常见面试题（七）消息中间件

https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/9443270.html

1、消息队列的使用场景

解耦、异步、削峰

2、消息队列的重发、补偿策略

主要因为消费者从队列获取消息，未处理完成发生故障，恢复启动后可能会丢失刚才处理失败的消息。

activeMQ消息监听器一般为：MessageListener。而使用SessionAwareMessageListener可以在消费者处理失败的时候重发，默认6次仍然失败后放入死信队列

kafka：设置手动提交消息偏移，消费者在消息处理成功后手动异步或者同步提交偏移量offset

3、如何保证消息的有序性

kafka：只保证partition内的消息有序，针对多分区情况，需要根据实际的业务场景，应用代码需要实现，如：生产者通过算法将同一个业务ID的数据有序的发送到同一个partition，消费者采用多线程处理消息时，可以将fetch的消息放入内存队列

activemq：consumer.exclusive=true,如果有2个consumer都是这样配置的，broker只会把队列消息发送给其中一个consumer，如果这个consumer挂掉了，broker会把消息推送给另外的consumer，这样就保证了按顺序消费消息。在cusomer中如果是多线程处理消息，则需要对消息进行本地队列控制

4、如何保证消息不丢失

kafka：https://www.cnblogs.com/likehua/p/3999538.html

1)kafka集群保证不丢失：当leader副本宕机，无同步副本时，非同步副本会当选leader时会丢失消息，保证kafka系统中至少有两个同步副本。一个肯定是首领副本，另外一个是从的副本。此时需要kafka的另外一个参数 最小同步副本数 **min,insync.replicas**只有保证kafka收到生产者的消息之后，至少有 “最小同步副本数“ 的副本收到消息，才能保证在主宕机时消息不丢失。这个参数的意思是 kafka收到生产者消息之后，至少几个同步副本，同步之后，才给客户端消息确认。

2）生产者发送保证不丢失：

涉及到一个参数 acks ，有三个 0, 1, all

0 ，那么代表发送过去，不等待kafka消息确认，认为成功,一定会丢失消息，可能kafka集群正在选举，此时就无法收到任何异常。

如果是1，那么代表发送过去，等待首领副本确认消息，认为成功.首领肯定收到了消息，写入了分区文件（不一定落盘）。

如果是all, 那么代表发送过去之后，消息被写入所有同步副本之后 ，认为成功。

3）消费者处理时保证不丢失：

enable.auto.commit自动提交 ，如果开启了自动提交，那么系统会自动进行提交offset。可能会引起，并未消费掉，就提交了offset.引起数据的丢失。

activemq:消息确认机制 ack

5、如何保证消息不重复

MQ中间件都可能出现消息重复的情况，在系统设计的时候需要考虑重复消息的幂等性

kafka可关闭手动提交偏移量

消息被路由到哪个partition上,由producer客户端决定

一个分区只被一个消费者消费

6、activemq与kafka设计上的不同

1）amq消息时push推送给消费者，kafka则是消费者fetch主动获取

2）kafka被消费的消息不会被立即删除，被写入日志文件，定期删除

3）kafka中的broker和consumer都是轻量级的，不需要控制消息的状态，也没有复杂的消息确认机制，通过offset记录消费的位置

4）消息传送机制

传统mq消息传输担保非常直接:有且只有一次(exactly once)，kafka则不同： 

a. at most once: 最多一次,这个和JMS中"非持久化"消息类似.发送一次,无论成败,将不会重发.

   b、 at least once: 消息至少发送一次,如果消息未能接受成功,可能会重发,直到接收成功.首选

   c、 exactly once: 消息只会发送一次.

activemq：虽然支持主从、集群，集群功能很弱，只有failover功能；支持广播和队列模式

7、kafka吞吐量高的原因

顺序读写、零拷贝、分区分段、批量发送、数据压缩

8、kafka 主从同步怎么实现

leader负责处理所有的接入。并广播这些，flowers向普通的consumer那样从leader那里拉取消息并保存在自己的日志文件中。

9、利用mq怎么实现最终一致性

订单服务，库存服务，在保存订单成功后，向队列中发送一条消息，库存服务进行处理，达到最后一致性

会有几种异常情况：消息未到达队列、消息未被消费、消费过程中出现异常等情况，需要应用有针对性的进行处理

10、kafka分区与消费者关系：https://www.cnblogs.com/cjsblog/p/9664536.html