关于Linux和消息队列常见的十道面试题

实际工作中如何排查CPU飙升问题？

在实际工作中，我们可以通过以下步骤来排查CPU飙升的问题：

1. 使用系统监控工具：首先，我们可以使用系统监控工具，如top命令，来查看所有进程占系统CPU的排序。这样可以帮助我们快速定位到占用CPU资源最多的进程

2. 查看具体进程的CPU占用情况：接着，我们可以执行top -Hp 进程号命令，查看该进程下的所有线程占CPU的情况

3. 查看耗CPU的线程：然后，我们可以执行printf \"%x\\n 线程号\"命令，把线程号转成16进制，以便在后续查看线程堆栈信息

4. 查看线程堆栈信息：我们可以执行jstack 进程号 | grep 线程ID命令，查找某进程下线程ID（jstack堆栈信息中的nid）的线程状态

5. 查看GC情况：我们还可以执行jstat -gcutil 进程号 统计间隔毫秒 统计次数命令，查看某进程GC持续变化情况

6. 查看进程的堆内存情况：我们可以执行jmap -heap 进程ID命令，查看一下进程的堆内从是不是要溢出了

7. 导出内存heap到文件中：最后，我们可以执行jmap -dump:format=b,file=filename 进程ID命令，导出某进程下内存heap输出到文件中

以上步骤可以帮助我们定位到问题所在，例如是否存在死锁，是否有大量消耗CPU的操作，或者内存消耗过大导致Full GC次数过多等问题。这些都是我们在实际工作中可能会遇到的问题，通过这些步骤，我们可以有效地排查和解决这些问题

如何获取当前Java程序的堆日志？如何查看堆日志分析和排查问题？

在Java应用程序的开发和维护过程中，了解和分析Java堆信息是一项重要的任务。本文将介绍如何获取Java堆信息的不同方法，并提供一些分析堆信息的实用技巧。

获取Java堆信息的方法

1. Java虚拟机(JVM)工具：
   1. 使用jcmd命令：在命令行中运行jcmd GC.heap_info，其中是Java进程的进程ID。这个命令会输出与Java堆有关的信息，包括堆的使用情况、对象分配统计等。
   2. 使用jmap命令：在命令行中运行jmap -heap ，其中是Java进程的进程ID。这个命令会显示Java堆的详细信息，包括堆的大小、已使用空间、GC收集器等。
   3. 使用jconsole工具：启动jconsole，选择要监视的Java进程。在内存选项卡下，您可以查看堆的使用情况、生成报告和进行分析。
2. Java内存分析工具：
   1. 使用VisualVM：这是一个功能强大的Java性能监视和分析工具。它提供了深入分析Java堆和内存的功能，包括堆的大小、对象数量、内存泄漏检测等。
   2. 使用Eclipse Memory Analyzer：这是一款专用于分析Java堆转储文件(Heap Dump)的工具。它可以帮助您识别内存泄漏问题、查找大对象和无效对象等。
3. 堆转储文件：
   1. 通过在JVM启动参数中添加-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError标志，当发生内存溢出错误时，JVM将自动生成堆转储文件(Heap Dump)。这些文件包含了完整的Java堆信息，您可以使用Java内存分析工具打开和分析这些文件。

分析Java堆信息的技巧

获取Java堆信息是第一步，而深入分析这些信息以获得有价值的见解则是关键。以下是一些实用的技巧：

1. 查看堆内存占用情况：了解堆的使用量，包括已分配的空间、已使用的空间和剩余的空间。根据这些指标，您可以判断是否需要调整堆的大小或优化内存使用方式
2. 分析对象数量和大小：通过分析堆中对象的数量和大小分布，可以确定哪些类型的对象占用了较多的内存空间。这有助于您识别内存消耗较大的部分，并进行针对性的优化
3. 检测内存泄漏：观察堆中无法被垃圾回收器回收的对象，可以识别是否存在内存泄漏问题。通过查看对象引用链，您可以确定哪些对象导致了内存泄漏，并采取相应的措施进行修复
4. 优化对象生命周期：合理管理对象的生命周期非常重要。及时释放不再使用的对象可以减少堆内存的占用，并改善应用程序的性能和稳定性

结论

获取和分析Java堆信息对于开发和维护Java应用程序至关重要。本文介绍了多种获取Java堆信息的方法，包括JVM工具、Java内存分析工具以及堆转储文件。同时，还提供了一些实用的技巧来帮助您深入分析堆信息，并从中获得有价值的见解。通过了解堆的使用情况、分析对象数量和大小、检测内存泄漏以及优化对象生命周期，您可以改善应用程序的性能和稳定性

