1. 中小型公司首选RabbitMQ：管理理界面简单，高并发。
   2. 大型公司可以选择RocketMQ：更更高并发，可对rocketmq进行定制化开发。
   3. 日志采集功能，首选kafka，专为大数据准备。

   1.消息可靠性

   影响消息可靠性的情况：
   i. Broker正常关闭
   ii. Broker异常Crash
   iii. OS Crash
   iv. 机器掉电，但是能立即恢复供电情况。
   v. 机器无法开机（可能是cpu、主板、内存等关键设备损坏）
   vi. 磁盘设备损坏。
   1、(1)、(2)、(3)、(4)四种情况都属于硬件资源可立即恢复情况，RocketMQ在这四种情况下能保证消息不丢，或者丢失少量数据（依赖刷盘方式是同步还是异步）。
   2、(5)、(6)属于单点故障，且无法恢复，一旦发生，在此单点上的消息全部丢失。RocketMQ在这两种情况下，通过异步复制，可保证99%的消息不丢，但是仍然会有极少量的消息可能丢失。通过同步双写技术可以完全避免单点，同步双写势必会影响性能，适合对消息可靠性要求极高的场合，例如与Money相关的应用。

   2.消息低延迟

   在消息不堆积情况下，消息到达Broker后，能立刻到达Consumer。RocketMQ使⽤用长轮询Pull方式，可保证消息非常实时，消息实时性不低于Push。

   3.每个消息至少投递一次

   RocketMQ Consumer先pull消息到本地，消费完成后，才向服务器返回ack，如果没有消费一定不会ack消息，所以RocketMQ可以很好的支持此特性。

   4.每个消息只消费一次

   1、前提：
   i. 发送消息阶段，不允许发送重复的消息。
   ii. 消费消息阶段，不允许消费重复的消息。
   2、只有以上两个条件都满足情况下，才能认为消息是“Exactly Only Once”，而要实现以上两点，在分布式系统环境下，不可避免要产生巨大的开销。所以RocketMQ为了追求高性能，并不保证此特性，要求在业务上进行去重，也就是说消费消息要做到幂等性。RocketMQ虽然不能严格保证不重复，但是正常情况下很少会出现重复发送、消费情况，只有网络异常，Consumer启停等异常情况下会出现消息重复。

   5.Broker的Buffer满了怎么办？

   a. 下面是CORBA Notification规范中处理理方式：
   i. RejectNewEvents 拒绝新来的消息，向Producer返回RejectNewEvents错误码。
   ii. 按照特定策略略丢弃已有消息
   1. AnyOrder - Any event may be discarded on overflow. This is the default setting for this property.
   2. FifoOrder - The first event received will be the first discarded.
   3. LifoOrder - The last event received will be the first discarded.

2. PriorityOrder - Events should be discarded in priority order, such that lower priority events will be
   discarded before higher priority events.
   5. DeadlineOrder - Events should be discarded in the order of shortest expiry deadline first.
   b. RocketMQ没有内存Buffer概念，RocketMQ的队列列都是持久化磁盘，数据定期清除。
   对于此问题的解决思路，RocketMQ同其他MQ有非常显著的区别，RocketMQ的内存Buffer抽象成一个无限长度的队列，不管有多少数据进来都能装得下，这个无限是有前提的，Broker会定期删除过期的数据，例如Broker只保存3天的消息，那么这个Buffer虽然长度无限，但是3天前的数据会被从队尾删除。
   此问题的本质原因是网络调用存在不确定性，既不不成功也不失败的第三种状态，所以才产生了了消息重复性问题。

   6.回溯消息

   a. 回溯消费是指Consumer已经消费成功的消息，由于业务上需求需要重新消费，要支持此功能，Broker在向Consumer投递成功消息后，消息仍然需要保留。并且重新消费一般是按照时间维度，例如由于Consumer系统故障，恢复后需要重新消费1小时前的数据，那么Broker要提供一种机制，可以按照时间维度来回退消费进度。
   b. RocketMQ支持按照时间回溯消费，时间维度精确到毫秒，可以向前回溯，也可以向后回溯。

   7.消息堆积

   a. 消息中间件的主要功能是异步解耦，还有个重要功能是挡住前端的数据洪峰，保证后端系统的稳定性，这就要求消
   息中间件具有一定的消息堆积能力，消息堆积分以下两种情况：
   i. 消息堆积在内存Buffer，一旦超过内存Buffer，可以根据一定的丢弃策略略来丢弃消息，如CORBA Notification规范中描述。适合能容忍丢弃消息的业务，这种情况消息的堆积能力主要在于内存Buffer大小，而且消息堆积后，性能下降不会太大，因为内存中数据多少对于对外提供的访问能力影响有限。
   ii. 消息堆积到持久化存储系统中，例如DB，KV存储，文件记录形式。 当消息不能在内存Cache命中时，要不可避免的访问磁盘，会产生大量读IO，读IO的吞吐量直接决定了消息堆积后的访问能力。
   b. 评估消息堆积能力主要有以下四点：
   i. 消息能堆积多少条，多少字节？即消息的堆积容量。
   ii. 消息堆积后，发消息的吞吐量大小，是否会受堆积影响？
   iii. 消息堆积后，正常消费的Consumer是否会受影响？
   iv. 消息堆积后，访问堆积在磁盘的消息时，吞吐量有多大？

