2020年，RocketMQ面试题 -面试题驱动RocketMQ学习

本文是《从 0 开始带你成为消息中间件实战高手》内容总结，版权问题，特此声明

本篇文章持续更新，大概有上百道题，用这些题来驱动RocketMQ学习，在面试中也会脱颖而出！！

15 解决订单系统诸多问题的核心技术：消息中间件到底是什么？

问1：什么是“同步”调用？

答：

A、B、C三个系统，实现一个功能的调用链是：A调用B，B又调用C，A要返回结果，必须等B返回，B又等C返回，这种模式其实就是所谓的“同步调用”。

问2：依托消息中间件如何实现异步？

答：

引入了MQ后，用来的依赖关系转移了，从系统之间的依赖，变成系统都依赖MQ

A调用B，只需要向MQ发送一条消息，A就认为自己的工作完成了。不用像之前调用B一样等着B处理一堆的业务逻辑和数据库操作。

B会从MQ中读取A发送的特定消息，完成自己该做的事情。

这样就实现了A异步调用B

问3：MQ是用来干嘛的？有什么作用？

答：

MQ其实就是一种系统，独立部署,让系统之间通过发消息和收消息来进行异步的调用

作用：提升性能、系统解耦、流量消峰

提升性能：

一个请求调用了A、B两个系统，执行业务逻辑各需要20 、200毫秒，那么处理这个请求一共需要220毫秒

引入MQ后：发送消息给MQ的速度是很快的（没有业务逻辑、没有数据库操作），所以引入MQ后，20多毫秒就可以返回结果给用户了。

系统解耦：

系统A和系统B通过同步调用的模式耦合在了一起，一旦系统B出现故障，很可能会影响系统A也有故障

而且系统A还得去关心系统B的故障，去处理对应的异常，这是很麻烦的。

引入MQ后：B如果出现了故障，对系统A根本没影响，系统A也感觉不到,B自己处理自己的问题！

流量消峰：

如果高并发访问系统A（A没有数据库操作），A调用B（B有数据库操作），那么瓶颈在B，因为数据库操作是比较耗时的。

同样的机器配置下，如果数据库可以抗每秒6000请求，MQ至少可以抗每秒几万请求。因为数据库复杂，需要支持事务、复杂的SQL查询等

引入MQ后：A系统依赖支持高并发的MQ，B也依赖MQ，此时B可以用自己的合适的速度访问MQ，即B系统流量被消峰了。整个系统的性能由A决定，而不速度慢的B决定

17 领导的要求：你来对 Kafka、RabbitMQ 以及 RocketMQ 进行技术选型调研

问1：说说MQ解决了你们系统中的哪些问题？

答：

1、支付订单流程中步骤过多，订单系统完成核心的步骤，发送消息到MQ，其他的服务从MQ获取消息，执行比较耗时的操作。

2、退款失败问题，订单支付系统完成公司系统内部业务的核心流程，发送消息到MQ，使用一个专门的系统区处理和第三方支付系统的交互。

3、大促时，大量下单请求放到MQ，订单系统以合适的速度消费消息，处理相关业务

问2：你们MQ系统选型、技术调研怎么做的？

答：

初步考虑的因素：

业内常用的MQ有哪些？
每一种MQ各自的表现如何？
这些MQ在同等机器条件下，能抗多少QPS（每秒抗几千QPS还是几万QPS）？
性能有多高（发送一条消息给他要2ms还是20ms）？
可用性能不能得到保证（要是MQ部署的机器挂了怎么办）？

更多详细的因素：

他们会不会丢失数据？
如果需要的话能否让他们进行线性的集群扩容（就是多加几台机器）？
消息中间件经常需要使用的一些功能他们都有吗（比如说延迟消息、事务消息、消息堆积、消息回溯、死信队列，等等）？
另外还得考虑这些MQ在文档是否齐全？社区是否活跃？在行业内是否广泛运用？是用什么语言编写的？