Linux中如何给某个脚本赋值运行权限？

1. 定位到脚本所在的目录：使用cd命令来定位到存放脚本的目录

2. 赋予脚本执行权限：使用chmod +x filename命令来给脚本赋予执行权限，其中filename是脚本文件的名称

场景题：项目本地能运行，发布到Linux后运行不了，可能是什么原因？该如何解决？

1. 环境差异：本地环境和服务器环境可能存在差异，例如Java版本、系统环境变量、依赖库等。解决方法是确保服务器环境和本地环境尽可能一致
2. 权限问题：可能是Linux服务器上的文件权限或者防火墙设置导致的。解决方法是检查并修改相关的权限设置
3. 依赖问题：可能是项目依赖的库在服务器上不存在或版本不匹配。解决方法是检查项目的依赖，并确保它们在服务器上正确地被安装和配置
4. 配置问题：可能是配置文件中的路径、数据库连接信息等在服务器上不适用。解决方法是检查并修改配置文件，确保它们在服务器环境中是正确的

其中最需要注意的就是防火墙问题，大部分都是由于防火墙没有开启

什么是零拷贝技术？它有哪些使用场景？

零拷贝技术是一种优化数据传输的方法，它通过最小化数据在内存中的拷贝次数来提高数据传输的效率和性能。通常，在数据传输过程中，数据需要从一个缓冲区（如内核缓冲区）拷贝到另一个缓冲区（如用户空间缓冲区），然后再传输到目标位置。而零拷贝技术的目标是尽可能减少或消除这些拷贝操作，从而降低系统开销和提高性能。零拷贝技术的使用场景包括但不限于以下几种：

1. 网络数据传输：在网络传输过程中，零拷贝技术可以避免数据在内核空间和用户空间之间的拷贝，从而提高网络数据传输的效率。常见的应用包括高性能网络服务器、网络流媒体服务等

2. 文件传输：在文件传输过程中，零拷贝技术可以减少数据在文件系统缓存和用户空间缓冲区之间的拷贝次数，提高文件传输的效率。例如，在文件系统中实现零拷贝的技术可以加速文件的读取和写入操作

3. 内存映射文件：内存映射文件是一种将文件映射到进程地址空间的技术，可以让应用程序直接操作文件而无需进行显式的读写操作。零拷贝技术可以用于内存映射文件的实现，从而提高文件的访问速度和效率

4. 数据库系统：在数据库系统中，零拷贝技术可以用于加速数据的读取和写入操作，提高数据库的性能和吞吐量。例如，通过将数据库缓存直接映射到内存中，可以避免数据在内存和数据库之间的拷贝操作

什么是消息队列？消息队列有什么用？

消息队列是一种在应用程序之间传递消息的通信机制。它是一种典型的生产者-消费者模型，其中生产者负责生成消息并将其发送到队列中，而消费者则从队列中获取消息并进行处理。消息队列的主要目的是解耦生产者和消费者，使它们可以独立地进行工作，从而提高系统的可扩展性、可靠性和灵活性。它可以用于以下几个方面：

1. 解耦系统组件：通过引入消息队列，系统中的不同组件可以通过消息进行通信，而无需直接依赖于彼此的实现细节。这样可以使系统更加灵活，降低组件之间的耦合度

2. 异步处理：消息队列可以使生产者和消费者之间的通信变为异步的，生产者无需等待消费者处理消息就可以继续执行其他任务。这可以提高系统的响应速度和吞吐量

3. 削峰填谷：消息队列可以作为一个缓冲区，帮助平衡生产者和消费者之间的速度差异。当生产者产生的消息量超过消费者处理的能力时，消息队列可以暂时存储消息，防止系统因消息堆积而崩溃

