史上最全RocketMq面试大全之各种Mq对比及RocketMq架构简介

古城微笑少年丶 2022-08-29 04:30 296阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  1. Mq介绍
 *   *  1.1 为什么要用Mq
     *   *  (1) 应用解耦
         *  (2) 流量削峰
         *  (3) 数据分发
     *  1.2 常见的MQ特点对比
 *  2. RocketMq
 *   *  2.1 RocketMq架构
     *  2.2 RocketMq架构角色介绍
     *   *  (1) NameServer
         *  (2) Topic、Tag、Queue、GroupName
         *  (3) Broker-存放消息
         *  (4) Producer-生产者
         *  (5) Consumer-消费消息

--------------------

# 1. Mq介绍 #

## 1.1 为什么要用Mq ##

Mq全称Message quene, 消息队列. 是一种"先进先出"的数据结构.  
![在这里插入图片描述][9a067459a897411087071e26465ceb50.png]  
其应用场景主要包含以下3个方面

### (1) 应用解耦 ###

*  系统的耦合性越高, 容错性就越低. 以电商应用为例, 用户创建订单后, 如果耦合调用库存在系统, 物流系统, 支付系统, 任何一个子系统出了故障或者因为升级等原因暂时不可用, 都会造成下单操作异常, 影响用户使用体验.
 *  使用消息队列解耦合, 系统的耦合性就会提高了. 比如物流系统发生了故 障, 需要几分钟才能来修复, 在这段时间内, 物流系统要处理的数据被缓存到消息队列中, 用户的下单操作正常完成. 当物流系统恢复后, 补充处理存在消息队列中的订单消息即可, 终端系统感知不到物流系统发生过几分钟故障.  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTkwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### (2) 流量削峰 ###

*  应用系统如果遇到系统请求流量的瞬间猛增, 有可能会将系统压垮.
 *  有了消息队列可以将大量请求缓存起来, 分散到很长一段时间处理, 这样可以大大提高系统的稳定性和用户体验.  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTkwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

### (3) 数据分发 ###

*  通过消息队列可以让数据在多个系统之间进行流通. 数据的产生方不需要关心谁来使用数据, 只需要将数据发送到消息队列, 数据使用方直接在消息队列中直接获取数据即可.  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTkwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

## 1.2 常见的MQ特点对比 ##

常见的Mq产品包括Kafka, ActiveMQ, RabbitMQ, RocketMQ.  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTkwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
综上所述，各种对比之后，我个人倾向于是：

*  一般的业务系统要引入MQ，最早大家都用ActiveMQ，但是现在确实大家用的不多了，没经过大规模吞吐量场景的验证，社区也不是很活跃，所以大家还是算了吧，我个人不推荐用这个了；
 *  后来大家开始用RabbitMQ，但是确实erlang语言阻止了大量的java工程师去深入研究和掌控他，对公司而言，几乎处于不可控的状态，但是确实人是开源的，比较稳定的支持，活跃度也高；
    
    不过现在确实越来越多的公司，会去用RocketMQ，确实很不错，但是我提醒一下自己想好社区万一突然黄掉的风险，对自己公司技术实力有绝对自信的，我推荐用RocketMQ，否则回去老老实实用RabbitMQ吧，人是活跃开源社区，绝对不会黄.
 *  所以中小型公司，技术实力较为一般，技术挑战不是特别高，用RabbitMQ是不错的选择；大型公司，基础架构研发实力较强，用RocketMQ是很好的选择.
 *  如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用Kafka是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝对不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范.

# 2. RocketMq #

## 2.1 RocketMq架构 ##

RocketMQ作为一款纯java、分布式、队列模型的开源消息中间件，支持事务消息、顺序消息、批量消息、定时消息、消息回溯等。RocketMQ由阿里巴巴开源.  
RocketMq是属于非常高的分布式架构模式, 我们详细介绍下它的各个角色.  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTkwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

如图所示为RocketMq基本的部署结构, 主要分为NameServer集群, Broker集群, Producer集群和Consumer集群四个部分.

*  NameServer: 管理Broker集群, 类似于分布式开发中的注册中心.
 *  Broker: 暂存和传输消息
    
     *  Topic、Tag、Queue、GroupName  
        Topic 与 Tag 都是业务上用来归类的标识，区分在于 Topic 是一级分类，而 Tag 可以理解为是二级分类
 *  Producer: 消息的发送者
 *  Consumer: 消息的接受者

**大致流程:**

1.  Broker在启动的时候会向NameServere注册并定时发送心跳, 单个Broker节点与所有的NameServer节点保持长连接及心跳, 定时每隔(30秒)注册Topic信息到所有的NameServer中.
2.  NameServer定时每隔(10s)扫描所有存活Broker的连接, 如果NameServer超过2分钟没有收到心跳, 则NameServer会断开与Broker的连接. 底层的通信和连接都是基于Netty实现的.
3.  Producer在启动的时候会到NameServer上去拉取Topic所属的Broker具体地址, 然后向具体的Broker发送消息.
4.  为了消除单点故障, 增加可靠性或增大吞吐量, 可以在多台机器上部署多个nameServer和broker, 并且为每个broker部署一个或多个slave.

## 2.2 RocketMq架构角色介绍 ##

### (1) NameServer ###

NameServer的作用是Broker的注册中心.

*  **每个NameServer节点互相之间是独立的, 没有任何信息交互**, 也就不存在任何的选主或主从切换之类的问题, 因此NameServer是很轻量级的.
 *  单个NameServer节点中存储了活跃的Broker列表(包括master和slave), 这里活跃的定义是与NameServer保持有心跳.

