RocketMQ在⾯试中那些常见问题及答案+汇总1、说说你们公司线上⽣产环境⽤的是什么消息中间件?
【多个mq如何选型？】
2、多个mq如何选型？
MQ描述
RabbitMQ erlang开发，对消息堆积的⽀持并不好，当⼤量消息积压的时候，会导致 RabbitMQ 的性能急剧下降。每秒钟可以处理⼏万到⼗⼏万条消息。
RocketMQ java开发，⾯向互联⽹集化功能丰富，对在线业务的响应时延做了很多的优化，⼤多数情况下可以做到毫秒级的响应，每秒钟⼤概能处理⼏⼗万条消息。
Kafka Scala开发，⾯向⽇志功能丰富，性能最⾼。当你的业务场景中，每秒钟消息数量没有那么多的时候，Kafka 的时延反⽽会⽐较⾼。所以，Kafka 不太适合在线业务场景。
ActiveMQ java开发，简单，稳定，性能不如前⾯三个。⼩型系统⽤也ok，但是不推荐。推荐⽤互联⽹主流的。
3、为什么要使⽤MQ？
因为项⽬⽐较⼤，做了分布式系统，所有远程服务调⽤请求都是同步执⾏经常出问题，所以引⼊了mq
作⽤描述
解耦系统耦合度降低，没有强依赖关系
异步不需要同步执⾏的远程调⽤可以有效提⾼响应时间
削峰请求达到峰值后，后端service还可以保持固定消费速率消费，不会被压垮
4、RocketMQ由哪些⾓⾊组成，每个⾓⾊作⽤和特点是什么？
⾓⾊作⽤
Nameserver⽆状态，动态列表；这也是和zookeeper的重要区别之⼀。zookeeper是有状态的。
Producer消息⽣产者，负责发消息到Broker。
Broker就是MQ本⾝，负责收发消息、持久化消息等。
Consumer消息消费者，负责从Broker上拉取消息进⾏消费，消费完进⾏ack。
5、RocketMQ中的Topic和JMS的queue有什么区别？
queue就是来源于数据结构的FIFO队列。⽽Topic是个抽象的概念，每个Topic底层对应N个queue，⽽数据也真实存在queue上的。6、RocketMQ Broker中的消息被消费后会⽴即删除吗？
不会，每条消息都会持久化到CommitLog中，每个Consumer连接到Broker后会维持消费进度信息，当有消息消费后只是当前Consumer的消费进度（CommitLog的offset）更新了。
追问：那么消息会堆积吗？什么时候清理过期消息？
4.6版本默认48⼩时后会删除不再使⽤的CommitLog⽂件
检查这个⽂件最后访问时间
判断是否⼤于过期时间
指定时间删除，默认凌晨4点
源码如下：
/**
* {@link ketmq.store.DefaultMessageStore.CleanCommitLogService#isTimeToDelete()}
*/
private boolean isTimeToDelete() {
// when = "04";
String when = MessageStoreConfig().getDeleteWhen();
// 是04点，就返回true
if (UtilAll.isItTimeToDo(when)) {
return true;
}
// 不是04点，返回false
return false;
}activemq和rocketmq的区别
/**
* {@link ketmq.store.DefaultMessageStore.CleanCommitLogService#deleteExpiredFiles()}
*/
private void deleteExpiredFiles() {
// isTimeToDelete()这个⽅法是判断是不是凌晨四点，是的话就执⾏删除逻辑。
if (isTimeToDelete()) {
// 默认是72，但是broker配置⽂件默认改成了48，所以新版本都是48。
long fileReservedTime = 48 * 60 * 60 * 1000;
deleteCount = DefaultMessageStore.thismitLog.deleteExpiredFile(72 * 60 * 60 * 1000, xx, xx, xx);
}
}
/**
* {@link ketmq.store.CommitLog#deleteExpiredFile()}
*/
public int deleteExpiredFile(xxx) {
// 这个⽅法的主逻辑就是遍历查最后更改时间+过期时间，⼩于当前系统时间的话就删了（也就是⼩于48⼩时）。
return this.mappedFileQueue.deleteExpiredFileByTime(72 * 60 * 60 * 1000, xx, xx, xx);
}
7、RocketMQ消费模式有⼏种？
消费模型由Consumer决定，消费维度为Topic。
集消费
1.⼀条消息只会被同Group中的⼀个Consumer消费
2.多个Group同时消费⼀个Topic时，每个Group都会有⼀个Consumer消费到数据
⼴播消费
消息将对⼀个Consumer Group 下的各个 Consumer 实例都消费⼀遍。即即使这些 Consumer 属于同⼀个Consumer Group ，消息也会被 Consumer Group 中的每个 Consumer 都消费⼀次。