   8.分布式事务

3. 已知的几个分布式事务规范，如XA，JTA等。其中XA规范被各大数据库厂商广泛支持，如Oracle，Mysql等。其中XA的TM实现佼佼者如Oracle Tuxedo，在金融、电信等领域被广泛应用。
   2. 分布式事务涉及到两阶段提交问题，在数据存储方面的方面必然需要KV存储的支持，因为第二阶段的提交回滚需要修改消息状态，一定涉及到根据Key去查找Message的动作。RocketMQ在第二阶段绕过了了根据Key去查找Message的问题，采用第一阶段发送Prepared消息时，拿到了消息的Offset，第二阶段通过Offset去访问消息，并修改状态，Offset就是数据的地址。
   3. RocketMQ这种实现事务方式，没有通过KV存储做，而是通过Offset方式，存在一个显著缺陷，即通过Offset更改数据，会令系统的脏页过多，需要特别关注。

   9.定时消息

   a. 定时消息是指消息发到Broker后，不能立刻被Consumer消费，要到特定的时间点或者等待特定的时间后才能被消费。
   b. 如果要支持任意的时间精度，在Broker层面，必须要做消息排序，如果再涉及到持久化，那么消息排序要不可避免的产生巨大性能开销。
   c. RocketMQ支持定时消息，但是不支持任意时间精度，支持特定的level，例如定时5s，10s，1m等。

   10.消息重试

   Consumer消费消息失败后，要提供一种重试机制，令消息再消费一次。Consumer消费消息失败通常可以认为有以下几种情况：
   i. 由于消息本身的原因，例如反序列化失败，消息数据本身无法处理理（例如话费充值，当前消息的手机号被注销，无法充值）等。这种错误通常需要跳过这条消息，再消费其他消息，⽽而这条失败的消息即使立刻重试消费，99%也不成功，所以最好提供一种定时重试机制，即过10s秒后再重试。
   ii. 由于依赖的下游应用服务不不可用，例如db连接不可用，外系统网络不可达等。遇到这种错误，即使跳过当前失败的消息，消费其他消息同样也会报错。这种情况建议应用sleep 30s，再消费下一条消息，这样可以减轻Broker重试消息的压力。

11.RocketMq是什么？

RocketMQ具有以下特点：
是一个队列模型的消息中间件，具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点。
Producer、Consumer、队列都可以分布式。
Producer向一些队列轮流发送消息，队列集合称为Topic，Consumer如果做广播消费，则一个consumer实例例消费
这个Topic对应的所有队列，如果做集群消费，则多个Consumer实例例平均消费这个topic对应的队列集合。
能够保证严格的消息顺序
提供丰富的消息拉取模式
高效的订阅者水平扩展能力
实时的消息订阅机制
亿级消息堆积能力
较少的依赖

12.RocketMq物理理部署结构

Name Server是一个几乎无状态节点，可集群部署，节点之间无任何信息同步。
Broker部署相对复杂，Broker分为Master与Slave，一个Master可以对应多个Slave，但是一个Slave只能对应一个Master，Master与Slave的对应关系通过指定相同的BrokerName，不同的BrokerId来定义，BrokerId为0表示Master，非0表示Slave。Master也可以部署多个。每个Broker与Name Server集群中的所有节点建立长连接，定时注册Topic信息到所有Name Server。
Producer与Name Server集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从Name Server取Topic路路由信息，并向提供Topic服务的Master建立长连接，且定时向Master发送心跳。Producer完全无状态，可集群部署。
Consumer与Name Server集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从Name Server取Topic路由信息，并向提供Topic服务的Master、Slave建立长连接，且定时向Master、Slave发送心跳。Consumer既可以从Master订阅消息，也可以从Slave订阅消息，订阅规则由Broker配置决定。

13.RocketMq逻辑结构

1、Producer Group
用来表示一个发送消息应用，一个Producer Group下包含多个Producer实例，可以是多台机器器，也可以是一台机器的多个进程，或者一个进程的多个Producer对象。一个Producer Group可以发送多个Topic消息，Producer Group作用如下：
1. 标识一类Producer
2. 可以通过运维工具查询这个发送消息应用下有多个Producer实例
3. 发送分布式事务消息时，如果Producer中途意外宕机，Broker会主动回调Producer Group内的任意一台机器来确认事务状态。
2、Consumer Group
用来表示一个消费消息应用，一个Consumer Group下包含多个Consumer实例，可以是多台机器，也可以是多个进程，或者是一个进程的多个Consumer对象。一个Consumer Group下的多个Consumer以均摊方式消费消息，如果设置为广播方式，那么这个Consumer Group下的每个实例都消费全量数据。

14.RocketMq数据存储结构

RocketMQ采取了了一种数据与索引分离的存储方法。有效降低文件资源、IO资源，内存资源的损耗。即便是阿里里这种海量数据，高并发场景也能够有效降低端到端延迟，并具备较强的横向扩展能力。