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PHP面试知识点整理归纳-高并发

1、什么是rabbitmq

采用AMQP高级消息队列协议的一种消息队列技术,最大的特点就是消费并不需要确保提供方存在,实现了服务之间的高度解耦

2、为什么要使用rabbitmq

  1. 在分布式系统下具备异步,削峰,负载均衡等一系列高级功能;
  2. 拥有持久化的机制,进程消息,队列中的信息也可以保存下来。
  3. 实现消费者和生产者之间的解耦。
  4. 对于高并发场景下,利用消息队列可以使得同步访问变为串行访问达到一定量的限流,利于数据库的操作。
  5. 可以使用消息队列达到异步下单的效果,排队中,后台进行逻辑下单。

3、使用rabbitmq的场景

  1. 服务间异步通信
  2. 顺序消费
  3. 定时任务
  4. 请求削峰

4、如何确保消息正确地发送至RabbitMQ? 如何确保消息接收方消费了消息?

发送方确认模式

将信道设置成confirm模式(发送方确认模式),则所有在信道上发布的消息都会被指派一个唯一的ID。

一旦消息被投递到目的队列后,或者消息被写入磁盘后(可持久化的消息),信道会发送一个确认给生产者(包含消息唯一ID)。

如果RabbitMQ发生内部错误从而导致消息丢失,会发送一条nack(not acknowledged,未确认)消息。

发送方确认模式是异步的,生产者应用程序在等待确认的同时,可以继续发送消息。当确认消息到达生产者应用程序,生产者应用程序的回调方法就会被触发来处理确认消息。

接收方确认机制

接收方消息确认机制

消费者接收每一条消息后都必须进行确认(消息接收和消息确认是两个不同操作)。只有消费者确认了消息,RabbitMQ才能安全地把消息从队列中删除。

这里并没有用到超时机制,RabbitMQ仅通过Consumer的连接中断来确认是否需要重新发送消息。也就是说,只要连接不中断,RabbitMQ给了Consumer足够长的时间来处理消息。保证数据的最终一致性;

下面罗列几种特殊情况

如果消费者接收到消息,在确认之前断开了连接或取消订阅,RabbitMQ会认为消息没有被分发,然后重新分发给下一个订阅的消费者。(可能存在消息重复消费的隐患,需要去重)

如果消费者接收到消息却没有确认消息,连接也未断开,则RabbitMQ认为该消费者繁忙,将不会给该消费者分发更多的消息。

5.如何避免消息重复投递或重复消费?

在消息生产时,MQ内部针对每条生产者发送的消息生成一个inner-msg-id,作为去重的依据(消息投递失败并重传),避免重复的消息进入队列;

在消息消费时,要求消息体中必须要有一个bizId(对于同一业务全局唯一,如支付ID、订单ID、帖子ID等)作为去重的依据,避免同一条消息被重复消费。

6、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。

7、消息如何分发?

若该队列至少有一个消费者订阅,消息将以循环(round-robin)的方式发送给消费者。每条消息只会分发给一个订阅的消费者(前提是消费者能够正常处理消息并进行确认)。 通过路由可实现多消费的功能

8、消息怎么路由?

消息提供方->路由->一至多个队列 消息发布到交换器时,消息将拥有一个路由键(routing key),在消息创建时设定。 通过队列路由键,可以把队列绑定到交换器上。

消息到达交换器后,RabbitMQ会将消息的路由键与队列的路由键进行匹配(针对不同的交换器有不同的路由规则);

常用的交换器主要分为一下三种

  • fanout:如果交换器收到消息,将会广播到所有绑定的队列上
  • direct:如果路由键完全匹配,消息就被投递到相应的队列
  • topic:可以使来自不同源头的消息能够到达同一个队列。 使用topic交换器时,可以使用通配符

9、如何确保消息不丢失?

消息持久化,当然前提是队列必须持久化 RabbitMQ确保持久性消息能从服务器重启中恢复的方式是,将它们写入磁盘上的一个持久化日志文件,当发布一条持久性消息到持久交换器上时,Rabbit会在消息提交到日志文件后才发送响应。

一旦消费者从持久队列中消费了一条持久化消息,RabbitMQ会在持久化日志中把这条消息标记为等待垃圾收集。如果持久化消息在被消费之前RabbitMQ重启,那么Rabbit会自动重建交换器和队列(以及绑定),并重新发布持久化日志文件中的消息到合适的队列。

10、使用RabbitMQ有什么好处?

1、服务间高度解耦 2、异步通信性能高 3、流量削峰

11、rabbitmq的集群

镜像集群模式

你创建的queue,无论元数据还是queue里的消息都会存在于多个实例上,然后每次你写消息到queue的时候,都会自动把消息到多个实例的queue里进行消息同步。

好处在于,你任何一个机器宕机了,没事儿,别的机器都可以用。坏处在于,第一,这个性能开销也太大了吧,消息同步所有机器,导致网络带宽压力和消耗很重!第二,这么玩儿,就没有扩展性可言了,如果某个queue负载很重,你加机器,新增的机器也包含了这个queue的所有数据,并没有办法线性扩展你的queue

12.mq的缺点

系统可用性降低

系统引入的外部依赖越多,越容易挂掉,本来你就是A系统调用BCD三个系统的接口就好了,人ABCD四个系统好好的,没啥问题,你偏加个MQ进来,万一MQ挂了咋整?MQ挂了,整套系统崩溃了,你不就完了么。

系统复杂性提高

硬生生加个MQ进来,你怎么保证消息没有重复消费?怎么处理消息丢失的情况?怎么保证消息传递的顺序性?头大头大,问题一大堆,痛苦不已

13.一致性问题

A系统处理完了直接返回成功了,人都以为你这个请求就成功了;但是问题是,要是BCD三个系统那里,BD两个系统写库成功了,结果C系统写库失败了,咋整?你这数据就不一致了。

所以消息队列实际是一种非常复杂的架构,你引入它有很多好处,但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉,最好之后,你会发现,妈呀,系统复杂度提升了一个数量级,也许是复杂了10倍。但是关键时刻,用,还是得用的

14. 分布式事务

分段提交。会有一个仲裁者,然后给所有节点来发消息。当所有节点都ack之后,才会成功。否则就得等待重发。

15.针对直播这种突然大流量的情况,该怎么设计。

  1. NGINX加机器
  2. cdn缓存静态页面
  3. redis队列,让用户慢点进来。
  4. 加缓存。缓存用户数据,比如用户信息。
  5. 数据库使用主从
  6. 弹性扩容
  7. 限流熔断