4. 可靠性传输：消息队列通常提供可靠性传输的机制，确保消息在传输过程中不会丢失或损坏。这对于需要确保数据完整性和可靠性的系统非常重要

5. 实现分布式系统：消息队列可以用于构建分布式系统，通过在不同节点之间传递消息来实现协作和通信。这对于构建大规模、高可用性的分布式系统非常有用

消息队列有几种实现方式？它们有什么区别？

常见的消息队列：

1. ActiveMQ
   1. ActiveMQ是基于Java Message Service (JMS) 规范的开源消息队列软件，它使用了传统的基于队列（Queue）和发布-订阅（Topic）模式
   2. ActiveMQ支持多种通信协议，包括OpenWire、STOMP、AMQP等。它具有广泛的语言支持，适用于Java和其他语言的开发
   3. ActiveMQ具有较高的可靠性和稳定性，但在处理大规模高并发消息时性能可能有所局限
   4. 它支持多种消息传递模式，包括点对点和发布/订阅模式。ActiveMQ具有较高的可靠性、可扩展性和性能，并提供了丰富的功能，如消息持久化、事务支持等
2. RabbitMQ
   1. RabbitMQ是一个基于AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）的开源消息队列系统，它实现了高级的队列功能，并提供了可靠消息传输的保证
   2. RabbitMQ支持多种编程语言和通信协议，以及灵活的消息路由和可靠的消息确认机制
   3. RabbitMQ提供了丰富的插件机制，使得它可以与其他系统集成，如Spring、Celery等
   4. RabbitMQ适用于大规模高并发消息处理，并具有较好的性能和可靠性
   5. RabbitMQ是一个可靠、灵活且易于使用的开源消息队列软件
   6. 它实现了高级消息队列协议 (AMQP)，支持多种编程语言，并提供了丰富的功能和工具
   7. RabbitMQ具有高可靠性、可扩展性和灵活性，并提供了多种消息传递模式和高级特性，如消息持久化、消息路由和消息确认机制等
3. RocketMQ
   1. RocketMQ是阿里巴巴开源的分布式消息队列系统，它采用了基于主题（Topic）的消息模型，支持包括顺序消息、事务消息等在内的多种特性
   2. RocketMQ具有高吞吐量、低延迟和高可靠性的优势，并能够处理大规模的消息流
   3. 它适用于高性能、高可靠性的消息通信场景，如分布式事务、日志收集和流式数据处理等
   4. RocketMQ采用了基于主题的发布/订阅模式，支持消息顺序传递和事务消息，并具有强大的可扩展性和灵活的架构设计
4. Kafka
   1. Kafka是由Apache软件基金会开发的分布式流处理平台和消息队列系统，一个开源的分布式流处理平台，用于构建高可靠性的实时数据管道和流式处理应用程序
   2. Kafka具有高吞吐量、持久化和可扩展性，并支持实时流处理和大规模数据处理。它适用于构建实时流处理应用程序，并提供了丰富的功能和工具来处理大规模的数据流
   3. Kafka使用基于发布-订阅（Topic）的消息模型，支持高并发的写入和读取操作。它适用于实时数据流处理、协同过滤、日志收集和批处理等场景。Kafka具有高性能和可靠性，并能够处理大规模的消息流

ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka是常用的消息队列中间件，能够实现异步消息的发送和接收

区别：

1. 消息传递模型
   1. ActiveMQ：基于JMS（Java Message Service）标准，支持点对点和发布/订阅模式
   2. RabbitMQ：支持AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）协议，可以实现广泛的消息传递模式
   3. RocketMQ：类似于Kafka，支持高吞吐量的分布式消息传递
   4. Kafka：支持多个生产者和消费者的发布/订阅模式，通过高吞吐量和持久化日志来保证消息的可靠传递
2. 消息持久化
   1. ActiveMQ：支持持久化消息，可以将消息保存到磁盘上，确保消息不会丢失
   2. RabbitMQ：默认情况下，消息是持久化的，可以将消息保存到磁盘上或者通过镜像队列复制到其他节点
   3. RocketMQ：支持消息的持久化，可以将消息保存到磁盘上，确保消息不会丢失
   4. Kafka：通过持久化日志来保证消息的可靠传递，消息被写入磁盘并且可以进行复制，可以进行高效的消息重放
3. 消息顺序性
   1. ActiveMQ：可以保证消息的顺序性，在同一个队列中，消息将按照发送的顺序进行处理
   2. RabbitMQ：可以通过设置队列的顺序属性来保证消息的顺序性
   3. RocketMQ：可以在消息生产者端保证消息的顺序性，将相关的消息发送到同一个队列中进行处理
   4. Kafka：在分区内保证消息的顺序性，但是对于整个主题的消息顺序无法保证
4. 可靠性
   1. ActiveMQ：支持可靠性消息传递，可以进行事务支持和消息确认机制
   2. RabbitMQ：支持可靠性消息传递，可以进行消息确认机制和持久化
   3. RocketMQ：支持可靠性消息传递，可以通过同步或异步方式发送消息，并支持消息的重试和拉取机制
   4. Kafka：通过分区和复制机制来保证消息的可靠传递，具有较高的可靠性
5. 生态系统和社区支持
   1. ActiveMQ：拥有较大的用户群体和活跃的社区支持
   2. RabbitMQ：拥有丰富的插件和可扩展性，有大量的开源社区支持
   3. RocketMQ：阿里巴巴开源的项目，拥有较大的用户群体和活跃的社区支持
   4. Kafka：被广泛应用于大数据处理和实时流处理领域，拥有庞大的生态系统和活跃的社区支持

总体来说，这些消息队列中间件各有特点，选择适合自己需求的消息队列是根据具体应用场景和需求来决定的。

如何使用Java程序实现一个简单的消息队列？

生产者代码：

package com.rabbitmq.one;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 生产者：发消息
 */

public class Produce {
    public static final String QUEUE_NAME="hello";

