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MQ常见面试题总结(一)

简介: 《高性能》系列
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1 单机版消息中心

一个消息中心,最基本的需要支持多生产者、多消费者,如下

class Scratch {
    public static void main(String[] args) {
        // 实际中会有 nameserver 服务来找到 broker 具体位置以及 broker 主从信息
        Broker broker = new Broker();
        Producer producer1 = new Producer();
        producer1.connectBroker(broker);
        Producer producer2 = new Producer();
        producer2.connectBroker(broker);
        Consumer consumer1 = new Consumer();
        consumer1.connectBroker(broker);
        Consumer consumer2 = new Consumer();
        consumer2.connectBroker(broker);
        for (int i = 0; i < 2; i++) {
            producer1.asyncSendMsg("producer1 send msg" + i);
            producer2.asyncSendMsg("producer2 send msg" + i);
        }
        System.out.println("broker has msg:" + broker.getAllMagByDisk());
        for (int i = 0; i < 1; i++) {
            System.out.println("consumer1 consume msg:" + consumer1.syncPullMsg());
        }
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            System.out.println("consumer2 consume msg:" + consumer2.syncPullMsg());
        }
    }
}
class Producer {
    private Broker broker;
    public void connectBroker(Broker broker) {
        this.broker = broker;
    }
    public void asyncSendMsg(String msg) {
        if (broker == null) {
            throw new RuntimeException("please connect broker first");
        }
        new Thread(() -> {
            broker.sendMsg(msg);
        }).start();
    }
}
class Consumer {
    private Broker broker;
    public void connectBroker(Broker broker) {
        this.broker = broker;
    }
    public String syncPullMsg() {
        return broker.getMsg();
    }
}
class Broker {
    // 对应 RocketMQ 中 MessageQueue,默认情况下 1 个 Topic 包含 4 个 MessageQueue
    private LinkedBlockingQueue<String> messageQueue = new LinkedBlockingQueue(Integer.MAX_VALUE);
    // 实际发送消息到 broker 服务器使用 Netty 发送
    public void sendMsg(String msg) {
        try {
            messageQueue.put(msg);
            // 实际会同步或异步落盘,异步落盘使用的定时任务定时扫描落盘
        } catch (InterruptedException e) {
        }
    }
    public String getMsg() {
        try {
            return messageQueue.take();
        } catch (InterruptedException e) {
        }
        return null;
    }
    public String getAllMagByDisk() {
        StringBuilder sb = new StringBuilder("\n");
        messageQueue.iterator().forEachRemaining((msg) -> {
            sb.append(msg + "\n");
        });
        return sb.toString();
    }
}

问题:

  1. 没有实现真正执行消息存储落盘
  2. 没有实现 NameServer 去作为注册中心,定位服务
  3. 使用 LinkedBlockingQueue 作为消息队列,注意,参数是无限大,在真正 RocketMQ 也是如此是无限大,理论上不会出现对进来的数据进行抛弃,但是会有内存泄漏问题(阿里巴巴开发手册也因为这个问题,建议我们使用自制线程池)
  4. 没有使用多个队列(即多个 LinkedBlockingQueue),RocketMQ 的顺序消息是通过生产者和消费者同时使用同一个 MessageQueue 来实现,但是如果我们只有一个 MessageQueue,那我们天然就支持顺序消息
  5. 没有使用 MappedByteBuffer 来实现文件映射从而使消息数据落盘非常的快(实际 RocketMQ 使用的是 FileChannel+DirectBuffer)


2 分布式消息中心

2.1 问题与解决

#2.1.1 消息丢失的问题

  1. 当你系统需要保证百分百消息不丢失,你可以使用生产者每发送一个消息,Broker 同步返回一个消息发送成功的反馈消息
  2. 即每发送一个消息,同步落盘后才返回生产者消息发送成功,这样只要生产者得到了消息发送生成的返回,事后除了硬盘损坏,都可以保证不会消息丢失
  3. 但是这同时引入了一个问题,同步落盘怎么才能快?


2.1.2 同步落盘怎么才能快

  1. 使用 FileChannel + DirectBuffer 池,使用堆外内存,加快内存拷贝
  2. 使用数据和索引分离,当消息需要写入时,使用 commitlog 文件顺序写,当需要定位某个消息时,查询index 文件来定位,从而减少文件IO随机读写的性能损耗


2.1.3 消息堆积的问题

  1. 后台定时任务每隔72小时,删除旧的没有使用过的消息信息
  2. 根据不同的业务实现不同的丢弃任务,具体参考线程池的 AbortPolicy,例如FIFO/LRU等(RocketMQ没有此策略)
  3. 消息定时转移,或者对某些重要的 TAG 型(支付型)消息真正落库


2.1.4 定时消息的实现

  1. 实际 RocketMQ 没有实现任意精度的定时消息,它只支持某些特定的时间精度的定时消息
  2. 实现定时消息的原理是:创建特定时间精度的 MessageQueue,例如生产者需要定时1s之后被消费者消费,你只需要将此消息发送到特定的 Topic,例如:MessageQueue-1 表示这个 MessageQueue 里面的消息都会延迟一秒被消费,然后 Broker 会在 1s 后发送到消费者消费此消息,使用 newSingleThreadScheduledExecutor 实现