8、消费消息是push还是pull？
RocketMQ没有真正意义的push，都是pull，虽然有push类，但实际底层实现采⽤的是长轮询机制，即拉取⽅式broker端属性 longPollingEnable 标记是否开启长轮询。默认开启
源码如下：
// {@link ketmq.sumer.DefaultMQPushConsumerImpl#pullMessage()}
// 看到没，这是⼀只披着⽺⽪的狼，名字叫PushConsumerImpl，实际⼲的确是pull的活。
// 拉取消息，结果放到pullCallback⾥
this.pullAPIWrapper.pullKernelImpl(pullCallback);
追问：为什么要主动拉取消息⽽不使⽤事件监听⽅式？
事件驱动⽅式是建⽴好长连接，由事件（发送数据）的⽅式来实时推送。
如果broker主动推送消息的话有可能push速度快，消费速度慢的情况，那么就会造成消息在consumer端堆积过多，同时⼜不能被其他consumer消费的情况。⽽pull的⽅式可以根据当前⾃⾝情况来pull，不会造成过多的压⼒⽽造成瓶颈。所以采取了pull的⽅式。
9、broker如何处理拉取请求的？
Consumer⾸次请求Broker
Broker中是否有符合条件的消息
有 ->
响应Consumer
等待下次Consumer的请求
没有
DefaultMessageStore#ReputMessageService#run⽅法
PullRequestHoldService 来Hold连接，每个5s执⾏⼀次检查pullRequestTable有没有消息，有的话⽴即推送
每隔1ms检查commitLog中是否有新消息，有的话写⼊到pullRequestTable
当有新消息的时候返回请求
挂起consumer的请求，即不断开连接，也不返回数据
使⽤consumer的offset，
10、RocketMQ如何做负载均衡？
通过Topic在多Broker中分布式存储实现。
producer端
发送端指定message queue发送消息到相应的broker，来达到写⼊时的负载均衡
提升写⼊吞吐量，当多个producer同时向⼀个broker写⼊数据的时候，性能会下降
消息分布在多broker中，为负载消费做准备
默认策略是随机选择：
producer维护⼀个index
每次取节点会⾃增
index向所有broker个数取余
⾃带容错策略
其他实现：
SelectMessageQueueByHash
hash的是传⼊的args
SelectMessageQueueByRandom
SelectMessageQueueByMachineRoom 没有实现
也可以⾃定义实现MessageQueueSelector接⼝中的select⽅法
MessageQueue select(final List<MessageQueue> mqs, final Message msg, final Object arg);
consumer端
采⽤的是平均分配算法来进⾏负载均衡。
其他负载均衡算法
平均分配策略(默认)(AllocateMessageQueueAveragely) 环形分配策略(AllocateMessageQueueAveragelyByCircle) ⼿动配置分配策略(AllocateMessageQueueByConfig) 机房分配策略(AllocateMessageQueueByMachineRoom) ⼀致性哈希分配策略(AllocateMessageQueueConsistentHash) 靠近机房策略(AllocateMachineRoomNearby)
追问：当消费负载均衡consumer和queue不对等的时候会发⽣什么？
Consumer和queue会优先平均分配，如果Consumer少于queue的个数，则会存在部分Consumer消费多
个queue的情况，如果Consumer等于queue的个数，那就是⼀个Consumer消费⼀个queue，如果Consumer个数⼤于queue的个数，那么会有部分Consumer空余出来，⽩⽩的浪费了。
11、消息重复消费
影响消息正常发送和消费的重要原因是⽹络的不确定性。
引起重复消费的原因
ACK
正常情况下在consumer真正消费完消息后应该发送ack，通知broker该消息已正常消费，从queue中剔除
当ack因为⽹络原因⽆法发送到broker，broker会认为词条消息没有被消费，此后会开启消息重投机制把消息再次投递到consumer 消费模式
在CLUSTERING模式下，消息在broker中会保证相同group的consumer消费⼀次，但是针对不同group的consumer会推送多次
解决⽅案
数据库表
处理消息前，使⽤消息主键在表中带有约束的字段中insert
Map
单机时可以使⽤map ConcurrentHashMap -> putIfAbsent  guava cache
Redis
分布式锁搞起来。
12、如何让RocketMQ保证消息的顺序消费
你们线上业务⽤消息中间件的时候，是否需要保证消息的顺序性?
如果不需要保证消息顺序，为什么不需要?假如我有⼀个场景要保证消息的顺序，你们应该如何保证?