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //创建工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        //工厂IP连接rabbitmq
        factory.setHost("118.31.6.132");
        //用户名
        factory.setUsername("admin");
        //密码
        factory.setPassword("123");
        //创建连接
        Connection connection = factory.newConnection();
        //获取信道
        Channel channel = connection.createChannel();
        /*
         *生成一个队列
         * 1.队列名称
         * 2.队列里面的信息是否持久化（磁盘）默认情况时在内存
         * 3.该队列是否只供一个消费者进行消费 是否消费共享 true是允许
         * 4.是否自动删除 最后一个消费者断开连接之后 该队列是否自动删除 true自动删除 false不自动删除
         * 5.其他参数 延迟消息等
         */
        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME,false,false,false,null);
        //发消息
        String message = "hello world";
        /**
         * 发送一个消息
         * 1.发送到那个交换机
         * 2.路由的KEY值是哪个 本次是队列的名称
         * 3.其他参数信息
         * 4.发送消息的消息体
         */
        channel.basicPublish("",QUEUE_NAME,null,message.getBytes());
        System.out.println("消息发送完毕！");
    }
}

消费者代码：

package com.rabbitmq.one;

import com.rabbitmq.client.*;

import java.io.IOException;
import java.util.Collections;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

/**
 * 消费者
 */
public class Consume {
    //队列名称
    public static final String QUEUE_NAME = "hello";
    //接受消息
    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        //创建连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("118.31.6.132");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123");
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();
        //声明 接受消息
        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag,message)->{
            System.out.println(new String(message.getBody()));
        };
        //取消消息的回调
        CancelCallback cancelCallback = consumerTag->{
            System.out.println("消息消费被中断");
        };
         /**
         * 消费者信息
         * 1.消费哪个队列
         * 2.消费成功之后是否要自动应答 true自动应答 false手动应答
         * 3.消费者微车才能更改消费的回调
         * 4.消费者取消消费回调
         */
        channel.basicConsume(QUEUE_NAME,true, deliverCallback,cancelCallback);
    }
}

RabbitMQ、Kafka和RocketMQ有什么区别？

RabbitMQ、Kafka和RocketMQ是三种不同的消息队列中间件，它们在设计理念、特性和适用场景上有所不同：

1. RabbitMQ：

   • 设计理念：RabbitMQ是基于AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）的消息队列系统，旨在提供高可靠性、可靠消息传输的保证以及灵活的消息路由和可靠的消息确认机制
   • 特点：RabbitMQ提供了丰富的插件机制，使得它可以与其他系统集成，并提供了可靠的消息传输保证。它适用于需要强调可靠性、灵活性和易用性的场景
   • 适用场景：RabbitMQ适用于大多数的企业应用场景，如异步任务处理、日志收集、消息通知等

2. Kafka：

   • 设计理念：Kafka是由Apache软件基金会开发的分布式流处理平台和消息队列系统，旨在构建实时数据管道和流式处理应用程序
   • 特点：Kafka具有高吞吐量、持久化和可扩展性，并支持实时流处理和大规模数据处理。它适用于构建实时流处理应用程序，并提供了丰富的功能和工具来处理大规模的数据流
   • 适用场景：Kafka适用于需要处理大规模数据流、实时数据分析、事件驱动架构等场景

3. RocketMQ：

   • 设计理念：RocketMQ是阿里巴巴开源的分布式消息队列系统，旨在提供高吞吐量、低延迟和高可靠性的消息通信
   • 特点：RocketMQ采用了基于主题的消息模型，支持多种特性如顺序消息、事务消息等，并具有强大的可扩展性和灵活的架构设计
   • 适用场景：RocketMQ适用于高性能、高可靠性的消息通信场景，如分布式事务、日志收集和流式数据处理等

总的来说，RabbitMQ侧重于可靠性、灵活性和易用性，适用于大多数企业应用场景；Kafka侧重于处理大规模数据流、实时流处理和事件驱动架构；RocketMQ侧重于高吞吐量、低延迟和高可靠性的消息通信。选择合适的消息队列中间件取决于具体的需求和应用场景

RabbitMQ有几种消息类型？

RabbitMQ主要提供了以下几种消息类型：

1. 简单模式（Simple）：生产者发送消息到队列，消费者从队列获取消息
2. 工作模式（Work）：与简单模式类似，但它允许多个消费者同时从一个队列获取消息
3. 发布/订阅模式（Publish/Subscribe）：生产者将消息发送到交换机（Exchange），多个队列可以绑定到这个交换机，从而实现一个消息被多个消费者获取
4. 路由模式（Routing）：生产者将消息和一个路由键（Routing Key）一起发送到交换机，只有队列的绑定键（Binding Key）与路由键完全匹配，才会接收到消息
5. 通配符模式（Topics）：它是路由模式的升级版，它允许在绑定键和路由键之间进行模糊匹配

这些类型的选择取决于你的具体需求，例如，你是否需要一个消息被多个消费者接收，或者你是否需要根据某种条件来过滤消息等等