个人背景

如标题所示，我的个人背景非常简单，Java开发经验1年半，学历普通，2本本科毕业，毕业后出来就一直在Crud，在公司每天重复的工作对我的技术提升并没有什么帮助，但小镇出来的我也深知自我努力的重要性，想要改变“命运”，没有背景没有资本的人，只能通过勤奋获得。

幸运女神往往会眷顾努力的人，所以当好运降临到我头上，我并不诧异，目前拿到了美团30K的offer，下文也不说废话，主要分享我这次“美团面试经历”和“个人学习方法”，希望能帮助到你们。

传统模式的缺点：

• 系统间耦合性太强，如上图所示，系统A在代码中直接调用系统B和系统C的代码，如果将来D系统接入，系统A还需要修改代码，过于麻烦！

中间件模式:

传统模式的缺点：

• 一些非必要的业务逻辑以同步的方式运行，太耗费时间。

中间件模式:

传统模式的缺点：

• 并发量大的时候，所有的请求直接怼到数据库，造成数据库连接异常

中间件模式:

综合上面的材料得出以下两点:

(1)中小型软件公司，建议选RabbitMQ.

一方面，erlang语言天生具备高并发的特性，而且他的管理界面用起来十分方便。

正所谓，成也萧何，败也萧何！他的弊端也在这里，虽然RabbitMQ是开源的，然而国内有几个能定制化开发erlang的程序员呢/p>

所幸，RabbitMQ的社区十分活跃，可以解决开发过程中遇到的bug，这点对于中小型公司来说十分重要。

不考虑rocketmq和kafka的原因是，一方面中小型软件公司不如互联网公司，数据量没那么大，选消息中间件，应首选功能比较完备的，所以kafka排除。

不考虑rocketmq的原因是，rocketmq是阿里出品，如果阿里放弃维护rocketmq，中小型公司一般抽不出人来进行rocketmq的定制化开发，因此不推荐。

(2)大型软件公司，根据具体使用在rocketMq和kafka之间二选一

一方面，大型软件公司，具备足够的资金搭建分布式环境，也具备足够大的数据量。

针对rocketMQ,大型软件公司也可以抽出人手对rocketMQ进行定制化开发，毕竟国内有能力改JAVA源码的人，还是相当多的。

至于kafka，根据业务场景选择，如果有日志采集功能，肯定是首选kafka了。具体该选哪个，看使用场景。

4、如何保证消息队列是高可用的/h3>

分析:在第二点说过了，引入消息队列后，系统的可用性下降。在生产中，没人使用单机模式的消息队列。

因此，作为一个合格的程序员，应该对消息队列的高可用有很深刻的了解。

如果面试的时候，面试官问，你们的消息中间件如何保证高可用的/p>

如果你的回答只是表明自己只会订阅和发布消息，面试官就会怀疑你是不是只是自己搭着玩，压根没在生产用过。

因此，请做一个爱思考，会思考，懂思考的程序员。

回答:这问题，其实要对消息队列的集群模式要有深刻了解，才好回答。

以rcoketMQ为例，他的集群就有多master 模式、多master多slave异步复制模式、多 master多slave同步双写模式。

多master多slave模式部署架构图(网上找的,偷个懒，懒得画):

如上图所示，一个典型的Kafka集群中包含若干Producer（可以是web前端产生的Page View，或者是服务器日志，系统CPU、Memory等），若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高），若干Consumer Group，以及一个Zookeeper集群。

Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。

Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。

至于rabbitMQ,也有普通集群和镜像集群模式，自行去了解，比较简单，两小时即懂。

要求，在回答高可用的问题时，应该能逻辑清晰的画出自己的MQ集群架构或清晰的叙述出来。

5、如何保证消息不被重复消费/h3>

分析:这个问题其实换一种问法就是，如何保证消息队列的幂等性/strong>

这个问题可以认为是消息队列领域的基本问题。换句话来说，是在考察你的设计能力，这个问题的回答可以根据具体的业务场景来答，没有固定的答案。

回答:先来说一下为什么会造成重复消费/strong>

其实无论是那种消息队列，造成重复消费原因其实都是类似的。

正常情况下，消费者在消费消息时候，消费完毕后，会发送一个确认信息给消息队列，消息队列就知道该消息被消费了，就会将该消息从消息队列中删除。只是不同的消息队列发送的确认信息形式不同

