了还有一个 follower 吧。
   • 在 producer 端设置 acks=all：这个是要求每条数据，必须是写入所有 replica 之后，才能认为是写成功了。
   • 在 producer 端设置 retries=MAX（很大很大很大的一个值，无限次重试的意思）：这个是要求一旦写入失败，就无限重试，卡在这里了。

8. 如何保证消息的顺序性？
   * RabbitMQ
   拆分多个 queue，每个 queue 一个 consumer，就是多一些 queue 而已，确实是麻烦点；或者就一个 queue 但是对应一个 consumer，然后这个 consumer 内部用内存队列做排队，然后分发给底层不同的 worker 来处理。
   

• Kafka
  一个 topic，一个 partition，一个 consumer，内部单线程消费，单线程吞吐量太低，一般不会用这个。
  写 N 个内存 queue，具有相同 key 的数据都到同一个内存 queue；然后对于 N 个线程，每个线程分别消费一个内存 queue 即可，这样就能保证顺序性。