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突破Java面试(06)-如何保证消息队列的高可用性

简介: 高可用是必问的,因为MQ的缺点很多,导致系统可用性降低。 所以只要你用了MQ,接下来问的一些要点肯定就是围绕着MQ的那些缺点怎么解决. 要是你傻乎乎的就干用了一个MQ,各种问题从来没考虑过,那你就杯具了,面试官对你的印象就是,只会简单实用一些技术,没任何思考,马上对你的印象就不太好了。

0 Github

1 面试题

如何保证消息队列的高可用性

2 考点分析

高可用是必问的,因为MQ的缺点很多,导致系统可用性降低。
所以只要你用了MQ,接下来问的一些要点肯定就是围绕着MQ的那些缺点怎么解决.

要是你傻乎乎的就干用了一个MQ,各种问题从来没考虑过,那你就杯具了,面试官对你的印象就是,只会简单实用一些技术,没任何思考,马上对你的印象就不太好了。
这样的同学招进来要是做个20k薪资以内的普通小弟还凑合。如果招进来做薪资20多k的高工,那就惨了,让你设计个系统,里面肯定一堆坑,出了事故公司受损失,团队一起背锅。

3 面试题详解

这个问题这么问是很好的,因为不能问你kafka的高可用性怎么保证啊?ActiveMQ的高可用性怎么保证啊?一个面试官要是这么问就显得很没水平,人家可能用的就是RabbitMQ,没用过Kafka,你上来问人家kafka干什么?这不是摆明了刁难人么。

所以有水平的面试官,问的是MQ的高可用性怎么保证?这样就是你用过哪个MQ,你就说说你对那个MQ的高可用性的理解。

3.1 RabbitMQ的高可用性

RabbitMQ是比较有代表性的,因为是基于主从做高可用性的,我们就以他为例子讲解第一种MQ的高可用性怎么实现。

rabbitmq有三种模式:单机模式,普通集群模式,镜像集群模式

3.1.1 单机模式

就是demo级别的,一般就是你本地启动了玩玩儿的,没人生产用单机模式

3.1.2 普通集群模式

在多台机器上启动多个RabbitMQ实例,每个机器启动一个

但是你创建的queue,只会放在一个RabbitMQ实例上,但是每个实例都同步queue的元数据。完了你消费的时候,实际上如果连接到了另外一个实例,那么那个实例会从queue所在实例上拉取数据过来。

这种方式确实很麻烦,也不怎么好,没做到所谓的分布式,就是个普通集群。
因为这导致

  • 要么消费者每次随机连接一个实例然后拉取数据
    有数据拉取的开销
  • 要么固定连接那个queue所在实例消费数据
    存在单实例的性能瓶颈

而且如果那个放queue的实例宕机了,会导致接下来其他实例就无法从那个实例拉取,如果你开启了消息持久化,让RabbitMQ落地存储消息的话,消息不一定会丢,得等这个实例恢复了,然后才可以继续从这个queue拉取数据。

所以这个事儿就比较尴尬了,这就没有什么所谓的高可用性可言了,这方案主要是提高吞吐量的,就是说让集群中多个节点来服务某个queue的读写操作。

  • 架构图如下所示

3.1.3 镜像集群模式

这种才是所谓的RabbitMQ的高可用模式,跟普通集群模式不一样的是,你创建的queue,无论元数据还是queue里的消息都会存在于多个实例上,然后每次你写消息到queue的时候,都会自动把消息到多个实例的queue里进行消息同步。

好处

任何一个机器宕机了,没事儿,别的机器都可以用

坏处

  • 性能开销也太大了吧,消息同步所有机器,导致网络带宽压力和消耗很重!
  • 这么玩儿,就没有扩展性可言了,如果某个queue负载很重,你加机器,新增的机器也包含了这个queue的所有数据,并没有办法线性扩展你的queue

那么怎么开启这个镜像集群模式呢?其实很简单RabbitMQ有很好的管理控制台,就是在后台新增一个策略,这个策略是镜像集群模式的策略,指定的时候可以要求数据同步到所有节点的,也可以要求就同步到指定数量的节点,然后你再次创建queue的时候,应用这个策略,就会自动将数据同步到其他的节点上去了。

  • 架构图如下所示

3.2 kafka的高可用性

kafka一个最基本的架构认识:多个broker组成,每个broker是一个节点;你创建一个topic,这个topic可以划分为多个partition,每个partition可以存在于不同的broker上,每个partition就放一部分数据。

这就是天然的分布式消息队列,就是说一个topic的数据,是分散放在多个机器上的,每个机器就放一部分数据。

实际上RabbitMQ之类的,并不是分布式消息队列,他就是传统的消息队列,只不过提供了一些集群、HA的机制而已,因为无论怎么玩儿,RabbitMQ一个queue的数据都是放在一个节点里的,镜像集群下,也是每个节点都放这个queue的完整数据。

kafka 0.8以前,是没有HA机制的,就是任何一个broker宕机了,那个broker上的partition就废了,没法写也没法读,没有什么高可用性可言。

kafka 0.8以后,提供了HA机制,就是replica副本机制

  • 每个partition的数据都会同步到其他机器上,形成自己的多个replica副本
  • 然后所有replica会选举一个leader出来,那么生产和消费都跟这个leader打交道
  • 其他replica就是follower

如此一来

  • 写的时候,leader会负责把数据同步到所有follower上去
  • 读的时候就直接读leader上数据即可

只能读写leader?
很简单,要是你可以随意读写每个follower,那么就要关心数据一致性的问题,系统复杂度太高,很容易出问题
kafka会均匀的将一个partition的所有replica分布在不同的机器上,这样才可以提高容错性。

这么搞,就有所谓的高可用性
因为如果某个broker宕机了,没事儿,那个broker上面的partition在其他机器上都有副本的,如果这上面有某个partition的leader,那么此时会重新选举一个新的leader出来,大家继续读写那个新的leader即可。这就有所谓的高可用性

写数据的时候,生产者就写leader,然后leader将数据落地写本地磁盘,接着其他follower自己主动从leader来pull数据。一旦所有follower同步好数据了,就会发送ack给leader,leader收到所有follower的ack之后,就会返回写成功的消息给生产者。(当然,这只是其中一种模式,还可以适当调整这个行为)

消费的时候,只会从leader去读,但是只有一个消息已经被所有follower都同步成功返回ack的时候,这个消息才会被消费者读到。

实际上这块机制,讲深了,是可以非常之深入的,但是我还是回到我们这个课程的主题和定位,聚焦面试,至少你听到这里大致明白了kafka是如何保证高可用机制的了,对吧?不至于一无所知,现场还能给面试官画画图。要遇上面试官确实是kafka高手,深挖了问,那你只能说不好意思,太深入的你没研究过。

但是大家一定要明白,这个事情是要权衡的,你现在是要快速突击常见面试题体系,而不是要深入学习kafka,要深入学习kafka,你是没那么多时间的。你只能确保,你之前也许压根儿不知道这块,但是现在你知道了,面试被问到,你大概可以说一说。然后很多其他的候选人,也许还不如你,没看过这个,被问到了压根儿答不出来,相比之下,你还能说点出来,大概就是这个意思了

  • 架构图如下所示

参考

《Java工程师面试突击第1季-中华石杉老师》

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