Skip to content

Latest commit

 

History

History
203 lines (148 loc) · 10.6 KB

rocketmq-questions.md

File metadata and controls

203 lines (148 loc) · 10.6 KB
Raw
title category tag
RocketMQ常见面试题总结
高性能
RocketMQ
消息队列

本文来自读者 PR。

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，例如下：

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

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。

3 参考

  1. 《RocketMQ 技术内幕》：https://blog.csdn.net/prestigeding/article/details/85233529
  2. 十分钟入门 RocketMQ：https://developer.aliyun.com/article/66101
  3. 分布式事务的种类以及 RocketMQ 支持的分布式消息：https://www.infoq.cn/article/2018/08/rocketmq-4.3-release
  4. 滴滴出行基于 RocketMQ 构建企业级消息队列服务的实践：https://yq.aliyun.com/articles/664608
  5. 基于《RocketMQ 技术内幕》源码注释：https://github.com/LiWenGu/awesome-rocketmq