【面试】一、消息队列：为什么使用消息队列？消息队列有什么优缺点？众多MQ之间互相都有什么区别？

知其然知其所以然

可能有的老哥用过或者了解过消息队列，但是大部分可能还处在为了用而用，并不知道为什么要用，用了之后的好处在哪，缺点在哪，有没有其他的可以代替，那其他MQ都有什么区别。这一部分在面试中也是很重要的。

所以今天来聊聊我们为什么要用消息队列？消息队列有什么优缺点？kafka、acticeMQ、rabbitMQ、rocketMQ之间的区别是什么？知其然知其所以然！

一、用过消息队列吗？为什么要用消息队列？

用过啊，但是是我们老大让我们用的，我只是为了用而用。
（这种话在心里想想就行了，千万别说出来）

题目分析：其实面试官就是想问问你消息队列有哪些使用场景，你之前项目在没有用MQ的时候可能比较麻烦，但是用了之后给你带来了哪些好处，紧接着有好处就要弊端。

那我们就先说一下消息队列常见的三个场景，其实场景还有很多，但是比较核心的有三个：异步处理、流量削峰、解耦

1、解耦

1.1) 不用MQ的系统耦合场景

首先A系统发送个数据到BCD三个系统，接口调用发送，这时因为业务需求新增一个系统E，而且他也需要A生产的数据。然后负责A的哥们还得修改代码专门给E发送。这时候D系统又说A哥，我现在不需要这个数据了，你别给我发了，A又得改代码，此时的A已经濒临崩溃。然后有新增一个系统E，A还得改代码给他发送。这A系统的负责人要是你心态不都炸了？关键A系统还要时时刻刻考虑BCDEF这几个系统如果挂掉了咋办？那我要不要重发？我要不要把消息存起来？这TM的头发都白了啊…

1.2) 使用MQ解耦场景

还是A来生产消息，他生产完消息之后，直接发送到MQ里面，那BCD需要A生产的数据进行业务操作的话，直接去MQ里面获取消费就行了。这时新增一个E，那他自己去MQ里面消费。D不需要这个数据了，就直接取消对MQ消息的消费就好了。用了MQ以后A就不需要去考虑该给谁发送数据了，也不需要维护本身的代码，只需要把消息生产出来发到MQ里面谁要就去拿就好了。是不是？简单干净到我想加班到第凌晨。

总结：通过一个MQ，发布订阅模型（Pub/Sub模型）。系统A可以和其他系统解耦。

2、异步处理

2.1) 不用MQ的同步高延时请求场景

上场的还是ABCD这三位老哥，现在我们有一个用户对A系统发送了请求，A接收到请求之后执行SQL花费了20ms，然后A又调用B的接口，B执行SQL花费300ms，完成之后A又调用C的接口，C执行SQL花费450ms，完成之后A又调用了D的接口，D执行SQL花费了200ms。

我们可以来计算一下这一个请求全部完成，需要970ms，用户通过浏览器发送一个请求要等待1秒钟的时间，用户时不能够接受的。

一般在互联网企业中，对用户的直接操作，一般要求每个请求必须在200ms之内完成的，对用户几乎是无感知的。

2.2) 使用MQ进行异步化之后

当我们使用MQ之后，A接收到用户的请求后先在本地执行花费20ms，然后又花费了5ms将消息发送到三个MQ队列当中。那么BCD这三个系统自己去消息队列中获取消息进行相对应的业务操作。

其实A系统从接收到请求到返回响应给用户只花了25ms，当他把消息成功发送到消息队列之后就已经响应给用户执行成功了。BCD他们收到消息去处理就好了，A只用走完自己的流程。

对于用户而言点个按钮，眼睛还没来得及眨一下就直接告诉我成功了，牛13！这个网站牛13！这个程序员牛13！

但是有个问题你发现了吗？你A系统的流程走完了，你就不管BCD有没有执行成功？

如果用户点的是个下单按钮，B系统是减库存的，C系统是给用户发送购买成功短信的。D系统给用户加积分的。C和D都执行成功了，唯独B没有成功减库存，那怎么办？找个程序员祭天吗！

虽然别人系统我们没必要去考虑，只需要管好自己的系统就行，但是我们也得知道如何解决。其实就是用到了分布式事务。以后会说。

3、流量削峰

3.1) 没有用MQ时高峰期系统被打死的场景

现在大约又100万个用户涌入到你的项目中，高峰期每秒收到5000个请求，如果系统时直接基于MySQL的，那么大量的请求将会直接打到MySQL上。好了，到此为止你已经炸了。

因为在不考虑机器性能的情况下MySQL扛到每秒2000个请求就已经差不多了，你这直接一下给他打到爬都爬不动了凉透了。MySQL都凉了，那你整个系统不就崩溃了吗？然后用户看到了错误页面还得扣着脚丫子喊着垃圾系统。

3.2) 使用MQ进行流量削峰

还是100万用户在中午高峰时大量涌入你的项目，每秒达到5000个请求。而这些请求并没有直接打入我们的A系统，而是进入到MQ当中。假设根据MySQ每秒最多处理2000个请求来看，所以系统A每秒最多也只能处理2000个请求。那么A系统就从MQ中每秒拉去2000个请求，只要不超过自己每秒最大处理请求数就OK了。哪怕在最高峰的时候A也不会挂掉。

但是MQ每秒有5000个请求进来，但只有2000个请求出去，结果就导致在高峰期可能有几十万甚至几百万的请求堆积在MQ中。但是高峰期过了之后，每秒进入到MQ的请求就会减少，但是A系统还是每秒2000个请求去拉取处理。所以说只要高峰期一过系统A就会很快速的将堆积的消息给解决掉。

二、消息队列有什么优缺点？

优点上面已经说了，就是在特殊场景下有其对应的好处，解耦、异步、削峰

1、架构中引入MQ后可能存在的一些问题

问题一：系统的可用性会降低：

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挂了，整套系统崩溃了。
这时那位扣着脚丫子的用户又得大喊垃圾系统了。

问题二：系统的复杂性变高：

怎么保证消息没有重复消费？因为之前A系统就给B发送一条数据就可以了，结果因为系统A和MQ之间出现了些问题，导致A将同一条数据发送了两次，那么消费者也就消费了两条一样的消息。

怎么处理消息丢失的情况？可能A发送消息到MQ中，结果消息在MQ中丢了，导致无法消费。

怎么保证消息传递的顺序性？比如系统A按照顺序发送了三条数据，但是到了MQ中顺序就乱了，就导致消费者拿到的消息的顺序也是乱的。

问题三：一致性问题：

A系统处理完了直接返回成功了，用户都以为你这个请求就成功了；但是问题是，如果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。
那么这些缺点如何解决以后会说。

三、kafka、acticeMQ、rabbitMQ、rocketMQ之间的区别是什么？

常见的MQ其实就这几种，别的还有很多其他MQ，但是比较冷门的，那么就别多说了

作为一个码农，你起码得知道各种mq的优点和缺点吧。

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

为什么要使用MQ等一些基础就说那么多吧，后面还会接着出，这些都是面试时候必问的东西，还是那句话知其然知其所以然，公司不可能只要会用的，如果你不知道使用这个技术会带来哪些缺点你这不是给公司挖坑吗？