😊你好，我是小航，一个正在变秃、变强的文艺倾年。
🔔本专栏《八股消消乐》旨在记录个人所背的八股文，包括Java/Go开发、Vue开发、系统架构、大模型开发、具身智能、机器学习、深度学习、力扣算法等相关知识点，期待与你一同探索、学习、进步，一起卷起来叭！

题目

💬技术栈：RocketMQ、Kafka、RabbitMQ

🔍简历内容：熟悉消息队列常见应用场景，基于事件驱动实现了 SAGA 的分布式事务，保证了事务的低耦合、高扩展、高可用。

🚩面试问：你为什么用 Kafka、RabbitMQ 或 RocketMQ，又或者说你为什么使用某一个中间件？

---

💡建议暂停思考10s，你有答案了嘛？如果你有不同题解，欢迎评论区留言、打卡。

---

答案

前置准备：

• 你们公司有没有使用消息队列？主要用于解决什么场景的问题？
• 如果使用了消息队列，那么在具体的场景下不使用消息队列是否可行？和使用消息队列的方案比起来，有什么优缺点？
• 你们公司用的是什么消息队列，它有什么优缺点？

Why use 消息队列？

为什么要用消息队列？【其实就是再问在这个业务场景下，不异步、不解耦或者不削峰会有什么问题？】

答案：如果不用消息队列，性能差、扩展性差、可用性差。【同步调用的缺点】

性能差：业务方必须停下来等待结果，如果我这里需要通知三个下游，那么就需要发起三次调用，并且等它们各自的结果返回之后才能继续往下执行，或者返回响应，这样性能太差了。

扩展性差：在使用消息队列的时候，新的下游要接入，只需要自己去订阅消息就可以，完全不需要通知任何人。在公司里，可能就是你丢给下游一个文档，下游自己看看文档，知道订阅哪个 topic，消息生产速率有多高，差不多就能自己独立完成接入了。

而同步调用的时候，上游必须知道下游的接口，然后要知道如何构造请求、如何解析响应，还要联调、测试、上线，整个过程都得和下游密切合作，因此效率特别低，可扩展性很差。

如果在某些场景下确实不能用消息队列，那么这个扩展性问题可以通过一些技术手段来缓解。比如说上游提供一整套的对接规范，包括 API 定义、请求和响应中每个字段的含义。这样下游就对着这个 API 定义来提供实现，上游就不需要适配每一个下游了。

可用性：在同步调用方案中，你必须要确保调用所有的下游都成功了才算是成功了。所以你还需要额外考虑部分成功部分失败的问题。

秒杀场景

架构设计：

利用消息队列把整个秒杀过程分成轻重两个部分：

• 进入消息队列之前：秒杀请求进来之后，会有一个轻量级的服务。这个服务就是做一些限流、请求校验和库存扣减的事情。这些事情差不多都是内存操作，最多操作 Redis。当库存扣减成功之后，就会把秒杀请求丢到一个消息队列。
• 进入消息队列之后：订单服务会从消息队列里面将请求拿出来，真正创建订单，并且提示用户支付。这一部分就是重量级的操作，无法支撑大规模并发。

订单超时取消

场景：扣减了库存之后，用户没有支付怎么办。

解决方案：如果用户下单之后一直没有支付，那么这个订单就会被取消，从而释放库存。想利用消息队列实现订单超时取消功能，需要使用 延时消息。（超时时间是 30 分钟）

延时消息：发送者在发送之后，要过一段时间，消费者才能消费的消息。

可能引发的并发问题：在 30 分钟这一个时刻，一边用户支付，一边消费者也消费超时消息，就会有并发问题。

解决思路：使用分布式锁、乐观锁（在你把订单更新为超时状态的时候，需要 确保原始状态还是未支付。支付那边也需要确保只有在 status 是未支付的时候才能发起支付。），也可以使用 SELECT FOR UPDATE 锁住订单，防止并发操作。

目前主流的消息队列中 RocketMQ 是支持延时消息的，它有插件支持。但是 Kafka 不支持。

事件驱动（Event-Driven）

事件驱动适合用来解决一些 复杂、步骤繁多、流程冗长 的业务问题。

场景：事件驱动结合 SAGA 分布式事务。

当某一个步骤完成之后，就会发出一个或者多个事件，驱动事务中的后续步骤。包括回滚也是这样，比如说发出一个代表某一个步骤执行失败的事件，对应的消费者就会去执行反向补偿步骤。

不过在实时性上要比同步调用差一点。比如说你有一个分布式事务，就是要求先更新 DB，再更新缓存。那么在缓存更新失败的场景下，过程看起来就像图里展示的这样。

---

往期精彩专栏内容，欢迎订阅：

🔗【八股消消乐】20250622：Elasticsearch查询优化
🔗【八股消消乐】20250620：Elasticsearch优化—检索Labubu
🔗【八股消消乐】20250619：构建微服务架构体系—保证服务高可用
🔗【八股消消乐】20250615：构建微服务架构体系—链路超时控制
🔗【八股消消乐】20250614：构建微服务架构体系—实现制作库与线上库分离
🔗【八股消消乐】20250612：构建微服务架构体系—限流算法优化
🔗【八股消消乐】20250611：构建微服务架构体系—降级策略全总结
🔗【八股消消乐】20250610：构建微服务架构体系—熔断恢复抖动优化
🔗【八股消消乐】20250609：构建微服务架构体系—负载均衡算法如何优化
🔗【八股消消乐】20250608：构建微服务架构体系—服务注册与发现
🔗【八股消消乐】20250607：MySQL存储引擎InnoDB知识点汇总
🔗【八股消消乐】20250606：MySQL参数优化大汇总
🔗【八股消消乐】20250605：端午节产生的消费数据，如何分表分库？
🔗【八股消消乐】20250604：如何解决SQL线上死锁事故
🔗【八股消消乐】20250603：索引失效与优化方法总结
🔗【八股消消乐】20250512：慢SQL优化手段总结
🔗【八股消消乐】20250511：项目中如何排查内存持续上升问题
🔗【八股消消乐】20250510：项目中如何优化JVM内存分配？
🔗【八股消消乐】20250509：你在项目中如何优化垃圾回收机制？
🔗【八股消消乐】20250508：Java编译优化技术在项目中的应用
🔗【八股消消乐】20250507：你了解JVM内存模型吗？
🔗【八股消消乐】20250506：你是如何设置线程池大小？
🔗【八股消消乐】20250430：十分钟带背Duubo中大厂经典面试题
🔗【八股消消乐】20250429：你是如何在项目场景中选取最优并发容器？
🔗【八股消消乐】20250428：你是项目中如何优化多线程上下文切换？
🔗【八股消消乐】20250427：发送请求有遇到服务不可用吗？如何解决？

📌 [ 笔者 ]   文艺倾年
📃 [ 更新 ]   2025.6.23
❌ [ 勘误 ]   /* 暂无 */
📜 [ 声明 ]   由于作者水平有限，本文有错误和不准确之处在所难免，本人也很想知道这些错误，恳望读者批评指正！