面试官必问的 3 道 MQ 面试题，还有谁不会？？

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大家好，我是Java就该这么学。

前言

近期有了想跳槽的打算，所以自己想巩固一下自己的技术，想了解一些面试比较容易加分的项，近期准备深入研究一下Redis和MQ这两样，这总体上都是为了解决服务器并发的原因，刚翻到了一篇有关于MQ的，觉得写得特别好，特此记录一下，也算是为了加深自己的印象。

面试题切入

• 为什么要使用MQ
• 消息队列有什么优点和缺点
• kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ有什么区别

面试官心理分析

面试题剖析

上述场景中，BCDE都需要用到A系统提供的数据，A系统跟其他四个系统严重耦合，需要时时刻刻考虑其他四个系统要是挂了怎么办，需不需要重新发送数据给他们，这个时候的A系统内心是崩溃的。另外，搜索公众号Linux就该这样学后台回复“git书籍”，获取一份惊喜礼包。

但是如果使用了MQ之后 ，A系统的数据只需要放到MQ里面，其他的系统想请求获取数据只需要去MQ里面消费即可，如果突然不想请求了，就取消对MQ的消费就行了，A系统根本不需要考虑给谁去响应这个数据，也不需要去维护代码，也不用考虑其他系统是否调用成功，失败超时等情况。详细看下图↓↓↓↓↓↓↓↓

面试技巧：你需要思考一下，在你自己的系统里面有没有类似的情况，一个系统或者模块，调用了多个系统或者模块，它们互相之间的调用非常复杂，并且维护起来很麻烦，但其实这个调用是不需要直接同步调用接口的，如果用MQ给它异步化解耦也是可以的，你就需要思考在你的项目里，是不是可以用MQ给它进行系统的解耦，可以自己组织一下语言回答。

异步调用

场景二，还是ABCD四个系统，A系统收到一个请求，需要在自己本地写库，还需要往BCD三个系统写库，A系统自己写本地库需要3ms，往其他系统写库相对较慢，B系统200ms ，C系统350ms，D系统400ms，这样算起来，整个功能从请求到响应的时间为3ms+200ms+350ms+400ms=953ms，接近一秒，对于用户来说，点个按钮要等这么长时间，基本是无法接受的，侧面也反映出这家研发人员技术不咋地。详情如下图↓↓↓↓↓↓

一般的互联网企业，对于用户请求响应的时间要求在100ms-200ms之间，这样，用户的眼睛存在视觉暂停现象，用户响应时间在此范围内就可以了，所以上面的现象是不可取的。

如果用了MQ，用户发送请求到A系统耗时3ms，A系统发送三条消息到MQ，假如耗时5ms，用户从发送请求到相应3ms+5ms=8ms，仅用了8ms，用户的体验非常好。

流量削峰

场景三，这次举个实例吧，也是近期发生的，我们都知道 ，2020年爆发的这场新冠病毒，导致各大线上商城APP里面的口罩被抢购一空，在这种情况下，JD商城开启了一场每晚八点的抢购3Q口罩的活动，每天下午三点进行预约，晚上八点抢购，从JD商城刚上线这个活动，我连续抢了近一个周，也算是见证了一个百万并发量系统从出现问题到完善的一个过程。

最初第一天，我抢购的时候，一百多万预约，到八点抢购估计也能有百万的并发量，可是第一天，到八点我抢的时候，由于并发量太高，直接把JD服务器弄崩了，直接报了异常，可能JD在上线这个活动的时候也没能够想到会有那么高的并发，打了一个猝不及防，但是这只是在前一两天出现报异常的情况，后面却没有再出现异常信息，到后来再抢购只是响应的时间变得很慢，但是JD系统并没有崩溃，这种情况下一般就是用了MQ（或者之前用了MQ，这次换了个吞吐量级别更高的MQ），也正是利用了MQ的三大好处之一——削峰。

JD系统每天0—19点，系统风平浪静，结果一到八点抢购的时候，每秒并发达到百万，假设JD数据库没秒能处理1.5w条并发请求（并非实际数据，主要为了举例）,到八点抢购的时候，每秒并发百万，这直接导致系统异常，但是八点一过，可能也就几万用户在线操作，每秒的请求可能也就几百条，对整个系统毫无压力。

如果使用了MQ，每秒百万个请求写入MQ，因为JD系统每秒能处理1W+的请求，JD系统处理完然后再去MQ里面，再拉取1W+的请求处理，每次不要超过自己能处理的最大请求量就ok，这样下来，等到八点高峰期的时候，系统也不会挂掉，但是近一个小时内，系统处理请求的速度是肯定赶不上用户的并发请求的，所以都会积压在MQ中，甚至可能积压千万条，但是高峰期过后，每秒只会有一千多的并发请求进入MQ，但是JD系统还是会以每秒1W+的速度处理请求，所以高峰期一过，JD系统会很快消化掉积压在MQ的请求，在用户那边可能也就是等的时间长一点，但是绝对不会让系统挂掉。

消息队列的优缺点

优点

上面已经说过了，系统解耦，异步调用，流量削峰。

缺点

①系统可用性降低： 系统引入的外部依赖越多，系统要面对的风险越高，拿场景一来说，本来ABCD四个系统配合的好好的，没啥问题，但是你偏要弄个MQ进来插一脚，虽然好处挺多，但是万一MQ挂掉了呢，那样你系统不也就挂掉了。

②系统复杂程度提高： 非要加个MQ进来，如何保证没有重复消费呢？如何处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序？问题太多。

③一致性的问题： A系统处理完再传递给MQ就直接返回成功了，用户以为你这个请求成功了，但是，如果在BCD的系统里，BC两个系统写库成功，D系统写库失败了怎么办，这样就导致数据不一致了。

所以。消息队列其实是一套非常复杂的架构，你在享受MQ带来的好处的同时，也要做各种技术方案把MQ带来的一系列的问题解决掉，等一切都做好之后，系统的复杂程度硬生生提高了一个等级。

四大主流MQ（kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ）各自的优缺点

目前业界四大主流的MQ有kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。其他的MQ也有，不过比较冷门。就不用多说了，画个表就明白了。↓↓↓↓↓↓↓↓

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

ok，消息队列写到这里就结束了，记得点个在看！！！！！

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