面试题答案
一键面试1. 现有负载均衡算法改进思路
- 动态负载感知：
- 目前RocketMQ默认的负载均衡算法（如平均分配）没有考虑消费者的实际处理能力和负载情况。可以引入动态负载感知机制，消费者定期向NameServer上报自身的负载状态，例如已处理消息数、当前处理队列积压情况、CPU和内存使用率等指标。NameServer根据这些信息，动态调整消息分配策略，优先将消息分配给负载较轻的消费者。
- 实现方式上，可以在消费者端定时（如每隔10秒）向NameServer发送包含负载信息的心跳包，NameServer维护一个消费者负载状态表。当有新消息需要分配时，根据负载状态表选择合适的消费者。
- 权重分配：
- 为不同性能配置的消费者节点分配不同的权重。性能高的机器权重可以设置得高一些，性能低的机器权重设置得低一些。在分配消息队列时，按照权重比例进行分配。例如，有三个消费者，机器A配置高，权重设为3；机器B和C配置一般，权重设为1。那么在分配10个消息队列时，机器A会分配到6个队列，机器B和C各分配到2个队列。
- 权重可以根据机器的CPU核心数、内存大小等硬件指标，或者根据历史处理消息的平均速率等业务指标来动态计算和调整。
2. 结合业务特点的定制化调整
- 消息优先级：
- 分析业务，确定不同类型消息的优先级。例如，对于交易相关的消息，涉及资金变动等关键业务，优先级设置为高；而一些通知类消息，优先级可以设为低。在生产者端，为不同优先级的消息设置相应的标识。
- 在消费者端，根据消息优先级进行处理。高优先级消息优先进入处理队列，优先被消费。可以采用优先级队列数据结构来实现这一功能，确保高优先级消息得到及时处理，减少关键业务的延迟。
- 局部性原理应用：
- 如果业务中有一些关联性较强的数据，例如同一用户的不同操作消息，尽量将这些消息分配到同一消费者节点进行处理。这样可以利用局部性原理，减少数据在不同节点间的传输和协调开销，提高处理效率。
- 可以在消息发送时，根据业务标识（如用户ID）进行哈希计算，将具有相同业务标识的消息发送到同一个队列，再由固定的消费者处理该队列，从而保证同一类业务数据的局部性处理。
3. 确保系统稳定性和数据一致性的实施策略
- 系统稳定性：
- 优雅上下线：在对消费者进行扩缩容或升级时，采用优雅上下线机制。下线前，消费者不再接收新的消息队列分配，处理完已分配队列中的所有消息后再退出。上线时，新的消费者逐步增加消息队列的处理，避免突然加入导致系统负载瞬间升高。例如，新消费者上线后，先从少量队列开始处理，随着处理能力稳定，再逐步增加队列分配。
- 监控与预警：建立完善的监控系统，实时监测消费者的各项性能指标，如消息处理速率、队列积压情况、CPU和内存使用率等。设置合理的阈值，当指标超出阈值时及时发出预警。例如，当队列积压消息数超过1000条时，发送短信或邮件通知运维人员，以便及时发现和处理潜在的性能问题。
- 故障恢复：设计消费者的故障恢复机制。当消费者出现故障时，自动将其从负载均衡列表中移除，同时NameServer将该消费者原有的消息队列重新分配给其他正常消费者。故障消费者恢复后，按照优雅上线流程重新加入系统。
- 数据一致性：
- 幂等性处理：确保消费者对消息的处理具有幂等性。对于可能重复消费的消息（如网络抖动导致消息确认失败后重新投递），消费者在处理时先检查是否已经处理过该消息，可以通过记录已处理消息的唯一标识（如消息ID）到本地缓存或数据库中。如果已经处理过，则直接返回成功，避免重复处理导致数据不一致。
- 事务消息机制：对于涉及数据一致性要求较高的业务场景，利用RocketMQ的事务消息机制。生产者发送事务消息时，先发送Half消息，确认消息发送成功后，执行本地事务。如果本地事务执行成功，再提交消息；如果本地事务执行失败，则回滚消息。消费者在处理事务消息时，按照正常流程处理，从而保证数据在分布式环境下的一致性。