面试官：为啥要使用消息队列

面试官：为啥要使用消息队列 面试官：为啥要使用消息队列

面试官：你在系统里用过消息队列吗？（面试官在随和的语气中展开了面试）

候选人：用过的（此时感觉没啥）

面试官：那你说一下你们在项目里是怎么用消息队列的？

候选人：巴拉巴拉，“我们啥啥系统发送个啥啥消息到队列，别的系统来消费啥啥的。比如我
们有个订单系统，订单系统每次下一个新的订单的时候，就会发送一条消息到 ActiveMQ 里
面去，后台有个库存系统负责获取消息然后更新库存。”
（部分同学在这里会进入一个误区，就是你仅仅就是知道以及回答你们是怎么用这个消息队列
的，用这个消息队列来干了个什么事情？）

面试官：那你们为什么使用消息队列啊？你的订单系统不发送消息到 MQ ，直接订单系统调
用库存系统一个接口，咔嚓一下，直接就调用成功，库存不也就更新了。

候选人：额。。。（楞了一下，为什么？我没怎么仔细想过啊，老大让用就用了），硬着头皮
胡言乱语了几句。
（面试官此时听你楞了一下，然后听你胡言乱语了几句，开始心里觉得有点儿那什么了，怀疑
你之前就压根儿没思考过这问题）

面试官：那你说说用消息队列都有什么优点和缺点？（面试官此时心里想的是，你的 MQ 在项目里为啥要用，你没怎么考虑过，那我稍微简单点
儿，我问问你消息队列你之前有没有考虑过如果用的话，优点和缺点分别是啥？）

候选人：这个。。。（确实平时没怎么考虑过这个问题啊。。。胡言乱语了）
（面试官此时心里已经更觉得你这哥儿们不行，平时都没什么思考）

。。。。。。。

为啥使用消息队列？

你知不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西？
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。因为面试官担心你进了团队之后只会木头木脑的干呆活儿，不会自己思考。

面试官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。
其实无非就是如下：

• 解耦

A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。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？A 系统负责人几乎崩溃

通过接口调用的主要问题是， 如果 BCD 系统宕机了， A 系统调用 BCD 不通了，那是否在不断的爆异常，这些消息是否要存储起来呢。是否需要重试呢？ 都是问题。

如果使用 MQ, 可以不关心系统是否调用下游成功还是失败，还是超时等问题， A 系统只需要考虑给谁发送数据， 下游系统按需消费数据。

• 异步

比如这么一个场景， A 系统本地写库，需要消耗 3ms， 调用
A, B, C 系统分别写库需要 300ms, 450ms， 200ms, 如果是同步调用 3ms+ 300ms + 450ms+ 200ms 这样快 1s 了， 如果是浏览器请求过来，等了这么久，用户体验会受影响。

一般互联网请求，要求一个响应必须在。200ms 内完成，这样对用户来说，可以是无感知的。

如果是用MQ，j假设连续发送 3 条消息到 B, C , D 三个系统， 那么总时长将是 3ms+5ms = 8ms 这样对用户来说，其实就是无感知的。

• 削峰

先说个场景，假设 白天0-12流量风平浪静，每秒 100 个请求， 突然晚上直播带货 每秒 5K+ , 如果直接将这些流量打到数据库， MySQL 每秒抗 5K 个请求，大概率会崩掉。导致系统崩溃。

怎么办？

如果使用 MQ , 每秒写入 5K 请求到 MQ, A 系统每秒最多处理 2K 个请求，可以先将请求放到MQ 中， A 系统再慢慢拉取请求消息进行处理，这样的话，及时是业务高峰期的时候， A 系统也不会挂掉。

Kafka,、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别?

答：脑海中得出如下图：

特性ActiveMQRabbitMQRocketMQKafka单机吞吐量万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低一个数量级万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低一个数量级十万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ十万级别，Kafka最大优点就是吞吐量大，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，吞吐量会有小幅度的下降。这是RocketMQ的一大优势，可在同等数量机器下支撑大量的TopicTopic从几十个到几百个的时候，吞吐量会大幅下降。所以在同等机器数量下，Kafka尽量保证Topic数量不要过多。如果支撑大规模Topic需要增加更多的机器时效性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，基于主从架构实现可用性高，基于主从架构实现可用性非常高，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，可以做到零丢失经过参数配置，消息可以做到零丢失功能支持MQ领域的功能及其完备基于erlang开发，所以并发性能极强，性能极好，延时低MQ功能较为完备，分布式扩展性好功能较为简单，主要支持加单MQ功能优势非常成熟，功能强大，在业内大量公司和项目中都有应用erlang语言开发，性能极好、延时很低，吞吐量万级、MQ功能完备，管理界面非常好，社区活跃；互联网公司使用较多接口简单易用，阿里出品有保障，吞吐量大，分布式扩展方便、社区比较活跃，支持大规模的Topic、支持复杂的业务场景，可以基于源码进行定制开发超高吞吐量，ms级的时延，极高的可用性和可靠性，分布式扩展方便劣势偶尔有较低概率丢失消息，社区活跃度不高吞吐量较低，erlang开发不容易进行定制开发，集群动态扩展麻烦接口不是按照标准JMS规范走的，有的系统迁移要修改大量的代码，技术有被抛弃的风险有可能进行消息的重复消费应用主要用于解耦和异步，较少用在大规模吞吐的场景中都有使用用于大规模吞吐、复杂业务中在大数据的实时计算和日志采集中被大规模使用，是业界的标准 欢迎关注公众号：程序员财富自由之路

参考资料

• https://note.dolyw.com/mq/00-MQ-Select.html#_5-%E7%BC%BA%E7%82%B9
  -https://www.cnblogs.com/molao-doing/articles/6557305.html