面试官在面试候选人时,如果发现候选人的简历中写了在项目中使用了 MQ 技术(如 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ),基本都会抛出一个问题:在使用 MQ 的时候,怎么确保消息 100% 不丢失?
这个问题在实际工作中很常见,既能考察候选者对于 MQ 中间件技术的掌握程度,又能很好地区分候选人的能力水平。接下来,我们就从这个问题出发,探讨你应该掌握的基础知识和答题思路,以及延伸的面试考点。
以京东系统为例,用户在购买商品时,通常会选择用京豆抵扣一部分的金额,在这个过程中,交易服务和京豆服务通过 MQ 消息队列进行通信。在下单时,交易服务发送“扣减账户 X 100 个京豆”的消息给 MQ 消息队列,而京豆服务则在消费端消费这条命令,实现真正的扣减操作。
那在这个过程中你会遇到什么问题呢?
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要知道,在互联网面试中,引入 MQ 消息中间件最直接的目的是:做系统解耦合流量控制,追其根源还是为了解决互联网系统的高可用和高性能问题。
不过引入 MQ 虽然实现了系统解耦合流量控制,也会带来其他问题。
引入 MQ 消息中间件实现系统解耦,会影响系统之间数据传输的一致性。 在分布式系统中,如果两个节点之间存在数据同步,就会带来数据一致性的问题。同理,在这一讲你要解决的就是:消息生产端和消息消费端的消息数据一致性问题(也就是如何确保消息不丢失)。
而引入 MQ 消息中间件解决流量控制 , 会使消费端处理能力不足从而导致消息积压,这也是你要解决的问题。
所以你能发现,问题与问题之间往往是环环相扣的,面试官会借机考察你解决问题思路的连贯性和知识体系的掌握程度。
那面对“在使用 MQ 消息队列时,如何确保消息不丢失”这个问题时,你要怎么回答呢?首先,你要分析其中有几个考点,比如:
候选人在回答时,要先让面试官知道你的分析思路,然后再提供解决方案 :网络中的数据传输不可靠,想要解决如何不丢消息的问题,首先要知道哪些环节可能丢消息,以及我们如何知道消息是否丢失了,最后才是解决方案(而不是上来就直接说自己的解决方案)。就好比“架构设计”“架构”体现了架构师的思考过程,而“设计”才是最后的解决方案,两者缺一不可。
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我们首先来看消息丢失的环节,一条消息从生产到消费完成这个过程,可以划分三个阶段,分别为消息生产阶段,消息存储阶段和消息消费阶段。
方案看似万无一失,每个阶段都能保证消息的不丢失,但在分布式系统中,故障不可避免,作为消息生产端,你并不能保证 MQ 是不是弄丢了你的消息,消费者是否消费了你的消息,所以,本着 Design for Failure 的设计原则,你还是需要一种机制,来 Check 消息是否丢失了。
紧接着,你还可以向面试官阐述怎么进行消息检测? 总体方案解决思路为:在消息生产端,给每个发出的消息都指定一个全局唯一 ID,或者附加一个连续递增的版本号,然后在消费端做对应的版本校验。
具体怎么落地实现呢?你可以利用拦截器机制。 在生产端发送消息之前,通过拦截器将消息版本号注入消息中(版本号可以采用连续递增的 ID 生成,也可以通过分布式全局唯一 ID生成)。然后在消费端收到消息后,再通过拦截器检测版本号的连续性或消费状态,这样实现的好处是消息检测的代码不会侵入到业务代码中,可以通过单独的任务来定位丢失的消息,做进一步的排查。
这里需要你注意:如果同时存在多个消息生产端和消息消费端,通过版本号递增的方式就很难实现了,因为不能保证版本号的唯一性,此时只能通过全局唯一 ID 的方案来进行消息检测,具体的实现原理和版本号递增的方式一致。
现在,你已经知道了哪些环节(消息存储阶段、消息消费阶段)可能会出问题,并有了如何检测消息丢失的方案,然后就要给出解决防止消息丢失的设计方案。
回答完“如何确保消息不会丢失?” 之后,面试官通常会追问“怎么解决消息被重复消费的问题? ”
比如:在消息消费的过程中,如果出现失败的情况,通过补偿的机制发送方会执行重试,重试的过程就有可能产生重复的消息,那么如何解决这个问题?
