redis、rocketmq 高级面试考点

redis

redis如何保证原子性？

1 incr是原子操作的， 直接用redis的incr实现read和write的打包原子操作，就不会出现读了一半，然后被别人篡改了。 像批量设置多个值的场景可以用mset，批量获取多个值的mget，与incr相对应的decr，这些都是原子的。
2 即使redis支持很多原子命令，但是还是无法满足所有场景，于是redis在2.6之后开始支持开发者编写lua脚本传到redis中，使用lua脚本的好处就是：

减少网络开销，通过lua脚本可以一次性的将多个请求合并成一个请求。
原子操作，redis将lua脚本作为一个整体，执行过程中，不会被其他命令打断，不会出现竞态问题。
复用，客户端发送的lua脚本会永远存在redis服务中。

redis部署的方式有哪些？

单机模式
主从模式
哨兵模式
集群模式

redis以上的部署方式有哪些优势、弊端？

单机模式：

• 优点
  部署简单
• 缺点
  可支持的并发量少

主从模式：

• 优点：
  1 能够为后续的高可用机制打下基础
  2 在持久化的基础上能够将数据同步到其他机器，在极端情况下做到灾备的效果
  3 能够通过主写从读的形式实现读写分离提升Redis整体吞吐，并且读的性能可以通过对从节点进行线性扩容无限提升
• 缺点：
  1 全量数据同步时如果数据量比较大，在之前会导致线上短暂性的卡顿。
  2 一旦主节点宕机，需要人工干预从节点晋升为主节点，同时需要修改应用方的主节点地址，还需要命令所有从节点去复制新的主节点，整个过程需要人工干预。
  3 写入的QPS性能受到主节点限制，虽然主从复制能够通过读写分离来提升整体性能，但是只有从节点能够做到线性扩容升吞吐，写入的性能还是受到主节点限制木桶效应，整个Redis节点群能够存储的数据容量受到所有节点中内存最小的那台限制，比如一主两从架构：master=32GB、slave1=32GB、slave2=16GB，那么整个Redis节点群能够存储的最大容量为16GB 。

哨兵模式：数据的分布都是去中心化，可支持的读并发有限

• 优点：
  1 解决了之前主从切换需要人工干预问题，保证了一定意义上的高可用
• 缺点：
  1 全量数据同步仍然会导致线上出现短暂卡顿
  2 写入QPS仍然受到主节点单机限制，对于写入并发较高的项目无法满足需求
  3 仍然存在主从复制时的木桶效应问题，存储容量受到节点群中最小内存机器限制

集群模式:

redis分布式锁的底层原理

setnx,如果

redis使用过程中遇到的一些问题

缓存雪崩：短时间redis的key失效，所有的请求直接到数据库。
解决办法：设置key随机消失的时间。

缓存击穿：热key失效
解决办法：1 设置永不过期；

缓存穿透：使用不存在的key查询
解决办法：1、设置ip白名单，防止黑客攻击；2、对空值进行缓存

rocketMQ

如何保证消息的可靠性（不丢失）

保证消息的不丢失，主要从三个方面：生产端、broker端、消费端处理。

• 生产端
  在生产阶段，主要通过请求确认机制，来保证消息的可靠传递。
  1、同步发送的时候，要注意处理响应结果和异常。如果返回响应OK，表示消息成功发送到了Broker，如果响应失败，或者发生其它异常，都应该重试。
  2、异步发送的时候，应该在回调方法里检查，如果发送失败或者异常，都应该进行重试。
  3、如果发生超时的情况，也可以通过查询日志的API，来检查是否在Broker存储成功。
• broker端
  存储阶段，可以通过配置可靠性优先的 Broker 参数来避免因为宕机丢消息，简单说就是可靠性优先的场景都应该使用同步。
  1、消息只要持久化到CommitLog（日志文件）中，即使Broker宕机，未消费的消息也能重新恢复再消费。
  2、Broker的刷盘机制：同步刷盘和异步刷盘，不管哪种刷盘都可以保证消息一定存储在pagecache中（内存中），但是同步刷盘更可靠，它是Producer发送消息后等数据持久化到磁盘之后再返回响应给Producer。
  3、Broker通过主从模式来保证高可用，Broker支持Master和Slave同步复制、Master和Slave异步复制模式，生产者的消息都是发送给Master，但是消费既可以从Master消费，也可以从Slave消费。同步复制模式可以保证即使Master宕机，消息肯定在Slave中有备份，保证了消息不会丢失。
• 消费端
  Consumer保证消息成功消费的关键在于确认的时机，不要在收到消息后就立即发送消费确认，而是应该在执行完所有消费业务逻辑之后，再发送消费确认。因为消息队列维护了消费的位置，逻辑执行失败了，没有确认，再去队列拉取消息，就还是之前的一条。

消息积压如何处理

发生了消息积压，这时候就得想办法赶紧把积压的消息消费完，就得考虑提高消费能力，一般有两种办法：

• 消费者扩容：如果当前Topic的Message Queue的数量大于消费者数量，就可以对消费者进行扩容，增加消费者，来提高消费能力，尽快把积压的消息消费玩。

• 消息迁移Queue扩容：如果当前Topic的Message Queue的数量小于或者等于消费者数量，这种情况，再扩容消费者就没什么用，就得考虑扩容Message Queue。可以新建一个临时的Topic，临时的Topic多设置一些Message Queue，然后先用一些消费者把消费的数据丢到临时的Topic，因为不用业务处理，只是转发一下消息，还是很快的。接下来用扩容的消费者去消费新的Topic里的数据，消费完了之后，恢复原状。

如何保证不重复消费

对分布式消息队列来说，同时做到确保一定投递和不重复投递是很难的，就是所谓的“有且仅有一次” 。 RocketMQ择了确保一定投递，保证消息不丢失，但有可能造成消息重复。
处理消息重复问题，主要有业务端自己保证，主要的方式有两种：业务幂等和消息去重。

• 业务幂等：第一种是保证消费逻辑的幂等性，也就是多次调用和一次调用的效果是一样的。这样一来，不管消息消费多少次，对业务都没有影响。

• 消息去重：第二种是业务端，对重复的消息就不再消费了。这种方法，需要保证每条消息都有一个惟一的编号，通常是业务相关的，比如订单号，消费的记录需要落库，而且需要保证和消息确认这一步的原子性。
  具体做法是可以建立一个消费记录表，拿到这个消息做数据库的insert操作。给这个消息做一个唯一主键（primary key）或者唯一约束，那么就算出现重复消费的情况，就会导致主键冲突，那么就不再处理这条消息。

如何实现顺序消息

顺序消息是指消息的消费顺序和产生顺序相同，在有些业务逻辑下，必须保证顺序，比如订单的生成、付款、发货，这个消息必须按顺序处理才行。

顺序消息分为全局顺序消息和部分顺序消息，全局顺序消息指某个 Topic 下的所有消息都要保证顺序；

部分顺序消息只要保证每一组消息被顺序消费即可，比如订单消息，只要保证同一个订单 ID 个消息能按顺序消费即可。