为什么使用消息队列啊?消息队列有什么优点和缺点啊?kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么区别以及适合哪些场景?

(1)第一,你知道不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西?

我之前面试就见过大量的候选人,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。因为进了团队担心你就木头木脑的干呆活儿,不会自己思考。

(2)第二,你既然用了消息队列这个东西,你知道不知道用了有什么好处?

系统中引入消息队列之后会不会有什么坏处?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,给公司留下后患无穷

(3)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啊?

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到底流行的MQ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,面试官交给他一个任务,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

 

剖析:

(1)为什么使用消息队列啊?

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

先说一下消息队列的常见使用场景吧,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:现场画个图来说明一下,A系统发送个数据到BCD三个系统,接口调用发送,那如果E系统也要这个数据呢?那如果C系统现在不需要了呢?现在A系统又要发送第二种数据了呢?A系统负责人濒临崩溃中。。。再来点更加崩溃的事儿,A系统要时时刻刻考虑BCDE四个系统如果挂了咋办?我要不要重发?我要不要把消息存起来?头发都白了啊。。。

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给他异步化解耦,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。

 

异步:现场画个图来说明一下,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。

削峰:每天0点到11点,A系统风平浪静,每秒并发请求数量就100个。结果每次一到11点~1点,每秒并发请求数量突然会暴增到1万条。但是系统最大的处理能力就只能是每秒钟处理1000个请求啊。。。尴尬了,系统会死。。。

(2)消息队列有什么优点和缺点啊?

 

优点解耦、异步、削峰

缺点:显而易见

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挂了,整套系统崩溃了,你不就完了么。

系统复杂性提高: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,最好之后,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。。。

 

(3)kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优点和缺点啊?

常见的MQ其实就这几种,别的还有很多其他MQ,但是比较冷门的,那么就别多说了

作为一个码农,你起码得知道各种mq的优点和缺点吧,咱们来画个表格看看

 

 

 

特性

ActiveMQ

RabbitMQ

RocketMQ

Kafka

单机吞吐量

万级,吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级

万级,吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级

10万级,RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ

10万级别,这是kafka最大的优点,就是吞吐量高。

 

一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景

topic数量对吞吐量的影响

 

 

topic可以达到几百,几千个的级别,吞吐量会有较小幅度的下降

 

这是RocketMQ的一大优势,在同等机器下,可以支撑大量的topic

topic从几十个到几百个的时候,吞吐量会大幅度下降

 

所以在同等机器下,kafka尽量保证topic数量不要过多。如果要支撑大规模topic,需要增加更多的机器资源

时效性

ms级

微秒级,这是rabbitmq的一大特点,延迟是最低的

ms级

延迟在ms级以内

可用性

高,基于主从架构实现高可用性

高,基于主从架构实现高可用性

非常高,分布式架构

非常高,kafka是分布式的,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

 

经过参数优化配置,可以做到0丢失

经过参数优化配置,消息可以做到0丢失

功能支持

MQ领域的功能极其完备

基于erlang开发,所以并发能力很强,性能极其好,延时很低

MQ功能较为完善,还是分布式的,扩展性好

功能较为简单,主要支持简单的MQ功能,在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用,是事实上的标准

优劣势总结

非常成熟,功能强大,在业内大量的公司以及项目中都有应用

 

偶尔会有较低概率丢失消息

 

而且现在社区以及国内应用都越来越少,官方社区现在对ActiveMQ 5.x维护越来越少,几个月才发布一个版本

 

而且确实主要是基于解耦和异步来用的,较少在大规模吞吐的场景中使用

 

erlang语言开发,性能极其好,延时很低;

 

吞吐量到万级,MQ功能比较完备

 

而且开源提供的管理界面非常棒,用起来很好用

 

社区相对比较活跃,几乎每个月都发布几个版本分

 

在国内一些互联网公司近几年用rabbitmq也比较多一些

 

但是问题也是显而易见的,RabbitMQ确实吞吐量会低一些,这是因为他做的实现机制比较重。

 

而且erlang开发,国内有几个公司有实力做erlang源码级别的研究和定制?如果说你没这个实力的话,确实偶尔会有一些问题,你很难去看懂源码,你公司对这个东西的掌控很弱,基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复bug。

 

而且rabbitmq集群动态扩展会很麻烦,不过这个我觉得还好。其实主要是erlang语言本身带来的问题。很难读源码,很难定制和掌控。

接口简单易用,而且毕竟在阿里大规模应用过,有阿里品牌保障

 

日处理消息上百亿之多,可以做到大规模吞吐,性能也非常好,分布式扩展也很方便,社区维护还可以,可靠性和可用性都是ok的,还可以支撑大规模的topic数量,支持复杂MQ业务场景

 

而且一个很大的优势在于,阿里出品都是java系的,我们可以自己阅读源码,定制自己公司的MQ,可以掌控

 

社区活跃度相对较为一般,不过也还可以,文档相对来说简单一些,然后接口这块不是按照标准JMS规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码

 

还有就是阿里出台的技术,你得做好这个技术万一被抛弃,社区黄掉的风险,那如果你们公司有技术实力我觉得用RocketMQ挺好的

kafka的特点其实很明显,就是仅仅提供较少的核心功能,但是提供超高的吞吐量,ms级的延迟,极高的可用性以及可靠性,而且分布式可以任意扩展

 

同时kafka最好是支撑较少的topic数量即可,保证其超高吞吐量

 

而且kafka唯一的一点劣势是有可能消息重复消费,那么对数据准确性会造成极其轻微的影响,在大数据领域中以及日志采集中,这点轻微影响可以忽略

 

这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集

 

 

综上所述,各种对比之后,我个人倾向于是:

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,所以大家还是算了吧,我个人不推荐用这个了;

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他,对公司而言,几乎处于不可控的状态,但是确实人是开源的,比较稳定的支持,活跃度也高;

不过现在确实越来越多的公司,会去用RocketMQ,确实很不错,但是我提醒一下自己想好社区万一突然黄掉的风险,对自己公司技术实力有绝对自信的,我推荐用RocketMQ,否则回去老老实实用RabbitMQ吧,人是活跃开源社区,绝对不会黄

所以中小型公司,技术实力较为一般,技术挑战不是特别高,用RabbitMQ是不错的选择;大型公司,基础架构研发实力较强,用RocketMQ是很好的选择

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,绝对不会黄,何况几乎是全世界这个领域的事实性规范