MQ 消息丢失问题
- 引入 MQ 消息中间件实现系统解耦，会影响系统之间数据传输的一致性。
- 在分布式系统中，如果两个节点之间存在数据同步，就会带来数据一致性的问题。
- 要解决的就是：消息生产端和消息消费端的消息数据一致性问题（也就是如何确保消息不丢失）。
如何知道有消息丢失？
哪些环节可能丢消息？
如何确保消息不丢失？
先让面试官知道你的分析思路，然后再提供解决方案 ：
- 网络中的数据传输不可靠，想要解决如何不丢消息的问题，首先要知道哪些环节可能丢消息，以及我们如何知道消息是否丢失了，最后才是解决方案（而不是上来就直接说自己的解决方案）。
- 就好比“ 架构设计” “架构”体现了架构师的思考过程，而 “设计” 才是最后的解决方案，两者缺一不可。
消息丢失的环节
消息丢失的环节，一条消息从生产到消费完成这个过程，可以划分三个阶段，分别为
- 消息生产阶段
- 消息生产阶段：
- 从消息被生产出来，然后提交给 MQ 的过程中，只要能正常收到 MQ Broker 的 ack 确认响应，就表示发送成功，所以只要处理好返回值和异常，这个阶段是不会出现消息丢失的。
- 消息存储阶段
- 消息存储阶段：
- 这个阶段一般会直接交给 MQ 消息中间件来保证，但是你要了解它的原理，比如 Broker 会做副本，保证一条消息至少同步两个节点再返回 ack。
- 消息消费阶段
- 消息消费阶段：
- 消费端从 Broker 上拉取消息，只要消费端在收到消息后，不立即发送消费确认给 Broker，而是等到执行完业务逻辑后，再发送消费确认，也能保证消息的不丢失。
MQ 消息重复问题
- 换一种说法，就是如何解决消费端幂等性问题（幂等性，就是一条命令，任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同），
- 只要消费端具备了幂等性，那么重复消费消息的问题也就解决了
MQ 消息积压问题
- 引入 MQ 消息中间件解决流量控制 ， 会使消费端处理能力不足从而导致消息积压，
这道题的考点就是如何通过 MQ 实现真正的高性能，回答的思路是，本着解决线上异常为最高优先级，然后通过监控和日志进行排查并优化业务逻辑，最后是扩容消费端和分片的数量。
总结
- 在回答问题的时候，你需要特别注意的是，让面试官了解到你的思维过程，这种解决问题的能力是面试官更为看中的，比你直接回答一道面试题更有价值。