为什么使用消息队列？
- 应用解耦
- 流量削峰
- 异步处理
- 消息通讯
- 远程调用
消息队列如何解决消息丢失问题？
因此保证MQ不丢失消息可以从这三个阶段来进行阐述：
- 生产者保证不丢消息
- 存储端不丢消息
- 消费者不丢消息
生产者保证不丢消息
生产段保证不丢消息就是确保生产的消息能够到达存储端。
如果是RocketMQ消息中间件，Producer生产者提供了三种发送消息的方式，分别是：
- 同步发送
- 异步发送
- 单向发送
生产者要想发消息时保证消息不丢失，可以：
- 采用同步方式发送，send消息方法返回成功状态，就表示消息正常到达了存储端Broker。
- 如果send消息异常或者返回非成功状态，可以重试。
- 可以使用事务消息，RocketMQ的事务消息机制就是为了保证零丢失来设计的。
存储端不丢消息
确保消息持久化到磁盘，很容易想到的就是刷盘策略。
磁盘机制分同步和异步刷盘：
- 生产者消息发送过来的时候，只有持久化到磁盘，RocketMQ的存储端Broker才返回一个成功的ACK相应，这就是同步刷盘。它保证消息不丢失，但是影响了性能。
- 异步刷盘的话，只要消息写入PageCache缓存，就返回一个成功的ACK响应。这样提高了MQ的性能，但是如果这个时候机器断电了，就会丢失消息。
Broker一般都是集群部署的，有master主节点和slave从节点。消息到Broker存储端，只有主节点和从节点都写入成功，才反馈成功的ACK给生产者，这就是同步复制，它保证消息不丢失，但是降低了系统的吞吐量。与之对应的就是异步复制，只要消息写入主节点成功，就返回成功的ACK，它速度快但是会有性能问题。
消费阶段不丢消息
消费者执行完业务逻辑，再反馈给Broker说消费成功，这样才可以保证消费阶段消息不丢失。
消息队列如何保证消息的顺序性？
有些业务对消息的顺序是有要求的，比如先下单后付款，最后再完成订单，这样等。假设生产者先后产生了两条消息，分别是下单消息(M1)，付款消息(M2)，M1比M2先产生，如何保证M1比M2先消费呢？
为了保证消息的顺序性，可以将M1和M2发送到同一个Server上，当M1发送完收到ACK后，M2再发送。如图：
但是这样可能是有问题的，因为MQ服务器到消费端，可能存在网络延迟，虽然M1先发送，但是它比M2晚到。
那还能怎么办才能保证消息的顺序性呢？将M1和M2发往同一个消费者，且发送M1后，等到消费端ACK成功后，才发送M2就行了。
消息队列保证顺序性的整体思路就是这样。比如Kafka的全局有序消息，就是这种思想的体现：就是生产者发消息时，1个Topic只能对应1个Partition，一个Consumer，内部单线程消费。
但是这样吞吐量太低，一般保证消息局部有序即可(不需要整体有序)。在发消息的时候指定Partition Key，Kafka对其进行Hash计算，根据计算结果决定放入哪个Partition。这样Partition Key相同的消息会放在同一个Partition。然后多消费者单线程消费指定的Partition。
消息队列有可能发生重复消费，如何避免，如何做到幂等？
消息队列是有可能发生重复消费的。
- 生产端为了保证消息的可靠性，他可能往MQ服务器重复发送消息，直到拿到成功的ACK。
- 再然后就是消费端，消费端消费消息一般是这个流程：拉取消息，业务逻辑处理，提交消费位移。假设业务逻辑处理完，事务提交了，但是需要更新消费位移时，消费者却挂了，这个时候另一个消费者就会拉到重复消息了。
如果幂等处理重复消息呢？
搞一个本地表，带唯一业务标记的，利用主键或者唯一性索引，每次处理业务先校验一下就可以了。又或者是用Redis缓存一下业务标记，每次看一下是否处理过了。
如何处理消息队列的消息积压问题？
消息积压是因为生产者的生产速度，大于消费者是消费速度。遇到消息积压的时候，我们需要先排查，是不是有BUG了。
如果不是BUG，我们可以优化一下消费的逻辑，比如之前是一条一条消息处理的话，我们可以确认是不是可以优为批量处理消息。如果还是满，我们也可以考虑水平扩容，增加Topic的队列数，和消费组机器的数量，提升整体的消费能力。
如果是BUG导致几百万消息持续积压几个小时。又该如何处理呢？需要解决BUG，临时紧急扩容。大概思路如下：
- 先修复consumer消费者的问题，以确保其恢复消费速度，然后将现有consumer都停掉。
- 新建一个topic，partition是原来的10倍，临时建立好原先10倍的queue数量。
- 然后写一个临时的分发数据的consumer程序，这个程序部署上去消费积压的数据，消费之后不做耗时的处理，直接均匀轮询吸入临时简历好的10倍数量的queue。
- 接着临时用10倍的机器来部署consumer，每一批consumer消费一个临时queue的数据，这种做法相当于是临时将queue资源和consumer资源扩大10倍，以正常的速度来消费数据。
- 等快速消费完积压数据之后，得恢复原先部署的架构，重新用原先的consumer机器来消费消息。
如何保证数据一致性，事务消息如何实现？
事务消息：事务就是为了一些更新操作要么都成功，要么都失败，不会有中间状态的产生的消息。
一条普通的MQ消息，从产生到消费，大概流程如下：
那么如何保证数据一致性呢？可以使用事务消息。一起来看一下事务消息是如何实现的吧！
让你写一个消息队列，该如何进行架构设计？
这其实并不要求你真的可以写出来，只是进行设计而已。
我们可以从这几个方向来进行思考：
- 消息队列的整体流程
- RPC如何设计
- broker如何考虑持久化
- 消费关系如何保存
- 消息可靠性如何保证
- 消息队列的高可用
- 消息事务特性
- MQ的伸缩性和可拓展性
消息队列和RPC之间有什么关系？
RPC：远程过程调用，主要解决远程通信间的问题，不需要了解底层网络的通信机制。
RPC经历的步骤
- 建立通信：A机器想要调用B机器，首先得建立起通信连接，主要是通过在客户端和服务器之间建立TCP连接。
- 服务寻址：A服务器上如何连接到B服务器以及待定的端口，方法的名称是什么。
- 网络传输：
- 序列化：当A服务器上的应用发起一个RPC调用时，调用方法和参数数据都需要先进行序列化。
- 反序列化：当B服务器接收到A服务器的请求之后，又需要对接收到的参数等信息进行反序列化操作。
- 服务调用：B服务器进行本地调用（通过代理Proxy）之后得到了返回值，此时还需要再把返回值发送回A服务器，同样也需要经过序列化操作，然后再经过网络传输将二进制数据发送回A服务器。
通常，一次完整的PRC调用需要经历如上4个步骤。
RPC和MQ的区别和关联
- 在架构上，RPC和MQ的差异点是，Message有一个Message Queue可以把消息存储。
RPC：
MQ：
- 同步调用：对于要立即等待返回处理结果的场景，RPC是首选。
- MQ是异步调用，RPC是立即返回，是同步调用，随着业务增长可以把同步调用改成异步调用。