这个问题其实可以换一种说法,就是如何解决消费端幂等性问题(幂等性,就是一条命令,任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同),只要消费端具备了幂等性,那么重复消费消息的问题也就解决了。
我们还是来看扣减京豆的例子,将账户 X 的金豆个数扣减 100 个,在这个例子中,我们可以通过改造业务逻辑,让它具备幂等性。
最简单的实现方案,就是在数据库中建一张消息日志表 , 这个表有两个字段:消息 ID 和消息执行状态。这样,我们消费消息的逻辑可以变为:在消息日志表中增加一条消息记录,然后再根据消息记录,异步操作更新用户京豆余额。
因为我们每次都会在插入之前检查是否消息已存在,所以就不会出现一条消息被执行多次的情况,这样就实现了一个幂等的操作。当然,基于这个思路,不仅可以使用关系型数据库,也可以通过 Redis 来代替数据库实现唯一约束的方案。
在这里我多说一句,想要解决“消息丢失”和“消息重复消费”的问题,有一个前提条件就是要实现一个全局唯一 ID 生成的技术方案。这也是面试官喜欢考察的问题,你也要掌握。
在分布式系统中,全局唯一 ID 生成的实现方法有数据库自增主键、UUID、Redis,Twitter-Snowflake 算法,我总结了几种方案的特点,你可以参考下。
我提醒你注意,无论哪种方法,如果你想同时满足简单、高可用和高性能,就要有取舍,所以你要站在实际的业务中,说明你的选型所考虑的平衡点是什么。我个人在业务中比较倾向于选择 Snowflake 算法,在项目中也进行了一定的改造,主要是让算法中的 ID 生成规则更加符合业务特点,以及优化诸如时钟回拨等问题。
当然,除了“怎么解决消息被重复消费的问题?”之外,面试官还会问到你“消息积压”。 原因在于消息积压反映的是性能问题,解决消息积压问题,可以说明候选者有能力处理高并发场景下的消费能力问题。
你在解答这个问题时,依旧要传递给面试官一个这样的思考过程: 如果出现积压,那一定是性能问题,想要解决消息从生产到消费上的性能问题,就首先要知道哪些环节可能出现消息积压,然后在考虑如何解决。
因为消息发送之后才会出现积压的问题,所以和消息生产端没有关系,又因为绝大部分的消息队列单节点都能达到每秒钟几万的处理能力,相对于业务逻辑来说,性能不会出现在中间件的消息存储上面。毫无疑问,出问题的肯定是消息消费阶段,那么从消费端入手,如何回答呢?
如果是线上突发问题,要临时扩容,增加消费端的数量,与此同时,降级一些非核心的业务。通过扩容和降级承担流量,这是为了表明你对应急问题的处理能力。
其次,才是排查解决异常问题,如通过监控,日志等手段分析是否消费端的业务逻辑代码出现了问题,优化消费端的业务处理逻辑。
最后,如果是消费端的处理能力不足,可以通过水平扩容来提供消费端的并发处理能力,但这里有一个考点需要特别注意 , 那就是在扩容消费者的实例数的同时,必须同步扩容主题 Topic 的分区数量,确保消费者的实例数和分区数相等。如果消费者的实例数超过了分区数,由于分区是单线程消费,所以这样的扩容就没有效果。
比如在 Kafka 中,一个 Topic 可以配置多个 Partition(分区),数据会被写入到多个分区中,但在消费的时候,Kafka 约定一个分区只能被一个消费者消费,Topic 的分区数量决定了消费的能力,所以,可以通过增加分区来提高消费者的处理能力。
至此,我们讲解了 MQ 消息队列的热门问题的解决方案,无论是初中级还是高级研发工程师,本篇文章的内容都是你需要掌握的,你都可以从这几点出发,与面试官进行友好的交流。我来总结一下今天的重点内容。
在回答问题的时候,你需要特别注意的是,让面试官了解到你的思维过程,这种解决问题的能力是面试官更为看中的,比你直接回答一道面试题更有价值。
另外,如果你应聘的部门是基础架构部,那么除了要掌握本讲中的常见问题的主线知识以外,还要掌握消息中间件的其他知识体系,如: