⾯试题：Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ有什么优
缺点？
⾯试题
1. 为什么使⽤消息队列？
2. 消息队列有什么优点和缺点？
3. Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别，以及适合哪些场景？
⾯试官⼼理分析
其实⾯试官主要是想看看：
winform design第⼀，你知不知道你们系统⾥为什么要⽤消息队列这个东西？
不少候选⼈，说⾃⼰项⽬⾥⽤了 Redis、MQ，但是其实他并不知道⾃⼰为什么要⽤这个东西。其实说⽩了，就是为了⽤⽽⽤，或者是别⼈设计的架构，他从头到尾都没思考过。
没有对⾃⼰的架构问过为什么的⼈，⼀定是平时没有思考的⼈，⾯试官对这类候选⼈印象通常很不好。因为⾯试官担⼼你进了团队之后只会⽊头⽊脑的⼲呆活⼉，不会⾃⼰思考。
第⼆，你既然⽤了消息队列这个东西，你知不知道⽤了有什么好处 & 坏处？
你要是没考虑过这个，那你盲⽬弄个 MQ 进系统⾥，后⾯出了问题你是不是就⾃⼰溜了给公司留坑？你要是没考虑过引⼊⼀个技术可能存在的弊端和风险，⾯试官把这类候选⼈招进来了，基本可能就是挖坑型选⼿。就怕你⼲ 1 年挖⼀堆坑，⾃⼰跳槽了，给公司留下⽆穷后患。
第三，既然你⽤了 MQ，可能是某⼀种 MQ，那么你当时做没做过调研？
你别傻乎乎的⾃⼰拍脑袋看个⼈喜好就瞎⽤了⼀个 MQ，⽐如 Kafka，甚⾄都从没调研过业界流⾏的 MQ 到底有哪⼏种。每⼀个 MQ 的优点和缺点是什么。每⼀个 MQ 没有绝对的好坏，但是就是看⽤在哪个场景可以扬长避短，利⽤其优势，规避其劣势。
如果是⼀个不考虑技术选型的候选⼈招进了团队，leader 交给他⼀个任务，去设计个什么系统，他在⾥⾯⽤⼀些技术，可能都没考虑过选型，最后选的技术可能并不⼀定合适，⼀样是留坑。
⾯试题剖析
为什么使⽤消息队列？
其实就是问问你消息队列都有哪些使⽤场景，然后你项⽬⾥具体是什么场景，说说你在这个场景⾥⽤消息队列是什么？
⾯试官问你这个问题，期望的⼀个回答是说，你们公司有个什么业务场景，这个业务场景有个什么技术挑战，如果不⽤ MQ 可能会很⿇烦，但是你现在⽤了 MQ 之后带给了你很多的好处。
先说⼀下消息队列常见的使⽤场景吧，其实场景有很多，但是⽐较核⼼的有 3 个：解耦、异步、削峰。
解耦
看这么个场景。A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接⼝调⽤发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果 C 系统现在不需要了呢？A 系统负责⼈⼏乎崩溃…
在这个场景中，A 系统跟其它各种乱七⼋糟的系统严重耦合，A 系统产⽣⼀条⽐较关键的数据，很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。A 系统要时时刻刻考虑 BCDE 四个系统如果挂了该咋办？要不要重发，要不要把消息存起来？头发都⽩了啊！
如果使⽤ MQ，A 系统产⽣⼀条数据，发送到 MQ ⾥⾯去，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。
总结：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。
⾯试技巧：你需要去考虑⼀下你负责的系统中是否有类似的场景，就是⼀个系统或者⼀个模块，调⽤了多个系统或者模块，互相之间的调⽤很复杂，维护起来很⿇烦。但是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，你就需要去考虑在你的项⽬⾥，是不是可以运⽤这个 MQ 去进⾏系统的解耦。在简历中体现出来这块东西，⽤ MQ 作解耦。
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再来看⼀个场景，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、450ms、200ms。最终请求总延时是 3 + 300 + 450 + 200 = 953ms，接近 1s，⽤户感觉搞个什么东西，慢死了慢死了。⽤户通过浏览器发起请求，等待个 1s，这⼏乎是不可接受的。
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。
如果使⽤ MQ，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，爽！⽹站做得真好，真快！
削峰
每天 0:00 到 12:00，A 系统风平浪静，每秒并发请求数量就 50 个。结果每次⼀到 12:00 ~ 13:00 ，每秒并发请求数量突然会暴增到5k+ 条。但是系统是直接基于 MySQL的，⼤量的请求涌⼊ MySQL，每
秒钟对 MySQL 执⾏约 5k 条 SQL。
⼀般的 MySQL，扛到每秒 2k 个请求就差不多了，如果每秒请求到 5k 的话，可能就直接把 MySQL 给打死了，导致系统崩溃，⽤户也就没法再使⽤系统了。
但是⾼峰期⼀过，到了下午的时候，就成了低峰期，可能也就 1w 的⽤户同时在⽹站上操作，每秒中的请求数量可能也就 50 个请求，对整个系统⼏乎没有任何的压⼒。
如果使⽤ MQ，每秒 5k 个请求写⼊ MQ，A 系统每秒钟最多处理 2k 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，这样下来，哪怕是⾼峰期的时候，A 系统也绝对不会挂掉。⽽ MQ 每秒钟 5k 个请求进来，就 2k 个请求出去，结果就导致在中午⾼峰期（1 个⼩时），可能有⼏⼗万甚⾄⼏百万的请求积压在 MQ 中。
补码负数的乘法
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解决掉。
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。
缺点有以下⼏个：
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？
系统复杂度提⾼：硬⽣⽣加个 MQ 进来，你怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序性？头⼤头⼤，问题⼀⼤堆，痛苦不已。
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。
所以消息队列实际是⼀种⾮常复杂的架构，你引⼊它有很多好处，但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术⽅案和架构来规避掉，做好之后，你会发现，妈呀，系统复杂度提升了⼀个数量级，也许是复杂了 10 倍。但是关键时刻，⽤，还是得⽤的。
Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 有什么优缺点？
特性ActiveMQ RabbitMQ RocketMQ Kafka
单机吞吐量万级，⽐
RocketMQ
和 Kafka 低
⼀个数量级
同 ActiveMQ10万级，⽀持⾼吞吐
10万级，⾼吞吐，⼀般配合⼤数据类的系统进⾏实时计
算、⽇志采集等场景
topic
数量对吞吐量的影响--
topic 达到⼏百、⼏千的级别，吞吐量会有较
⼩幅度的下降，这是 RocketMQ 的⼀⼤优
势，在同等机器数量下，可以⽀持⼤量的
topic
topic 从⼏⼗到⼏百个的时候，吞吐量会⼤幅度下降，在
同等的机器数量下，Kafka 尽量保证 topic 数量不要过
多，如果需要⽀撑⼤规模的 topic，需要增加机器资源
时效性毫秒级微秒级，这是
RabbitMQ 的⼀
resolve a conflict
⼤特性，低延迟
毫秒级延迟在毫秒级以内
可⽤性⾼，基于主从
架构实现⾼可
⽤
同 ActiveMQ⾮常⾼，分布式架构
html空白标签⾮常⾼，分布式，⼀个数据多个副本，少数机器宕机，不
会丢失数据，不会导致不可⽤
消息可靠性有较低的概率
丢失数据
-经参数优化配置，可以做到 0 丢失同 RocketMQ
功能⽀持MQ 领域中的
功能极其完备
基于 erlang 开
发，并发能⼒很
强，性能极好，延
时很低
MQ 功能较为完善，⽀持分布式扩招
功能较为简单，⽀持简单的 MQ 功能，主要⽤于⼤数据领
域，如实时计算以及⽇志采集等场景
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。
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它，对公司⽽⾔，⼏乎处于不可控的状态，但是确实⼈家是开源的，⽐较稳定的⽀持，活跃度也⾼。
现在越来越多的公司，会去⽤ RocketMQ，确实很不错（阿⾥出品），也已经进⼊ Apache 基⾦会了，社区活跃，维护稳定，是⼀个很好的选择。
aspnet有什么框架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，⼏乎是全世界这个领域的事实性规范。

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