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1、面試官為啥要出這樣一個(gè)開(kāi)放式問(wèn)題
?這篇文章簡(jiǎn)單給大家來(lái)聊一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)大廠的Java面試題：如果讓你設(shè)計(jì)一個(gè)消息中間件，你會(huì)怎么做？
10多年的玉屏網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)設(shè)計(jì)、前端、開(kāi)發(fā)、售后、文案、推廣等六對(duì)一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時(shí)及時(shí)工作處理。全網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)推廣的優(yōu)勢(shì)是能夠根據(jù)用戶(hù)設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動(dòng)調(diào)整玉屏建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無(wú)論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計(jì)，從而大程度地提升瀏覽體驗(yàn)。創(chuàng)新互聯(lián)公司從事“玉屏網(wǎng)站設(shè)計(jì)”,“玉屏網(wǎng)站推廣”以來(lái)，每個(gè)客戶(hù)項(xiàng)目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。
其實(shí)這個(gè)問(wèn)題之前大致給大家聊過(guò)，本質(zhì)就是面試官在考察一個(gè)高級(jí)以上的Java工程師的系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力。
給你一個(gè)平時(shí)大家都常用的一個(gè)消息中間件作為命題，讓你現(xiàn)場(chǎng)開(kāi)放式發(fā)揮，立馬開(kāi)動(dòng)腦筋說(shuō)說(shuō)如果讓你來(lái)設(shè)計(jì)這么一個(gè)消息中間件。
讓你從整體架構(gòu)，核心流程，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，等各個(gè)層面來(lái)考慮，你會(huì)如何完成這個(gè)設(shè)計(jì)？
其實(shí)任何一個(gè)面試官都應(yīng)該知道，如果一個(gè)人沒(méi)有真的做過(guò)消息中間件開(kāi)發(fā)的話，是不太可能在短時(shí)間內(nèi)，瞬間給出一套特別靠譜的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案的。
但是用這個(gè)題目作為一個(gè)開(kāi)放式命題，他最大的好處，就是可以盡可能的挖?掘出一個(gè)候選人的較為真實(shí)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)的能力和功底。
為什么這么說(shuō)呢？
因?yàn)槿绻嬖嚨臅r(shí)候很多東西都是一些常見(jiàn)的技術(shù)問(wèn)題，比如說(shuō)：
- 消息中間件如何保證數(shù)據(jù)不丟失？
- 聊聊Elasticsearch的架構(gòu)原理以及性能優(yōu)化？
- 你們公司的微服務(wù)架構(gòu)整體如何設(shè)計(jì)的？
這些問(wèn)題相對(duì)來(lái)說(shuō)都是比較固定的一些問(wèn)題。
所謂固定的問(wèn)題，就是只要你花費(fèi)一些時(shí)間去學(xué)習(xí)了相關(guān)的技術(shù)，或者是在自己所在的公司確實(shí)有過(guò)一些落地的經(jīng)驗(yàn)，通常來(lái)說(shuō)回答出這些問(wèn)題就不是太大的問(wèn)題了。
但是這些問(wèn)題都不夠開(kāi)放，如果兩個(gè)候選人都同樣具備常規(guī)問(wèn)題的回答能力，那么此時(shí)通過(guò)一道有深度的開(kāi)放式問(wèn)題，就可以把幾個(gè)人里迅速拉開(kāi)差距，找出來(lái)到底誰(shuí)的技術(shù)功底更加深厚，誰(shuí)的架構(gòu)設(shè)計(jì)能力更加強(qiáng)。
