Java面试题以及答案---RocketMQ

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2023-10-07 20:14 28阅读 0赞

**2.1消息中间件的区别？**  
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**2.2 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  
![在这里插入图片描述][4872bd53c0a3489285eedc8cd933837f.png]  
**2.3 RocketMQ由哪些角色组成，每个角色作用和特点是什么？**

生产者（Producer）：负责产生消息，生产者向消息服务器发送由业务应用程序系统生成的消息。  
消费者（Consumer）：负责消费消息，消费者从消息服务器拉取信息并将其输入用户应用程序。  
消息服务器（Broker）：是消息存储中心，主要作用是接收来自 Producer 的消息并存储， Consumer 从这里取得消息。  
名称服务器（NameServer）：用来保存 Broker 相关 Topic 等元信息并给 Producer ，提供 Consumer 查找 Broker 信息。

**2.4 RocketMQ消费模式有几种？**

消费模型由Consumer决定，消费维度为Topic。

集群消费

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。

**2.5 RocketMQ如何做负载均衡？**

通过Topic在多Broker中分布式存储实现。

(1)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 mqs, final Message msg, final Object arg);

(2) 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。

**2.6消息重复消费如何解决？**

影响消息正常发送和消费的重要原因是网络的不确定性。

出现原因  
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做限制，消费时查询当前消息id是不是已经存在  
 Redis：使用分布式锁。

**2.7 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。

**2.8 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

**2.8.1 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);  
集群部署，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。

**2.8.2 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  
集群部署，主从模式，高可用。

**2.8.3 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。

**2.9 RocketMQ的消息堆积如何处理**

1.如果可以添加消费者解决，就添加消费者的数据量.  
2、如果出现了queue，但是消费者多的情况。可以使用准备一个临时的topic，同时创建一些queue，在临时创建一个消费者来把这些消息转移到topic中，让消费者消费。

**2.10 RocketMQ如何实现分布式事务？**

1、生产者向MQ服务器发送half消息。  
2、half消息发送成功后，MQ服务器返回确认消息给生产者。  
3、生产者开始执行本地事务。  
4、根据本地事务执行的结果（UNKNOW、commit、rollback）向MQ Server发送提交或回滚消息。  
5、如果错过了（可能因为网络异常、生产者突然宕机等导致的异常情况）提交/回滚消息，则MQ服务器将向同一组中的每个生产者发送回查消息以获取事务状态。

6、回查生产者本地事物状态。  
7、生产者根据本地事务状态发送提交/回滚消息。  
8、MQ服务器将丢弃回滚的消息，但已提交（进行过二次确认的half消息）的消息将投递给消费者进行消费。  
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。

**2.11 任何一台Broker突然宕机了怎么办？**

Broker主从架构以及多副本策略。Master收到消息后会同步给Slave，这样一条消息就不止一份了，Master宕机了还有slave中的消息可用，保证了MQ的可靠性和高可用性。而且Rocket MQ4.5.0开始就支持了Dlegder模式，基于raft的，做到了真正意义的HA。

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