例如RabbitMQ是发送一个ACK确认消息，RocketMQ是返回一个CONSUME_SUCCESS成功标志，kafka实际上有个offset的概念

简单说一下(如果还不懂，出门找一个kafka入门到精通教程),就是每一个消息都有一个offset，kafka消费过消息后，需要提交offset，让消息队列知道自己已经消费过了。

那造成重复消费的原因/p>

就是因为网络传输等等故障，确认信息没有传送到消息队列，导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了，再次将该消息分发给其他的消费者。

如何解决个问题针对业务场景来答分以下几点

(1)比如，你拿到这个消息做数据库的insert操作。

那就容易了，给这个消息做一个唯一主键，那么就算出现重复消费的情况，就会导致主键冲突，避免数据库出现脏数据。

(2)再比如，你拿到这个消息做redis的set的操作

那就容易了，不用解决。因为你无论set几次结果都是一样的，set操作本来就算幂等操作。

(3)如果上面两种情况还不行，上大招。

准备一个第三方介质,来做消费记录。以redis为例，给消息分配一个全局id，只要消费过该消息，将以K-V形式写入redis。那消费者开始消费前，先去redis中查询有没消费记录即可。

6、如何保证消费的可靠性传输/h3>

分析:我们在使用消息队列的过程中，应该做到消息不能多消费，也不能少消费。如果无法做到可靠性传输，可能给公司带来千万级别的财产损失。

同样的，如果可靠性传输在使用过程中，没有考虑到，这不是给公司挖坑么，你可以拍拍屁股走了，公司损失的钱，谁承担。

还是那句话，认真对待每一个项目，不要给公司挖坑

回答:其实这个可靠性传输，每种MQ都要从三个角度来分析:生产者弄丢数据、消息队列弄丢数据、消费者弄丢数据

RabbitMQ

(1)生产者丢数据

从生产者弄丢数据这个角度来看，RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息。

transaction机制就是说，发送消息前，开启事物(channel.txSelect())，然后发送消息，如果发送过程中出现什么异常，事物就会回滚(channel.txRollback())，如果发送成功则提交事物(channel.txCommit())。

然而缺点就是吞吐量下降了。因此，按照博主的经验，生产上用confirm模式的居多。

一旦channel进入confirm模式，所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始)

一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，rabbitMQ就会发送一个Ack给生产者(包含消息的唯一ID)

这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了.如果rabiitMQ没能处理该消息，则会发送一个Nack消息给你，你可以进行重试操作。

处理Ack和Nack的代码如下所示（说好不上代码的，偷偷上了）:

(2)消息队列丢数据

处理消息队列丢数据的情况，一般是开启持久化磁盘的配置。

这个持久化配置可以和confirm机制配合使用，你可以在消息持久化磁盘后，再给生产者发送一个Ack信号。

这样，如果消息持久化磁盘之前，rabbitMQ阵亡了，那么生产者收不到Ack信号，生产者会自动重发。

那么如何持久化呢，这里顺便说一下吧，其实也很容易，就下面两步

1、将queue的持久化标识durable设置为true,则代表是一个持久的队列

2、发送消息的时候将deliveryMode=2

这样设置以后，rabbitMQ就算挂了，重启后也能恢复数据

(3)消费者丢数据

消费者丢数据一般是因为采用了自动确认消息模式。

这种模式下，消费者会自动确认收到信息。这时rahbitMQ会立即将消息删除，这种情况下如果消费者出现异常而没能处理该消息，就会丢失该消息。

至于解决方案，采用手动确认消息即可。

kafka

2、读源码，看实战笔记，学习大神思路

“编程语言是程序员的表达的方式，而架构是程序员对世界的认知”。所以，程序员要想快速认知并学习架构，读源码是必不可少的。阅读源码，是解决问题 + 理解事物，更重要的：看到源码背后的想法；程序员说：读万行源码，行万种实践。

Spring源码深度解析：

Redis学习笔记：

3、面试前夕，刷题冲刺

面试的前一周时间内，就可以开始刷题冲刺了。请记住，刷题的时候，技术的优先，算法的看些基本的，比如排序等即可，而智力题，除非是校招，否则一般不怎么会问。

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[外链图片转存中…(img-iaZGyh2U-1622445481397)]

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来源：普通网友