那么本文就從各個(gè)角度來(lái)引導(dǎo)大家去思考一下，假如讓你回答這個(gè)問(wèn)題，你可以從哪些方面入手來(lái)現(xiàn)場(chǎng)做一些考慮和回答？
2、生產(chǎn)消費(fèi)模型以及核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
首先第一個(gè)點(diǎn)，消息中間件本身要做的就是可以允許有人來(lái)生產(chǎn)消息，還可以允許有人來(lái)消費(fèi)這個(gè)消息。
那么這里要考慮的第一個(gè)點(diǎn)，就是消息中間件自己本身的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
也就是說(shuō)，如果有人生產(chǎn)了消息，你作為一個(gè)消息中間件，應(yīng)該如何存儲(chǔ)這個(gè)數(shù)據(jù)？
你會(huì)存儲(chǔ)在內(nèi)存里呢？還是存儲(chǔ)在磁盤(pán)文件里呢？或者兩者都同時(shí)共存？
可以先允許數(shù)據(jù)寫(xiě)入內(nèi)存作為一個(gè)緩沖，然后每隔幾秒再把數(shù)據(jù)刷入磁盤(pán)文件中？數(shù)據(jù)刷入磁盤(pán)文件之后，這個(gè)磁盤(pán)文件有多少個(gè)？
你總不能一直搞一個(gè)磁盤(pán)文件來(lái)存放所有的數(shù)據(jù)吧？那么按照什么樣的規(guī)則對(duì)磁盤(pán)文件做一個(gè)拆分？
數(shù)據(jù)寫(xiě)入磁盤(pán)文件之后，是不是要有相應(yīng)的一些metadata來(lái)標(biāo)識(shí)這個(gè)數(shù)據(jù)的具體信息？比如這個(gè)數(shù)據(jù)的offset偏移量，或者是一個(gè)內(nèi)置的唯一id？
接著現(xiàn)在數(shù)據(jù)是被存儲(chǔ)在磁盤(pán)文件里了，那么此時(shí)你如何把數(shù)據(jù)投遞到下游的消費(fèi)者里去呢？
你的消費(fèi)模型是什么樣的？比如說(shuō)一個(gè)queue里的數(shù)據(jù)，是會(huì)均勻分配給消費(fèi)者的各個(gè)實(shí)例呢？還是會(huì)怎么做呢？
在這里給大家做一個(gè)提示，建議大家可以去研究研究比如kafka底層的文件存儲(chǔ)原理，那是非常經(jīng)典的高性能高并發(fā)消息中間件存儲(chǔ)架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)。
另外就是可以參考一下rabbitmq和kafka的官網(wǎng)，研究一下不同中間件的消費(fèi)模型是怎么做的。
3、支撐TB級(jí)數(shù)據(jù)寫(xiě)入的分布式架構(gòu)
接著你應(yīng)該考慮第二個(gè)大的問(wèn)題，就是你的消息中間件肯定會(huì)遇到每天TB級(jí)海量數(shù)據(jù)高并發(fā)高吞吐寫(xiě)入的場(chǎng)景。
此時(shí)，你的消息中間件的架構(gòu)如何支撐呢？
所以這里你就要考慮一下，你的數(shù)據(jù)是不是要分布式的存儲(chǔ)？
比如說(shuō)假如你一天寫(xiě)入幾百TB的數(shù)據(jù)，那不可能都放在一臺(tái)機(jī)器上吧？所以數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)是不是你要考慮的另外一個(gè)很重要的問(wèn)題？
你是不是要考慮把一個(gè)大的數(shù)據(jù)集合做分片存儲(chǔ)，比如說(shuō)分成N片數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)分片放在一臺(tái)機(jī)器上，這樣就可以充分利用多臺(tái)機(jī)器的資源來(lái)承載TB級(jí)的大量數(shù)據(jù)了。
此外你還需要考慮，你的數(shù)據(jù)分片是不是要可以支撐擴(kuò)容？
比如你一開(kāi)始設(shè)置的分片數(shù)量是10個(gè)，存在10臺(tái)機(jī)器上。結(jié)果現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)10臺(tái)機(jī)器都扛不住了，需要擴(kuò)容到20個(gè)分片，放在20臺(tái)機(jī)器上才可以。
