目录
一、MQ有什么用？有哪些具体的使用场景？
二、如何进行产品选型？
三、如何保证消息不丢失？
四、如何保证消息消费的幂等性？
五、如何保证消息的顺序？
六、如何保证消息的高效读写？
七、使用MQ如何保证分布式事务的最终一致性？
八、让你设计一个MQ，你会如何设计？
一、MQ有什么用？有哪些具体的使用场景？
MQ： MessageQueue，消息队列。 队列是一种FIFO先进先出的数据结构。消息由生产者发送到MQ进行排队，然后由消费者对消息进行处理。QQ、 微信 就是典型的MQ场景。
MQ的作用：
1、异步：
例子：快递。 快递员-> 菜鸟驿站<- 客户
作用：异步能提高系统的响应速度和吞吐量。
2、解耦：
例子：《Thinking in java》 -> 编辑社
作用：服务之间进行解耦，可以减少服务之间的影响，提高系统的稳定性和可扩展性。
另外，解耦之后可以实现数据分发。生产者发送一个消息后，可以由多个消费者来处理。
3、削峰：
例子：长江涨水->三峡大坝
作用：以稳定的系统资源应对突发的流量冲击。
MQ的缺点：
1、系统可用性降低：
一旦MQ宕机，整个业务就会产生影响。高可用
2、系统的复杂度提高：
引入MQ之后，数据链路就会变得很复杂。如何保证消息不丢失？消息不会重复调用？怎么保证消息的顺序性？
3、数据一致性：
A系统发消息，需要由B、C两个系统一同处理。如果B系统处理成功、C系统处理失败，这就会造成数据一致性的问题。
MQ的缺点：
1、系统可用性降低：
一旦MQ宕机，整个业务就会产生影响。高可用
2、系统的复杂度提高：
引入MQ之后，数据链路就会变得很复杂。如何保证消息不丢失？消息不会重复调用？怎么保证消息的顺序性？
3、数据一致性：
A系统发消息，需要由B、C两个系统一同处理。如果B系统处理成功、C系统处理失败，这就会造成数据一致性的问题。
二、如何进行产品选型？
Kafka
优点： 吞吐量非常大，性能非常好，集群高可用。
缺点：会丢数据，功能比较单一。
使用场景：日志分析、大数据采集
RabbitMQ
优点： 消息可靠性高，功能全面。
缺点：吞吐量比较低，消息积累会严重影响性能。erlang语言不好定制。
使用场景：小规模场景。
RocketMQ
优点：高吞吐、高性能、高可用，功能非常全面。
缺点：开源版功能不如云上商业版。官方文档和周边生态还不够成熟。客户端只支持java。
使用场景：几乎是全场景。
RabbitMQ
优点： 消息可靠性高，功能全面。
缺点：吞吐量比较低，消息积累会严重影响性能。erlang语言不好定制。
使用场景：小规模场景。
RocketMQ
优点：高吞吐、高性能、高可用，功能非常全面。
缺点：开源版功能不如云上商业版。官方文档和周边生态还不够成熟。客户端只支持java。
使用场景：几乎是全场景。
三、如何保证消息不丢失？
请参考：
消息队列面试连环问：如何保证消息不丢失？处理重复消息？消息有序性？消息堆积处理？ - JavaShuo你们好，我是 yes。web 最近我一直扎在消息队列实现细节之中没法自拔，已经写了 3 篇Kafka源码分析，还剩不少没肝完。以前还存着RocketMQ源码分析还没整理。今儿暂时先跳出来盘一盘大方向上的消息队列有哪些核心注意点。面试 核心点有不少，为了更贴合实际场景，我从常见的面试问题入手：算法 如何保证消息不丢失？ 若是处理重复消息？ 如何保证消息的有序性？ 若是处理消息堆积？ 固然在剖析这几个http://www.javashuo.com/article/p-mhifbshw-mx.html
四、如何保证消息消费的幂等性？
幂等性：一个请求，不管重复来多少次，结果是不会改变的。
每个消息都会有唯一的消息 id。
1）先查再保存
每次保存数据的时候，都先查一下，如果数据存在了那么就不保存。这个情况是并发不高的情况。
2）业务表添加约束条件
如果你的数据库将来都不会分库分表，那么可以在业务表字段加上唯一约束条件（UNIQUE），这样相同的数据就不会保存为多份。
3）添加消息表
再数据库里面，添加一张消息消费记录表，表字段加上唯一约束条件（UNIQUE），消费完之后就往表里插入一条数据。因为加了唯一约束条件，第二次保存的时候，mysql 就会报错，就插入不进去；通过数据库可以限制重复消费。
4）使用 redis
如果你的系统是分布式的，又做了分库分表，那么可以使用 redis 来做记录，把消息 id 存在 redis 里，下次再有重复消息 id 在消费的时候，如果发现 redis 里面有了就不能进行消费。
5）高并发下
如果你的系统并发很高，那么可以使用 redis 或者 zookeeper 的分布式对消息 id 加锁，然后使用上面的几个方法进行幂等性控制。
