消息队列技术

消息队列是异步通信的基础设施，用于解耦系统组件、提高系统的可扩展性和可靠性。

📋 主要技术

Kafka

定位：高吞吐量分布式流处理平台
特点：支持大规模数据流处理，具备优秀的性能和可扩展性
适用场景：大数据处理、实时流计算、日志收集

RabbitMQ

定位：功能丰富的消息代理
特点：支持多种消息协议，提供丰富的路由功能
适用场景：企业应用集成、复杂路由需求、事务消息

RocketMQ

定位：阿里巴巴开源的分布式消息中间件
特点：支持事务消息、顺序消息、定时消息
适用场景：电商业务、金融支付、订单处理

🎯 核心概念

消息模型

点对点模式（Queue）：一对一消息传递
发布订阅模式（Topic）：一对多消息广播
消息分区：提高并发处理能力
消费者组：实现负载均衡和故障转移

可靠性保证

消息持久化：防止消息丢失
消息确认机制：确保消息被成功处理
重试机制：处理失败消息的重新投递
死信队列：处理无法消费的消息

性能优化

批量处理：提高吞吐量
异步处理：减少响应时间
消息压缩：减少网络传输开销
分区策略：优化负载分布

💡 面试要点

技术选型

不同MQ的技术特点和适用场景对比
如何根据业务需求选择合适的消息队列
性能、可靠性、复杂度的权衡

架构设计

消息队列在微服务架构中的作用
如何设计高可用的消息系统
消息顺序性和幂等性的保证

实战经验

大流量场景下的性能调优
常见问题的排查和解决
监控和运维的最佳实践

🔍 深入学习

消息语义：至少一次、至多一次、恰好一次
一致性模型：最终一致性、强一致性
分布式事务：基于消息的分布式事务实现
流处理：实时数据处理和分析