一、消息队列
1.如何保证消息队列的高可用？
1.1 kafka的高可用性
HA机制，就是Replication副本机制。只能读写leader。
多副本 -> leader & follower -> broker挂了重新选举leader即可对外服务。
2.如何保证消息不被重复消费（幂等性）？
幂等性：通俗点说，就一个数据，或者一个请求，给你重复来多次，你得确保对应的数据是不会改变的，不能出错。
可以基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条。
3.如何保证消息的可靠性传输（如何处理消息丢失的问题）？
分析生产者、消息队列和消费者哪个环节造成了消息丢失，然后解决。
kafka消费端丢失：kafka会自动提交offset，那么只要关闭自动提交offset，在处理完之后自己手动提交offset，就可以保证数据不会丢。但是此时确实还是会重复消费，比如你刚处 理完，还没提交offset，结果自己挂了，此时肯定会重复消费一次，自己保证幂等性就好了。
解决方案：关闭自动更新offset，等到数据被处理后再手动跟新offset。
在消费前做验证前拿取的数据是否是接着上回消费的数据，不正确则return先行处理排错。
一般来说zookeeper只要稳定的情况下记录的offset是没有问题，除非是多个consumer group 同时消费一个分区的数据，其中一个先提交了，另一个就丢失了。
4.如何保证消息的顺序性？
1）rabbitmq：拆分多个queue，每个queue一个consumer，就是多一些queue而已，确实是麻烦点；或者就一个queue但是对应一个consumer，然后这个consumer内部用内存队列做排队，然后分发给底层不同的worker来处理。
2）kafka：一个topic，一个partition，一个consumer，内部单线程消费，写N个内存queue，然后N个线程分别消费一个内存queue即可。
5.如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？有几百万消息持续积压几小时，怎么解决？
恢复消费端。
6.如果让你写一个消息队列，该如何进行架构设计啊？
参照kafka:broker -> topic -> partition
7.Kafka吞吐量高的原因？
Kafka快的原因是他将一个个消息变成一个文件，通过mmp提高IO速度，写入时在末尾直接添加，读取时通过偏移量直接返回。