如果有人問到你MQ的知識，高可用是必問的，因為MQ的缺點，我剛才已經(jīng)說過了，有好多，導致系統(tǒng)可用性降低，等等。所以只要你用了MQ，接下來問的一些要點肯定就是圍繞著MQ的那些缺點怎么來解決了。要是你傻乎乎的就干用了一個MQ，各種問題從來沒考慮過，那你就悲劇了，面試官對你的印象就是，只會簡單實用一些技術，沒任何思考，馬上對你的印象就不太好了。這樣的同學招進來要是做個20k薪資以內(nèi)的普通小弟還湊合。如果招進來做薪資20多k的高工，那就慘了，讓你設計個系統(tǒng)，里面肯定一堆坑，出了事故公司受損失，團隊一起背鍋。

　　這個問題這么問是很好的，因為不能問你kafka的高可用性怎么保證��？ActiveMQ的高可用性怎么保證��？一個面試官要是這么問就顯得很沒水平，人家可能用的就是RabbitMQ，沒用過Kafka，你上來問人家kafka干什么？這不是擺明了刁難人么。所以有水平的面試官，問的是MQ的高可用性怎么保證？這樣就是你用過哪個MQ，你就說說你對那個MQ的高可用性的理解。

　　RabbitMQ是比較有代表性的，因為是基于主從做高可用性的，我們就以他為例子講解第一種MQ的高可用性怎么實現(xiàn)。

　　2）普通集群模式：就是在多臺機器上啟動多個rabbitmq實例，每個機器啟動一個。但是你創(chuàng)建的queue，只會放在一個rabbtimq實例上，但是每個實例都同步queue的元數(shù)據(jù)。完了你消費的時候，實際上如果連接到了另外一個實例，那么那個實例會從queue所在實例上拉取數(shù)據(jù)過來。這種方式確實很麻煩，也不怎么好，沒做到所謂的分布式，就是個普通集群。因為這導致你要么消費者每次隨機連接一個實例然后拉取數(shù)據(jù)，要么固定連接那個queue所在實例消費數(shù)據(jù)，前者有數(shù)據(jù)拉取的開銷，后者導致單實例性能瓶頸。而且如果那個放queue的實例宕機了，會導致接下來其他實例就無法從那個實例拉取，如果你開啟了消息持久化，讓rabbitmq落地存儲消息的話，消息不一定會丟，得等這個實例恢復了，然后才可以繼續(xù)從這個queue拉取數(shù)據(jù)。所以這個事兒就比較尷尬了，這就沒有什么所謂的高可用性可言了，這方案主要是提高吞吐量的，就是說讓集群中多個節(jié)點來服務某個queue的讀寫操作。

　　3）鏡像集群模式：這種模式，才是所謂的rabbitmq的高可用模式，跟普通集群模式不一樣的是，你創(chuàng)建的queue，無論元數(shù)據(jù)還是queue里的消息都會存在于多個實例上，然后每次你寫消息到queue的時候，都會自動把消息到多個實例的queue里進行消息同步。這樣的話，好處在于，你任何一個機器宕機了，沒事兒，別的機器都可以用。壞處在于，第一，這個性能開銷也太大了吧，消息同步所有機器，導致網(wǎng)絡帶寬壓力和消耗很重！第二，這么玩兒，就沒有擴展性可言了，如果某個queue負載很重，你加機器，新增的機器也包含了這個queue的所有數(shù)據(jù)，并沒有辦法線性擴展你的queue。那么怎么開啟這個鏡像集群模式呢？我這里簡單說一下，避免面試人家問你你不知道，其實很簡單rabbitmq有很好的管理控制臺，就是在后臺新增一個策略，這個策略是鏡像集群模式的策略，指定的時候可以要求數(shù)據(jù)同步到所有節(jié)點的，也可以要求就同步到指定數(shù)量的節(jié)點，然后你再次創(chuàng)建queue的時候，應用這個策略，就會自動將數(shù)據(jù)同步到其他的節(jié)點上去了。

　　1）kafka一個最基本的架構認識：多個broker組成，每個broker是一個節(jié)點；你創(chuàng)建一個topic，這個topic可以劃分為多個partition，每個partition可以存在于不同的broker上，每個partition就放一部分數(shù)據(jù)。這就是天然的分布式消息隊列，就是說一個topic的數(shù)據(jù)，是分散放在多個機器上的，每個機器就放一部分數(shù)據(jù)。實際上rabbitmq之類的，并不是分布式消息隊列，他就是傳統(tǒng)的消息隊列，只不過提供了一些集群、HA的機制而已，因為無論怎么玩兒，rabbitmq一個queue的數(shù)據(jù)都是放在一個節(jié)點里的，鏡像集群下，也是每個節(jié)點都放這個queue的完整數(shù)據(jù)。

　　2）kafka 0.8以前，是沒有HA機制的，就是任何一個broker宕機了，那個broker上的partition就廢了，沒法寫也沒法讀，沒有什么高可用性可言。kafka 0.8以后，提供了HA機制，就是replica副本機制。每個partition的數(shù)據(jù)都會同步到其它機器上，形成自己的多個replica副本。然后所有replica會選舉一個leader出來，那么生產(chǎn)和消費都跟這個leader打交道，然后其他replica就是follower。寫的時候，leader會負責把數(shù)據(jù)同步到所有follower上去，讀的時候就直接讀leader上數(shù)據(jù)即可。只能讀寫leader？很簡單，要是你可以隨意讀寫每個follower，那么就要care數(shù)據(jù)一致性的問題，系統(tǒng)復雜度太高，很容易出問題。kafka會均勻的將一個partition的所有replica分布在不同的機器上，這樣才可以提高容錯性。

　　3）這么搞，就有所謂的高可用性了，因為如果某個broker宕機了，沒事兒，那個broker上面的partition在其他機器上都有副本的，如果這上面有某個partition的leader，那么此時會重新選舉一個新的leader出來，大家繼續(xù)讀寫那個新的leader即可。這就有所謂的高可用性了。

　　寫數(shù)據(jù)的時候，生產(chǎn)者就寫leader，然后leader將數(shù)據(jù)落地寫本地磁盤，接著其他follower自己主動從leader來pull數(shù)據(jù)。一旦所有follower同步好數(shù)據(jù)了，就會發(fā)送ack給leader，leader收到所有follower的ack之后，就會返回寫成功的消息給生產(chǎn)者。（當然，這只是其中一種模式，還可以適當調(diào)整這個行為）

　　消費的時候，只會從leader去讀，但是只有一個消息已經(jīng)被所有follower都同步成功返回ack的時候，這個消息才會被消費者讀到。