⾸先多个queue只能保证单个queue⾥的顺序，queue是典型的FIFO，天然顺序。多个queue同时消费是⽆法绝对保证消息的有序性的。所以总结如下：
同⼀topic，同⼀个QUEUE，发消息的时候⼀个线程去发送消息，消费的时候⼀个线程去消费⼀个queue⾥的消息。
追问：怎么保证消息发到同⼀个queue？
Rocket MQ给我们提供了MessageQueueSelector接⼝，可以⾃⼰重写⾥⾯的接⼝，实现⾃⼰的算法，举个最简单的例⼦：判断i % 2 == 0，那就都放到queue1⾥，否则放到queue2⾥。
for (int i = 0; i < 5; i++) {
Message message = new Message("orderTopic", ("hello!" + i).getBytes());
producer.send(
// 要发的那条消息
message,
// queue 选择器，向 topic中的哪个queue去写消息
new MessageQueueSelector() {
// ⼿动选择⼀个queue
@Override
public MessageQueue select(
// 当前topic ⾥⾯包含的所有queue
List<MessageQueue> mqs,
// 具体要发的那条消息
Message msg,
// 对应到 send（）⾥的 args，也就是2000前⾯的那个0
Object arg) {
// 向固定的⼀个queue⾥写消息，⽐如这⾥就是向第⼀个queue⾥写消息
if (Integer.String()) % 2 == 0) {
(0);
} else {
(1);
}
}
},
// ⾃定义参数：0
// 2000代表2000毫秒超时时间
i, 2000);
}
13、RocketMQ如何保证消息不丢失
⾸先在如下三个部分都可能会出现丢失消息的情况：
Producer端
Broker端
Consumer端
13.1、Producer端如何保证消息不丢失
采取send()同步发消息，发送结果是同步感知的。
发送失败后可以重试，设置重试次数。默认3次。
producer.setRetryTimesWhenSendFailed(10);
集部署，⽐如发送失败了的原因可能是当前Broker宕机了，重试的时候会发送到其他Broker上。
13.2、Broker端如何保证消息不丢失
修改刷盘策略为同步刷盘。默认情况下是异步刷盘的。
flushDiskType = SYNC_FLUSH
集部署，主从模式，⾼可⽤。
13.3、Consumer端如何保证消息不丢失
完全消费正常后在进⾏⼿动ack确认。
14、rocketMQ的消息堆积如何处理
下游消费系统如果宕机了，导致⼏百万条消息在消息中间件⾥积压，此时怎么处理?
你们线上是否遇到过消息积压的⽣产故障?如果没遇到过，你考虑⼀下如何应对?
⾸先要到是什么原因导致的消息堆积，是Producer太多了，Consumer太少了导致的还是说其他情况，总之先定位问题。
然后看下消息消费速度是否正常，正常的话，可以通过上线更多consumer临时解决消息堆积问题
追问：如果Consumer和Queue不对等，上线了多台也在短时间内⽆法消费完堆积的消息怎么办？
准备⼀个临时的topic
queue的数量是堆积的⼏倍
queue分布到多Broker中
上线⼀台Consumer做消息的搬运⼯，把原来Topic中的消息挪到新的Topic⾥，不做业务逻辑处理，只是挪过去
上线N台Consumer同时消费临时Topic中的数据
改bug
恢复原来的Consumer，继续消费之前的Topic
追问：堆积时间过长消息超时了？
RocketMQ中的消息只会在commitLog被删除的时候才会消失，不会超时。也就是说未被消费的消息不会存在超时删除这情况。
追问：堆积的消息会不会进死信队列？
不会，消息在消费失败后会进⼊重试队列（%RETRY%+ConsumerGroup），18次（默认18次，⽹上所
有⽂章都说是16次，⽆⼀例外。但是我没搞懂为啥是16次，这不是18个时间吗？）才会进⼊死信队列（%DLQ%+ConsumerGroup）。
源码如下：
public class MessageStoreConfig {
// 每隔如下时间会进⾏重试，到最后⼀次时间重试失败的话就进⼊死信队列了。
private String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h";
}
15、RocketMQ在分布式事务⽀持这块机制的底层原理?
你们⽤的是RocketMQ?RocketMQ很⼤的⼀个特点是对分布式事务的⽀持，你说说他在分布式事务⽀持这块机制的底层原理?
分布式系统中的事务可以使⽤TCC（Try、Confirm、Cancel）、2pc来解决分布式系统中的消息原⼦性
RocketMQ 4.3+提供分布事务功能，通过 RocketMQ 事务消息能达到分布式事务的最终⼀致
RocketMQ实现⽅式：
**Half Message：**预处理消息，当broker收到此类消息后，会存储到RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC的消息消费队列中
**检查事务状态：**Broker会开启⼀个定时任务，消费RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC队列中的消息，每次执⾏任务会向消息发送者确认事务执⾏状态（提交、回滚、未知），如果是未知，Broker会定时去回调在重新检查。
**超时：**如果超过回查次数，默认回滚消息。
也就是他并未真正进⼊Topic的queue，⽽是⽤了临时queue来放所谓的half message，等提交事务后才会真正的将half message转移到topic 下的queue。
16、如果让你来动⼿实现⼀个分布式消息中间件，整体架构你会如何设计实现?
我个⼈觉得从以下⼏个点回答吧：
需要考虑能快速扩容、天然⽀持集
持久化的姿势
⾼可⽤性
数据0丢失的考虑
服务端部署简单、client端使⽤简单
17、看过RocketMQ 的源码没有。如果看过，说说你对RocketMQ 源码的理解?
要真让我说，我会吐槽蛮烂的，⾸先没任何注释，可能是之前阿⾥巴巴写了中⽂注释，捐赠给apache后，apache觉得中⽂注释不能留，⾃⼰⼜懒得写英⽂注释，就都给删了。⾥⾯⽐较典型的设计模式有单例、⼯⼚、策略、门⾯模式。单例⼯⼚⽆处不在，策略印象深刻⽐如发消

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