第一季
1. MQ
为什么使用MQ？MQ的优缺点？MQ的选型？
1.1为什么使用MQ？
考点：为什么要用这个技术？为了用而用，或者别人设计的架构，没有自己思考
解耦、异步、削峰
解耦
异步化：
削峰。这其实是MQ一个很重要的应用。假设系统A在某一段时间请求数暴增，有5000个请求发送过来，系统A这时就会发送5000条SQL进入MySQL进行执行，MySQL对于如此庞大的请求当然处理不过来，MySQL就会崩溃，导致系统瘫痪。如果使用MQ，系统A不再是直接发送SQL到数据库，而是把数据发送到MQ，MQ短时间积压数据是可以接受的，然后由消费者每次拉取2000条进行处理，防止在请求峰值时期大量的请求直接发送到MySQL导致系统崩溃。
短暂高峰期，造成消息积压，这样依然会导致其他消息没有及时处理啊？
高峰期过后，consumer依然具有消费能力。
1.2 MQ有什么优点和缺点？
技术是一把双刃剑，有好有坏？有哪些坑？
【引入MQ的问题】
（1）系统可用性降低，如果A发送MQ，B、C、D订阅这个MQ，当MQ跪了，整个系统就跪了。
（2）producer发送多个消息到MQ中 或者 msg丢失了 或者 本来发送有序的msg到mq变成无序的了、consumer跪了导致消息大量积压。
（3）一致性问题。这种情况可能是ABCD四个系统，依赖MQ，要求ABCD全都执行成功，结果ABC成功，D失败，此时返回给用户的状态是成功，但是真个逻辑链条因为D失败导致数据不一致。
1.3 Kafka、aq、rabbitmq、rocketmq都有什么区别以及使用哪些场景？
调研每一个mq使用场景
MQ对比，这个是石衫讲的笔记
rocketmq：java + 分布式 + 扩展性好
kafka：功能简单、在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用，是事实上的标准，吞吐量超高，
Kafka
kafka：分布式流式平台，三个关键能力：（1）订阅发布记录流（2）以容错的方式记录流（3）实时记录流
kafaka应用：（1）消息系统（2）存储系统（3）作为流处理器
三个基本组件：producer（发布消息的客户端）----Message Broker（生产者接受并存储消息的客户端）----consumer（消费者从Broker中读取消息）
Kafka运行在一个或者多个数据中心的服务器上作为集群运行
Kafka cluster存储消息记录的目录被称为 topics
每条消息记录包含三个要素：键、值、时间戳
【4个核心API】
Producer API：允许应用程序向一个或者多个topic上发送消息记录
Consumer API：允许应用程序订阅一个或者多个topic并处理为其生成的记录流
Streams API：允许应用程序作为流处理器，从一个或者多个topic中消费输入流，并为其生成输出流，有效的将输入流转换为输出流
Connector API：允许构建和运行将Kafka主题连接到现有应用程序或者数据系统的可用生产者和消费者。
Kafka的基本概念：
它是高度可扩展可容错的消息系统
topic：主题，逻辑概念
partition：分区，topic中的msg会被分割成一个或者多个partition，parittion是物理概念
注意：由于一个主题包含无数个分区，因此无法保证在整个 topic 中有序，但是单个 Partition 分区可以保证有序。消息被迫加写入每个分区的尾部。Kafka 通过分区来实现数据冗余和伸缩性
segment：段，把分区进一步细分成若干个segment，每个segment大小相等
broker：broker接收producer的消息，为msg设置偏移量，并提交msg到disk保存。broker还为consumer提供服务，对读取partition的请求作出响应，返回已经提交到disk上的msg。
在Kafka集群中有一个或多个broker，每个cluster中都会有1个broker作为Leader集群控制器，通过集群中活跃成员选举出来的，每个broker都可能作为Leader，Leader负责管理工作，包括将分区分配给broker和监控broker。
RabbitMQ
RabbitMQErlang开发，实现了AMQP（高级消息队列协议）
可靠、灵活的分发消息策略。。这应该是RabbitMQ的一大特点。在消息进入MQ前由Exchange(交换机)进行路由消息。分发消息策略有：简单模式、工作队列模式、发布订阅模式、路由模式、通配符模式、集群、多种协议、多语言客户端、可视化管理、插件机制
它的broker由exchange和queue组成
