2021年消息队列面试题汇总，找工作必看系列

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消息队列

题1：RabbitMQ 中消息基于什么传输？

由于TCP连接的创建和销毁开销较大，且并发数受系统资源限制，会造成性能瓶颈。

RabbitMQ使用信道的方式来传输数据。

信道是建立在真实的TCP连接内的虚拟连接，且每条TCP连接上的信道数量没有限制。

题2：Kafka分布式的情况下，如何保证消息的顺序消费？

Kafka分布式的单位是partition，同一个partition用一个write ahead log组织，所以可以保证FIFO的顺序。不同partition之间不能保证顺序。但是绝大多数用户都可以通过message key来定义，因为同一个key的message可以保证只发送到同一个partition。

Kafka中发送1条消息的时候，可以指定(topic,partition,key)3个参数。partiton和key是可选的。如果你指定了partition，那就是所有消息发往同1个partition，就是有序的。并且在消费端，Kafka保证，1个partition只能被1个consumer消费。或者你指定key（比如orderid），具有同1个key的所有消息，会发往同1个partition。

题3：Kafka 中如何控制消费的位置？

kafka使用seek(TopicPartition, long)指定新的消费位置。

用于查找服务器保留的最早和最新的offset 的特殊的方法也可用。seekToBeginning(Collection)和seekToEnd(Collection)

题4：Kafka 消费者故障，出现活锁问题如何解决？

出现“活锁”的情况，是它持续的发送心跳，但是没有处理。为了预防消费者在 这种情况下一直持有分区，我们使用max.poll.interval.ms 活跃检测机制。在此基础上，如果调用的poll的频率大于最大间隔，则客户端将主动地离开组，以 便其他消费者接管该分区。发生这种情况时，你会看到offset提交失败（调用commitSync()引发的CommitFailedException）。这是一种安全机制，保障 只有活动成员能够提交 offset。所以要留在组中，你必须持续调用poll。

消费者提供两个配置设置来控制poll循环：

max.poll.interval.ms：增大poll的间隔，可以为消费者提供更多的时间去处理返 回的消息（调用poll(long)返回的消息，通常返回的消息都是一批）。缺点是此值 越大将会延迟组重新平衡。

max.poll.records：此设置限制每次调用poll返回的消息数，这样可以更容易的预测每次poll间隔要处理的最大值。通过调整此值，可以减少poll间隔，减少重新平衡分组。

对于消息处理时间不可预测地的情况，这些选项是不够的。处理这种情况的推荐 方法是将消息处理移到另一个线程中，让消费者继续调用poll。

但是必须注意确 保已提交的offset不超过实际位置。另外，你必须禁用自动提交，并只有在线程 完成处理后才为记录手动提交偏移量（取决于你）。

还要注意，你需要pause暂停分区，不会从poll接收到新消息，让线程处理完之前返回的消息（如果你的处理能力比拉取消息的慢，那创建新线程将导致你机器内存溢出）。

题5：Kafka 消费者如何不自动提交偏移量，由应用提交？

将auto.commit.offset设为false，然后在处理一批消息后commitSync()或者异步提交commitAsync()即：

ConsumerRecords<> records = consumer.poll(); 
for(ConsumerRecord<> record : records){
   try{
       consumer.commitSync();
   }
}

题6：说一说 Kafka 中 ack 的三种机制？

request.required.acks 有三个值 0 1 -1(all)

0：生产者不会等待 broker 的 ack，这个延迟最低但是存储的保证最弱当 server 挂 掉的时候就会丢数据。

1：服务端会等待 ack 值 leader 副本确认接收到消息后发送 ack 但是如果 leader 挂掉后他不确保是否复制完成新 leader 也会导致数据丢失。

-1(all)：服务端会等所有的 follower 的副本受到数据后才会受到 leader 发出的 ack，这样数据不会丢失。

题7：Kafka 与传统 MQ 消息队列之间有三个关键区别？

1）Kafka持久化日志，这些日志可以被重复读取和无限期保留。

2）Kafka是一个分布式系统：它以集群的方式运行，可以灵活伸缩，在内部通过复制数据提升容错能力和高可用性。

3）Kafka支持实时的流式处理。

题8：Kafka 判断一个节点是否还活着有那两个条件？

1）节点必须可以维护和ZooKeeper的连接，Zookeeper通过心跳机制检查每个节点的连接；

2）如果节点是个follower,他必须能及时的同步leader的写操作，延时不能太久。

题9：数据传输的事务定义有哪三种？

和 MQTT 的事务定义一样都是3种。

1）最多一次: 消息不会被重复发送，最多被传输一次，但也有可能一次不传输。

2）最少一次: 消息不会被漏发送，最少被传输一次，但也有可能被重复传输。

3）精确的一次（Exactly once）: 不会漏传输也不会重复传输，每个消息都传输被一次而且仅仅被传输一次，这是大家所期望的。

题10：Zookeeper 对于 Kafka 的作用是什么？

Zookeeper是一个开放源码的、高性能的协调服务，它用于Kafka的分布式应用。

Zookeeper主要用于在集群中不同节点之间进行通信。

在Kafka中，它被用于提交偏移量，因此如果节点在任何情况下都失败了，它都可以从之前提交的偏移量中获取。

除此之外，它还执行其他活动，如:leader检测、分布式同步、配置管理、识别新节点何时离开或连接、集群、节点实时状态等等。