问3：你们为什么选RocketMQ作为公司系统的消息中间件？Kafka、RabbitMQ以及RocketMQ的调研对比

答：

国内采用的MQ有：ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ、RocketMQ，但现在ActiveMQ用的越来越少了。主要做其他三种的调研。

kafka：

1、开发语言： Scala开发

2、性能、吞吐量：吞吐量所有MQ里最优秀，QPS十万级、性能毫秒级、支持集群部署

3、功能：功能单一

4、缺点：丢数据，因为数据先写入磁盘缓冲区，未直接落盘。机器故障会造成数据丢失

5、应用场景：适当丢失数据没有关系、吞吐量要求高、不需要太多的高级功能的场景，比如大数据场景。

RabbitMQ：

1、开发语言： Erlang开发

2、性能、吞吐量：吞吐量比较低，QPS几万级、性能u秒级、主从架构

3、功能：功能单一

4、缺点： Erlang小众语言开发，吞吐量低，集群扩展麻烦

5、应用场景：中小公司对并发和吞吐量要求不高的场景。

RocketMQ：

1、开发语言： java开发

2、性能、吞吐量：吞吐量高，QPS十万级、性能毫秒级、支持集群部署

3、功能：支持各种高级功能，比如说延迟消息、事务消息、消息回溯、死信队列、消息积压等等

4、缺点：官方文档相对简单可能是RocketMQ目前唯一的缺点

5、应用场景：适当丢失数据没有关系、吞吐量要求高、不需要太多的高级功能的场景，比如大数据场景。

19 新技术引入：给团队分享 RocketMQ 的架构原理和使用方式

问1:MQ如何集群化部署来支撑高并发访问？

答：

系统的流量分散在RocketMQ部署的多台机器上

问2：RocketMQ如何分布式存储海量消息的？

答：

存储海量消息的机制也是分布式的存储。

RocketMQ进程一般称为Broker，集群部署的各个Broker收到不同的消息，然后存储在自己本地的磁盘文件中。

问3：任何一台Broker突然宕机了怎么办？那不就会导致RocketMQ里一部分的消息就没了吗？这就会导致MQ的不可靠和不可用，这个问题怎么解决？

答：

RocketMQ的解决思路是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的可靠性和高可用新。

问4：怎么知道有哪些Broker？怎么知道要连接到哪一台Broker上去发送和接收消息？

答：

有个NameServer的概念，是独立部署在几台机器上的，然后所有的Broker都会把自己注册到NameServer上去，NameServer就知道集群里有哪些Broker了!

发送消息到Broker，会找NameServer去获取路由信息

系统要从Broker获取消息，也会找NameServer获取路由信息，去找到对应的Broker获取消息。

21 设计生产架构之前的功课：消息中间件路由中心的架构原理是什么？

问1：RocketMQ包含了几个核心部分？

答:

NameServer集群、Broker集群、生产者、消费者

NameServer

负责管理所有的Broker消息

让生产者和消费者鬼知道集群里有哪些Broker，然后与之通信

Broker

实现数据多副本存储和高可用，使用主从架构

生产者

向MQ发送消息

消费者

从MQ获取消息

问2：NameServer到底可以部署几台机器？为什么要集群化部署？

答：

部署多台，保证高可用性。

集群化部署是为了高可用性，，NameServer是集群里非常关键的一个角色,如果部署一台NameServer，宕机会导致RocketMQ集群出现故障，所以NameServer一定会多机器部署，实现一个集群，起到高可用的效果。

问3: Broker把自己的信息注册到哪个NameServer上？

答：

每个Broker向所有的NameServer上注册自己的信息，即每个NameServer上有所有的Broker信息

问4：系统如何从NameServer获取Broker信息？

答：

系统主动去NameServer上拉取Broker信息及其他相关信息。//TODO 其他相关信息有哪些？

问5：如果Broker宕了，NameServer是怎么感知到的？

答：

Broker会定时（30s）向NameServer发送心跳

然后NameServer会定时（10s）运行一个任务，去检查一下各个Broker的最近一次心跳时间，如果某个Broker超过120s都没发送心跳了，那么就认为这个Broker已经挂掉了。

问6：Broker挂了，系统是怎么感知到的？

答：

主要是通过拉取NameServer上Broker的信息。

但是，因为Broker心跳、NameServer定时任务、生产者和消费者拉取Broker信息，这些操作都是周期性的，所以不会实时感知，所以存在发送消息和消费消息失败的情况，现在我们先知道，对于生产者而言，他是有一套容错机制的。

问：文中只提到生产者这有容错机制，消费者是不是应该有容错机制呢？

答：

//TODO

问1：如果某个Broker没有宕机，而是该Broker和Namesrv之间的网络问题造成NameSrv认为某个Broker宕机了，Producer后续拿到新的路由信息后，其实此时Producer可以连通该Broker，此时Producer就不会给该Broker发送消息了？

