内容简介:如果让你写一个消息队列,该如何进行架构设计?说一下你的思路。其实聊到这个问题,一般面试官要考察两块:说实话,问类似问题的时候,大部分人基本都会蒙,因为平时从来没有思考过类似的问题,大多数人就是平时埋头用,从来不去思考背后的一些东西。类似的问题,比如,如果让你来设计一个 Spring 框架你会怎么做?如果让你来设计一个 Dubbo 框架你会怎么做?如果让你来设计一个 MyBatis 框架你会怎么做?
如果让你写一个消息队列,该如何进行架构设计?说一下你的思路。
面试题剖析
其实聊到这个问题,一般面试官要考察两块:
- 你有没有对某一个消息队列做过较为深入的原理的了解,或者从整体了解把握住一个消息队列的架构原理。
- 看看你的设计能力,给你一个常见的系统,就是消息队列系统,看看你能不能从全局把握一下整体架构设计,给出一些关键点出来。
说实话,问类似问题的时候,大部分人基本都会蒙,因为平时从来没有思考过类似的问题,大多数人就是平时埋头用,从来不去思考背后的一些东西。类似的问题,比如,如果让你来设计一个 Spring 框架你会怎么做?如果让你来设计一个 Dubbo 框架你会怎么做?如果让你来设计一个 MyBatis 框架你会怎么做?
回答
其实回答这类问题,说白了,不求你看过那技术的源码,起码你要大概知道那个技术的基本原理、核心组成部分、基本架构构成,然后参照一些开源的技术把一个系统设计出来的思路说一下就好。
比如说这个消息队列系统,我们从以下几个角度来考虑一下:
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首先这个 mq 得支持可伸缩性吧,就是需要的时候快速扩容,就可以增加吞吐量和容量,那怎么搞?设计个分布式的系统呗,参照一下 kafka 的设计理念,broker -> topic -> partition,每个 partition 放一个机器,就存一部分数据。如果现在资源不够了,简单啊,给 topic 增加 partition,然后做数据迁移,增加机器,不就可以存放更多数据,提供更高的吞吐量了?
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其次你得考虑一下这个 mq 的数据要不要落地磁盘吧?那肯定要了,落磁盘才能保证别进程挂了数据就丢了。那落磁盘的时候怎么落啊?顺序写,这样就没有磁盘随机读写的寻址开销,磁盘顺序读写的性能是很高的,这就是 kafka 的思路。
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其次你考虑一下你的 mq 的可用性啊?这个事儿,具体参考之前可用性那个环节讲解的 kafka 的高可用保障机制。多副本 -> leader & follower -> broker 挂了重新选举 leader 即可对外服务。
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能不能支持数据 0 丢失啊?可以的,参考我们之前说的那个 kafka 数据零丢失方案。
mq 肯定是很复杂的,面试官问你这个问题,其实是个开放题,他就是看看你有没有从架构角度整体构思和设计的思维以及能力。确实这个问题可以刷掉一大批人,因为大部分人平时不思考这些东西。
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