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RocketMQ 面试精选系列下:高阶问题及原理解析

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在互联网中面试一些高端的职位时,对所应用到的技术绝不仅仅局限于使用和基本原理,在使用上碰到问题能快速定位和解决已经是基本的要求。针对 RocketMQ 同样如此,如果面试官感兴趣的话,问的问题会非常深入,而且不仅在技术深度上要考察,通常会有从一个问题延展到其他方面的连环问,这也是在考察候选人的技术广度。

所以针对 RocketMQ 的一些高阶问题,一定要做到深入和详尽,一但深入某个问题,这个问题涉及到的方方面面都有了解。如 RocketMQ 高性能的零拷贝,那么会有零拷贝是什么,具体是如何实现的这样的问题,这时如果简单的理解为少了内存间的复制是远远不够的,面试官期望更全面彻底的回答这个问题,而不是一笔带过。又或者在幂等时极有可能会涉及分布式唯一ID的问题,那么自然会延伸到业内通用的做法或一些开源的组件的实现,而这里这里不能有任何盲点。当然,只要我们提前将各个问题及背后的原理了解透彻就足以应对,而且多数时无需深入源码,在一些关键点清楚其实现逻辑即可。

本 Chat 作为《RocketMQ 面试精选系列》的下半部,精选了面试中 RocketMQ 一些高阶的问题,对每个问题进行深度分析和讲解,同时对一些问题可能引申出的其他技术问题,也做到透彻的讲解。通过阅读本 Chat,在对 RocketMQ 本身有了深入的理解同时,在面试中遇到 RocketMQ 延展的其他问题也能自信回答。

在 Chat 中会讲解下半部分:高阶问题及原理解析,主要精选如下几个问题:

  • 顺序消息用过吗,具体如何实现
    • 生产端消费端实现顺序消息
    • 顺序消息实现原理
  • 消费端的基本原理是什么
    • 消息获取是 push 还是 pull
    • 消费端 Rebalance
  • 如何保证消息的可靠性或高可用
    • 发送端高可用
    • broker 高可用
    • 消费端高可用
  • RocketMQ 高性能原因有哪些
    • 高性能的几点原因
    • 零拷贝的实现原理是什么
  • 消息发生大量堆积应该怎样处理
  • 消息去重或幂等用什么方案
    • 数据库自增模式
    • 号段模式及滴滴 Tinyid
    • 雪花算法
    • 百度 Uid-Generator 和美团 Leaf
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