答：

没错，就是如此

问2：Producer发送消息到Broker，是随机选择一个Broker还是有一定的规则？

答：

一般是负载均衡做随机选择，但也可以走其他策略，比如根据某个字段来hash，后续会讲//TODO

问3：Producer是随机选择还是使用什么规则选择NameSrv获取路由信息？

答：

对NameSrv选择是随机的

问4：存在这样的情况，由于网络原因Broker和部分NameSrv可以连通，会造成各个Namesrv的路由信息是不一样的，此时RocketMQ如何处理？

答：

//TODO

23 设计生产架构之前的功课：Broker的主从架构原理是什么？

问1：Master Broker是如何将消息同步给Slave Broker的？

答：

RocketMQ自身的Master-Slave模式采取的是Pull模式拉取消息。

问2：消费者的系统在获取消息的时候，是从Master Broker获取的？还是从Slave Broker获取的？

答：

可能从Master Broker获取消息，也有可能从Slave Broker获取消息

1、消费者的系统在获取消息的时候会先发送请求到Master Broker上去，请求获取一批消息，此时Master Broker是会返回一批消息给消费者系统的

2、Master Broker在返回消息给消费者系统的时候，会根据当时Master Broker的负载情况和Slave Broker的同步情况，向消费者系统建议下一次拉取消息的时候是从Master Broker拉取还是从Slave Broker拉取。

追问个问题：

问题1:Master会向消费者建议下次拉取信息的地方，也就是说Master里面会监控本身的qps和slave的数据同步情况？

问题2:Master给消费者返回数据时会带上相关负载和数据同步情况的信息，如果遵循Master的建议从slave拉取，那么后续访问slave会有这些信息么？如果没有那么消费者后续采用什么策略区拉取数据？是一直从slave一直取数据，还是说会定时再去从Master获取这些信息

答：这个涉及到了很多源码级别的细节了，继续跟着专栏学习，后面会在底层原理剖析环节分析你的问题。

问3：如果Slave Broker挂掉了，会对整个系统有影响吗？

答：

有一点影响，但是影响不太大，因为消息写入全部是发送到Master Broker的，获取消息也可以Master获取，少了Slave Broker，会导致所有读写压力都集中在Master Broker

问4：Master Broker突然挂了，这样会怎么样？

答：

RocketMQ 4.5版本之前，用Slave Broker同步数据，尽量保证数据不丢失，但是一旦Master故障了，Slave是没法自动切换成Master的。

所以在这种情况下，如果Master Broker宕机了，这时就得手动做一些运维操作，把Slave Broker重新修改一些配置，重启机器给调整为Master Broker，这是有点麻烦的，而且会导致中间一段时间不可用。

问5：基于Dledger实现RocketMQ高可用自动切换

RocketMQ 4.5之后支持了一种叫做Dledger机制，基于Raft协议实现的一个机制。

我们可以让一个Master Broker对应多个Slave Broker，一旦Master Broker宕机了，在多个Slave中通过Dledger技术将一个Slave Broker选为新的Master Broker对外提供服务。

在生产环境中可以是用Dledger机制实现自动故障切换，只要10秒或者几十秒的时间就可以完成

问：从上文描述感觉是从哪读是Master来决定的，那么Master宕机后，slave还可读么？

答：可读

问：Master宕机了,修改slave为Master,此时如果有的消息没有同步到slave，这个时候要丢失部分数据,丢失的数据如何处理呢？

答：

对的，master挂了应该让slave提供读，同时修复master，但4.5以后通常建议用dledger自动切换

//TODO

问：Master宕机了,修改slave为Master，有段时间读写都不可用，为什么不修复Master？这样至少可以保证可以从slave读数据，而且修复Master后不会丢已经写入的数据

答：

master宕机了，读可以继续从slave走，并不是读写都不可用，后续会深入剖析如何保证数据不丢，要同时设置刷盘策略和副本同步相关配置

问：现在Broker slave主动从Master拉取消息，一旦Master宕机，是不就会丢失一部分消息？不是说RocketMQ可以保证不丢消息么？

答：

是的，后续会深入剖析如何保证数据不丢，要同时设置刷盘策略和副本同步相关配置。//TODO

红色标注的问题后续会不断完善答案

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