2.1.5 顺序消息的实现

  1. 与定时消息同原理,生产者生产消息时指定特定的 MessageQueue ,消费者消费消息时,消费特定的 MessageQueue,其实单机版的消息中心在一个 MessageQueue 就天然支持了顺序消息
  2. 注意:同一个 MessageQueue 保证里面的消息是顺序消费的前提是:消费者是串行的消费该 MessageQueue,因为就算 MessageQueue 是顺序的,但是当并行消费时,还是会有顺序问题,但是串行消费也同时引入了两个问题:
  1. 引入锁来实现串行
  2. 前一个消费阻塞时后面都会被阻塞


2.1.6 分布式消息的实现

  1. 需要前置知识:2PC
  2. RocketMQ4.3 起支持,原理为2PC,即两阶段提交,prepared->commit/rollback
  3. 生产者发送事务消息,假设该事务消息 Topic 为 Topic1-Trans,Broker 得到后首先更改该消息的 Topic 为 Topic1-Prepared,该 Topic1-Prepared 对消费者不可见。然后定时回调生产者的本地事务A执行状态,根据本地事务A执行状态,来是否将该消息修改为 Topic1-Commit 或 Topic1-Rollback,消费者就可以正常找到该事务消息或者不执行等

注意,就算是事务消息最后回滚了也不会物理删除,只会逻辑删除该消息


2.1.7 消息的 push 实现

  1. 注意,RocketMQ 已经说了自己会有低延迟问题,其中就包括这个消息的 push 延迟问题
  2. 因为这并不是真正的将消息主动的推送到消费者,而是 Broker 定时任务每5s将消息推送到消费者
  3. pull模式需要我们手动调用consumer拉消息,而push模式则只需要我们提供一个listener即可实现对消息的监听,而实际上,RocketMQ的push模式是基于pull模式实现的,它没有实现真正的push。
  4. push方式里,consumer把轮询过程封装了,并注册MessageListener监听器,取到消息后,唤醒MessageListener的consumeMessage()来消费,对用户而言,感觉消息是被推送过来的。


2.1.8 消息重复发送的避免

  1. RocketMQ 会出现消息重复发送的问题,因为在网络延迟的情况下,这种问题不可避免的发生,如果非要实现消息不可重复发送,那基本太难,因为网络环境无法预知,还会使程序复杂度加大,因此默认允许消息重复发送
  2. RocketMQ 让使用者在消费者端去解决该问题,即需要消费者端在消费消息时支持幂等性的去消费消息
  3. 最简单的解决方案是每条消费记录有个消费状态字段,根据这个消费状态字段来判断是否消费或者使用一个集中式的表,来存储所有消息的消费状态,从而避免重复消费
  4. 具体实现可以查询关于消息幂等消费的解决方案


2.1.9 广播消费与集群消费

  1. 消息消费区别:广播消费,订阅该 Topic 的消息者们都会消费每个消息。集群消费,订阅该 Topic 的消息者们只会有一个去消费某个消息
  2. 消息落盘区别:具体表现在消息消费进度的保存上。广播消费,由于每个消费者都独立的去消费每个消息,因此每个消费者各自保存自己的消息消费进度。而集群消费下,订阅了某个 Topic,而旗下又有多个 MessageQueue,每个消费者都可能会去消费不同的 MessageQueue,因此总体的消费进度保存在 Broker 上集中的管理


2.1.10 RocketMQ 不使用 ZooKeeper 作为注册中心的原因,以及自制的 NameServer 优缺点?

  1. ZooKeeper 作为支持顺序一致性的中间件,在某些情况下,它为了满足一致性,会丢失一定时间内的可用性,RocketMQ 需要注册中心只是为了发现组件地址,在某些情况下,RocketMQ 的注册中心可以出现数据不一致性,这同时也是 NameServer 的缺点,因为 NameServer 集群间互不通信,它们之间的注册信息可能会不一致
  2. 另外,当有新的服务器加入时,NameServer 并不会立马通知到 Producer,而是由 Producer 定时去请求 NameServer 获取最新的 Broker/Consumer 信息(这种情况是通过 Producer 发送消息时,负载均衡解决)


2.1.11 其它

image

加分项咯

  1. 包括组件通信间使用 Netty 的自定义协议
  2. 消息重试负载均衡策略(具体参考 Dubbo 负载均衡策略)
  3. 消息过滤器(Producer 发送消息到 Broker,Broker 存储消息信息,Consumer 消费时请求 Broker 端从磁盘文件查询消息文件时,在 Broker 端就使用过滤服务器进行过滤)
  4. Broker 同步双写和异步双写中 Master 和 Slave 的交互
  5. Broker 在 4.5.0 版本更新中引入了基于 Raft 协议的多副本选举,之前这是商业版才有的特性 ISSUE-1046

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