### (2) Topic、Tag、Queue、GroupName ###

Topic与Tag都是业务上用来归类的标识, 区分在于Topic是一级分类, 而Tag可以理解为是二级分类.

*  **Topic**
    
    1.  **Topic**翻译为话题。我们可以理解为第一级消息类型，比如一个电商系统的消息可以分为：交易消息、物流消息等，一条消息必须有一个Topic
    2.  是生产者在发送消息和消费者在拉取消息的类别. 一个生产者可以发送不同类型Topic的消息。消费者组可以订阅一个或多个主题.
 *  **Tag**
    
    1.  **Tag**翻译为标签, 可以理解为第二级消息类型，交易创建消息，交易完成消息… 一条消息可以没有Tag.
    2.  为用户提供了额外的灵活性。有了标签，方便RocketMQ提供的查询功能
 *  **Queue**
    
    1.  一个Topic下, 可以设置多个queue(消息队列), 默认是4个队列. 当我们发送消息时, 需要指定该消息的topic. RocketMq会轮询该topic下的所有队列, 将消息发送出去.
    2.  在 RocketMQ 中，所有消息队列都是持久化，长度无限的数据结构. 所谓长度无限是指队列中的每个存储单元都是定长，访问其中的存储单元使用 Offset 来访问，offset 为 java long 类型，64 位，理论上在 100年内不会溢出，所以认为是长度无限.
 *  **groupName**  
    RocketMQ中也有组的概念。代表具有相同角色的生产者组合或消费者组合，称为生产者组或消费者组.
    
    1.  作用在集群也就是HA的情况下, 一个生产者宕机了, 本地事务回滚后, 可以继续联系该组中的其他生产者, 保证业务可以继续进行.
    2.  在消费者组中, 可以实现消息消费的负载均衡和消息容错目标.
    3.  有了GroupName，在集群下，动态扩展容量很方便。只需要在新加的机器中，配置相同的GroupName。启动后，就立即能加入到所在的群组中，参与消息生产或消费.

### (3) Broker-存放消息 ###

*  Broker中存放**Topic**信息.
    
    1.  Broker上存放Topic信息, Topic由多个队列组成, 队列会平均分散在多个Broker上.
    2.  消息发送方发消息会自动轮询所有可以发送的Broker, 尽量平均分布到所有队列中, 最终的效果是所有消息都平均落到每个Broker上.  
        ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTkwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]
 *  Broker是具体提供业务的服务器, 单个Broker节点与所有的NameServer节点保持长连接及心跳, 定时每隔(30秒)注册Topic信息到所有的NameServer中.
 *  NameServer定时每隔(10s)扫描所有存活Broker的连接, 如果NameServer超过2分钟没有收到心跳, 则NameServer会断开与Broker的连接. 底层的通信和连接都是基于Netty实现的的.

### (4) Producer-生产者 ###

*  与NameServer的关系  
    单个Producer和一台NameServer节点(随机选择) 保持长连接, 定时查询
 *  与Broker的关系  
    单个Produce和与其关联的所有broker保持长连接, 并维持心跳. 默认情况下消息发送采用轮询方式, 会均匀发到对应Topic的所有queue中.

### (5) Consumer-消费消息 ###

*  与nameserver的关系  
    单个Consumer和一台NameServer保持长连接，定时查询topic配置信息，如果该NameServer挂掉，消费者会自动连接下一个NameServer，直到有可用连接为止，并能自动重连。与NameServer之间没有心跳。
 *  与broker的关系  
    单个Consumer和与其关联的所有broker保持长连接，并维持心跳，失去心跳后，则关闭连接，并向该消费者分组的所有消费者发出通知，分组内消费者重新分配队列继续消费。

**消费者类型**  
RocketMQ有2种常见的消费模式, 分别是DefaultMQPushConsumer和DefaultMQPullConsumer模式, 这2种模式字面理解一个是推送消息, 一个是拉取消息. 但无论是Push还是Pull, 其本质都是拉取消息, 只是实现机制不一样.

*  push consume 推模式  
    其实并不是Broker主动向Consumer推送消息, 而是consumer向broker发出请求, 保持了一种长链接, broker会每4秒检测一次是否有消息, 如果有消息, 则将消息推送给consumer. 使用push模式实现消息消费, broker会主动记录消息消费的偏移量.
 *  pull consume 拉模式  
    拉模式是消费方主动去broker拉取数据, 一般会在本地使用定时任务实现, 使用它获得消息状态方便, 负载均衡性能可控, 但消息的及时性差, 而且需要手动记录消息消费的偏移量信息, 所以在工作中多数情况推荐使用Push模式.

**消费模式**

*  集群模式：在默认情况下，就是集群消费，此时消息发出去后将只有一个消费者能获取消息。
 *  广播模式：一条消息被多个Consumer消费。消息会发给Consume Group中的每一个消费者进行消费。

[9a067459a897411087071e26465ceb50.png]: /images/20220829/8899b814886c4679af6115ae6e273cdd.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTkwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220829/96025f000b62407280f2a18681ce2a0d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTkwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220829/7fcd68b4fb414cce8c1b87155e84b526.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTkwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220829/7aca06cb6ed144cdba1a6c05c6e89df7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTkwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220829/f3b0e82a1f644d74aea395abb4eca537.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTkwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220829/0fd9e04d6f244284b1c8ce436ba294b4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjY0MTkwOQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20220829/311a11ed8464447bbab45fffe9844940.png