Java高频面试题- 每日三连问?【Day8】 — 消息队列篇

2021-08-16 17:04:49 浏览数 (1)

问题导读

一、说说你对消息队列的理解,消息队列为了解决什么问题?

二、消息队列有什么优缺点?

三、说一下RabbitMQ有哪些工作模式?

01

说说你对消息队列的理解,消息队列为了解决什么问题?

正经回答:

我们公司业务系统一开始体量较小,很多组件都是单机版就足够,后来随着用户量逐渐扩大,我们程序也采用了微服务的设计思想。

把很多服务进行了拆分,但后来在一些秒杀抢票活动或高频业务中,服务依旧扛不住大量QPS,因此我们引入了消息队列来优化该类问题。

  消息队列应用的场景大致分为三类:解耦、异步、削峰。

解耦

  消息队列类似设计模式中的观察者模式(Observer)发布-订阅模式(Pub-Sub)生产者生成和发送消息到消息队列消费者消息队列中取走消息进行处理,称为消费,使用消息队列将“生产者”和“消费者”之间的操作关联解耦,易于扩展。

  比如系统A为支付系统,一开始用户支付完调用日志记录系统B记录就完了,后来内容越来越多,支付完成要调用加积分系统C、短信通知系统D、优惠券系统E等等…

  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 系统产生一条支付成功的数据,很多系统接口都需要 A 系统调用把支付成功的数据发送过去。A 系统程序员要时刻考虑这些问题:

  • 其他系统如果挂了该咋办?是不是直接程序抛异常了?
  • 一天到晚加业务,每次都重新部署?领导是不是狗?

  那如果引入 MQ,A 系统产生一条数据,发送到 MQ 里面去,每个子系统加上对消息队列中支付成功消息的订阅,持续监听就可以了,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,我只负责把支付成功的信息放到MQ里就行了,至于能否正常加积分、能否正常短信通知,管我鸟事!~~可见,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。

面试官:哦,那我听出来了,你这是喜欢甩锅啊!来,简历还你。

我:额。。不,我开玩笑的,当然不能这样做,这里其实涉及到MQ在分布式事务中数据一致性的问题;听我跟您解释。

数据一致性

  这个其实是分布式服务本身就存在的一个问题,不仅仅是消息队列的问题,但是放在这里说是因为用了消息队列这个问题会更明显。

  就像咱们上面说的,你支付成功的服务自己保证自己的逻辑成功处理了,你成功发了消息,但是短信系统,积分系统等等这么多系统,他们成功还是失败你就不管了?当然不行,这样坑队友的行为,狄大人都帮不了你~

  怎么办?那就把所有的服务都放到一个事务里,所有都成功成功才能算这一次下单是成功的,要成功一起成功,要失败一起失败。

异步

  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、400ms、200ms。最终请求总延时是 3 300 400 200 = 903ms,接近 1秒,用户感觉搞个毛线?慢的一批。

  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1秒足以说明该系统不可用,垃圾系统。

  如果这里使用了消息队列,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,体验感很好

削峰

  比如我们系统有代售抢票业务,平时每天QPS也就50左右,A 系统风平浪静。结果每次一到春运抢票,每秒并发请求数量突然会暴增到10000以上。但是系统是直接基于 MySQL 的,大量的请求直接打到 MySQL,比如一般MySQL能抗2000条请求,现在每秒10000 条 SQL,可能就直接把 MySQL 给打死了,导致系统崩溃。但是高峰期一过就又没人了,QPS回到50,对整个系统几乎没有任何的压力。

  如果这里使用 MQ,每秒 1w 个请求写入 MQ,A 系统每秒钟最多处理 2000 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了,这样下来,哪怕是高峰期的时候,A 系统也不会挂掉。当然了,用户的响应时间肯定会受影响,毕竟秒杀嘛,只要把前多少条请求处理好,其余的抢票失败就行了。

  另外,MQ 每秒钟 1w 个请求进来,只处理 2k 个请求出去,结果会导致在中午高峰期,可能有几十万甚至几百万的请求积压在 MQ 中

  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消费掉。

02

消息队列有什么优缺点?

正经回答:

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

本来系统运行好好的,现在你非要加入个消息队列进去,那消息队列挂了,你的系统不是呵呵了。因此,系统可用性会降低;

系统复杂度提高

加入了消息队列,要多考虑很多方面的问题,比如:一致性问题、如何保证消息不被重复消费、如何保证消息可靠性传输等。

因此,需要考虑的东西更多,复杂性增大。

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。

03

说一下RabbitMQ有哪些工作模式?

正经回答:

一.simple模式(即最简单的收发模式)

1.消息产生消息,将消息放入队列

2.消息的消费者(consumer) 监听 消息队列,如果队列中有消息,就消费掉,消息被拿走后,自动从队列中删除(隐患 消息可能没有被消费者正确处理,已经从队列中消失了,造成消息的丢失,这里可以设置成手动的ack,但如果设置成手动ack,处理完后要及时发送ack消息给队列,否则会造成内存溢出)。

二.work工作模式(资源的竞争)

1.消息产生者将消息放入队列消费者可以有多个,消费者1,消费者2同时监听同一个队列,消息被消费。C1 C2共同争抢当前的消息队列内容,谁先拿到谁负责消费消息(隐患:高并发情况下,默认会产生某一个消息被多个消费者共同使用,可以设置一个开关(syncronize) 保证一条消息只能被一个消费者使用)。

三.publish/subscribe发布订阅(共享资源)

1、每个消费者监听自己的队列;

2、生产者将消息发给broker,由交换机将消息转发到绑定此交换机的每个队列,每个绑定交换机的队列都将接收到消息。

四.routing路由模式

1.消息生产者将消息发送给交换机按照路由判断,路由是字符串(info) 当前产生的消息携带路由字符(对象的方法),交换机根据路由的key,只能匹配上路由key对应的消息队列,对应的消费者才能消费消息;

2.根据业务功能定义路由字符串

3.从系统的代码逻辑中获取对应的功能字符串,将消息任务扔到对应的队列中。

4.业务场景:error 通知;EXCEPTION;错误通知的功能;传统意义的错误通知;客户通知;利用key路由,可以将程序中的错误封装成消息传入到消息队列中,开发者可以自定义消费者,实时接收错误;

五.topic 主题模式(路由模式的一种)

1.星号井号代表通配符

2.星号代表多个单词,井号代表一个单词

3.路由功能添加模糊匹配

4.消息产生者产生消息,把消息交给交换机

5.交换机根据key的规则模糊匹配到对应的队列,由队列的监听消费者接收消息消费

(在我的理解看来就是routing查询的一种模糊匹配,就类似sql的模糊查询方式)

每日小结

今天我们复习了面试中常考的消息队列三个问题,你做到心中有数了么?

对了,如果你的朋友也在准备面试,请将这个系列扔给他,如果他认真对待,肯定会感谢你的!!

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