那你是不是要支持?jǐn)?shù)據(jù)分片的擴(kuò)容以及自動(dòng)數(shù)據(jù)負(fù)載均衡遷移？也就是10個(gè)分片的數(shù)據(jù)自動(dòng)均勻分配給擴(kuò)容后的20個(gè)分片。
所以這種分布式以及可伸縮的架構(gòu)，是另外一個(gè)非常核心的點(diǎn)。
我個(gè)人同樣比較建議大家研究一下kafka在這塊的架構(gòu)設(shè)計(jì)，非常的優(yōu)秀，采用了partition的概念實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分片，支持分布式的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，而且還支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)容。
4、數(shù)據(jù)宕機(jī)場(chǎng)景下的高可用架構(gòu)
大家此時(shí)就要考慮另外一個(gè)問(wèn)題了，就是一旦數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)之后，那么每臺(tái)機(jī)器上都有一部分?jǐn)?shù)據(jù)。
萬(wàn)一這臺(tái)機(jī)器宕機(jī)了呢？那么數(shù)據(jù)是不是就丟失了？
是的！所以高可用的架構(gòu)在這里就必須考慮到了。
一般分布式系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高可用架構(gòu)，都是采用多副本冗余機(jī)制
也就是說(shuō)一份數(shù)據(jù)在多臺(tái)機(jī)器上都搞一個(gè)副本，這樣任何一臺(tái)機(jī)器宕機(jī)了，數(shù)據(jù)肯定不會(huì)丟失，你還可以繼續(xù)使用其他機(jī)器上的副本數(shù)據(jù)來(lái)支持生產(chǎn)和消費(fèi)。
同樣建議大家，研究一下kafka的多副本冗余機(jī)制，他的每個(gè)partition數(shù)據(jù)分片都是有多個(gè)副本的，任何一臺(tái)機(jī)器宕機(jī)，丟失一個(gè)數(shù)據(jù)分片，還有其他機(jī)器上的副本分片在，可以支持?jǐn)?shù)據(jù)不丟失。
5、支持?jǐn)?shù)據(jù)不丟失的ack機(jī)制
最后再考慮一個(gè)問(wèn)題，你的消息中間件肯定是要支持?jǐn)?shù)據(jù)絕對(duì)不丟失的吧？
在這里你必須考慮兩塊ack機(jī)制，一個(gè)是生產(chǎn)端，一旦投遞了消息，必須要求他將數(shù)據(jù)比如寫(xiě)入多個(gè)副本之后，才返回一個(gè)ack回調(diào)響應(yīng)。
否則要是一直沒(méi)收到ack的話，就需要重發(fā)一條消息過(guò)去，保證生產(chǎn)投遞成功。
另外一個(gè)是消費(fèi)端，一旦消費(fèi)處理成功一條消息了，必須返回一個(gè)ack給消息中間件，然后消息中間件才能刪除這條消息。
否則一旦消費(fèi)者宕機(jī)，就必須重發(fā)這條消息給其他的消費(fèi)者實(shí)例，保證消息一定會(huì)被處理成功。
這塊如果大家不清楚，建議一定重看之前的系列文章，我們基于rabbitmq來(lái)闡述的這個(gè)數(shù)據(jù)不丟失的全鏈路ack機(jī)制。
6、最后的總結(jié)
這種開(kāi)放式面試題，牽扯了大量的底層細(xì)節(jié)和架構(gòu)思想，非常區(qū)分不同人的技術(shù)水平。如果你往簡(jiǎn)單了回答，就本文涉及到的一些東西簡(jiǎn)單說(shuō)一說(shuō)，基本也能過(guò)關(guān)。
但是如果你想技?jí)喝盒?，就必須要根?jù)本文每個(gè)部分提示的東西，真的去對(duì)各種MQ中間件的底層源碼進(jìn)行深入的研究，然后才能在回答這個(gè)問(wèn)題的時(shí)候，展現(xiàn)出“碾壓其他人”的技術(shù)功底和架構(gòu)實(shí)力。
當(dāng)前題目：程序員別死背面試八股文了，這種面試題才是未來(lái)主流
轉(zhuǎn)載源于：http://fisionsoft.com.cn/article/cohjedp.html
