1. 以下哪些问题可以用消息队列解决？
A. 暂存埋点数据，后续用于统计分析
B. 解耦上下游系统
C. 实现一个分布式锁
D. 实现一个分布式的任务调度系统
答案：AB
解析：消息队列最常被使用的三种场景：异步处理、流量控制（削峰填谷）和服务解耦。答案 A 中描述的问题，使用消息队列解决，符合异步处理和流量控制这两种场景。选项 B，显而易见也是正确的。C、D 选项提到的实现分布式锁和分布式的任务调度系统，并不是消息队列擅长解决的。
2. 哪些消息队列可以保证在“从消息生产直到消费完成”这个过程中，消息不重不丢（Exactly once）？
A. Kafka
B. RocketMQ
C. RabbitMQ
D. 以上都不能
答案：D
解析：关于消息可靠性的服务水平，有下面三种级别：
- At most once: 至多一次，消息在传递时，最多会被送达一次。换一个说法就是，没什么消息可靠性保证，允许丢消息。一般都是一些对消息可靠性要求不太高的监控场景使用，比如每分钟上报一次机房温度数据，可以接受数据少量丢失。
- At least once: 至少一次，消息在传递时，至少会被送达一次。也就是说，不允许丢消息，但是允许有少量重复消息出现。
- Exactly once：恰好一次，消息在传递时，只会被送达一次，不允许丢失也不允许重复，这个是最高的等级。
Kafka、RocketMQ 和 RabbitMQ 以及我们常见的大部分消息队列，能提供的服务水平都是一样的：At least once，也就是至少一次，消息有可能会重复，但可以保证不丢消息。
这里面比较容易出错的是 Kafka，因为 Kafka 宣称是支持 Exactly Once 特性的，但是，Kafka 支持的这个“Exactly once”特性，并不是保证我们这个题目中所说的“从消息生产直到消费完成”这一过程中消息不重不丢。它解决的是，在流计算中，用 Kafka 作为数据源，并且将计算结果保存到 Kafka 这种场景下，数据从 Kafka 的某个主题中消费，在计算集群中计算，再把计算结果保存在 Kafka 的其他主题中。这样一个过程中，Kafka 的 Exactly Once 机制，保证每条消息都被恰好计算一次，确保计算结果正确。
3. 在生产者发送消息时，需要使用分片算法把消息均匀地分布到主题的所有分区（队列）上。如果需要保证 Key 相同的消息的严格顺序，并且能支持对分区数量进行水平扩容。可以选择哪些分片算法？
A. 检索表算法：在检索表中存储 Key 和分区的对应关系，通过查表确定分区号。
B. 取模算法：分区号 = Key mod 分区总数
C. 一致性哈希算法
D. 轮询算法
答案：AC
解析：大部分消息队列都只能保证在分区（队列）上的严格顺序，所以，对于这道题目，我们选择的分片算法必须保证具有相同 Key 的消息，都分到同一个分区上。对于这个要求，答案 ABC 都能做到，所以答案 D 先淘汰掉。
然后我们再看，扩容的时候怎么来保证严格顺序呢？那就是要选择具备单调性的分片算法，单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的分区中，又有新的分区加入到主题中，哈希的结果应能够保证，原有已分配的内容可以被映射到原有的或者新的分区中去，而不会被映射到旧的分区集合中的其他分区。只要是满足单调性的分片算法，我们就可以按照“先扩容分区 -> 将旧分区中的遗留消息消费完 -> 同时消费所有分区”这样一个方式，确保扩容过程中消息的严格顺序。
选项 C 中的一致性哈希算法是满足单调性的，这个没有问题。选项 A 中的检索表法，由于这个表中映射关系是可以手工配置的，那我们可以把这个映射关系配置成满足单调性，所以选项 A 也是正确的。选项 B 中的取模算法不符合单调性原则，所以这道题的答案是 AC。
4. 以下关于主题、消费组和消费者的说法，哪些是正确的：
A. 同一个主题的多个消费组之间是竞争消费
B. 同一个消费组的多个消费者之间是竞争消费
C. 每个消费组都会消费主题的一份全量消息
D. 每个消费者都会消费主题的一份全量消息
答案：BC
解析：这是一个关于消费模型概念的问题。每个消费组就是一份订阅，它要消费主题的所有分区（队列）的全部消息。注意，队列里的消息并不是消费掉就没有了，这里的消费只是去队列里面读了消息，并没有删除，消费完这条消息还是在队列里面。所以，其他的消费组依然可以消费到同样的消息。
然后我们再说消费组的内部，一个消费组中可以包含多个消费者的实例，同一个消费组内这些消费之间是竞争消费，他们共同消费一份主题的全量消息。
5. 以下哪些问题适合使用 RocketMQ 的事务消息来解决？
A. 在执行转账操作时，在数据库中更新账户余额同时发送事务消息，异步记录转账流水。
B. 在支付系统中，完成账户余额变更的同时发送事务消息，异步通知支付发起方。
C. 在同一个事务中发送多条消息，确保这些消息要么都发送成功，要么都发送失败。
D. 配合流计算平台，确保数据在流计算过程中不重不丢。
答案：B
解析：选项 A 描述的场景，因为它需要保证流水和余额严格一致，所以并不适合用事务消息来解决。即使非要用事务消息来解决，也应该先在数据库事务中记录流水，再异步更新余额。这样，即使出现数据不一致的问题，也可以用流水来更正余额，反过来，我们是没有办法通过余额反推出流水记录的。
选项 B 是 RocketMQ 事务消息适用的典型场景，选项 C、D 是 Kafka 事务适用的典型场景，也不适合用 RocketMQ 的事务消息来解决。所以，这道题的答案是 B。
6. 以下哪些使用消息队列的方式是错误的？
A. 在集群模式下，将 Broker 配置为异步刷盘以提升 Broker 的写入性能。
B. 为了保证 Kafka 的 Producer 在任何情况下都不丢消息，需要把参数 acks 设置为 all，并将每次发消息的批量大小 batch.size 设置为 1。
C. 如果不需要严格顺序，为了提升消费性能，可以将 Consumer 设置为自动确认消费位置，然后批量拉取消息放到内存队列中，然后异步多线程并行执行消费业务逻辑。
D. 在采用主从模式的 RocketMQ 集群中，创建主题时为了保证主题的可用性，必须把主题中的队列分布到多个 Broker 上。
答案：BC
解析：选项 A，配置为异步刷盘确实可以提升消息队列的性能，这个是没问题的。由于是在集群模式下，即使节点故障，内存中的数据还没来得及刷盘也不会丢消息，因为在集群模式下，消息的可靠性是靠复制来保证的，我们仍然可以从其他节点上读到故障节点丢失的那部分消息，所以这个做法是没问题的。
选项 B，Kafka 发送消息的可靠性依靠的是“请求 - 确认”机制，即使是批量发送，这个机制依然可以保证不丢消息，所以没必要把批量大小设置为 1，这个做法是错误的。
选项 C，是我们在课程中提到过的典型的错误做法，因为，这种“先确认消费位置再执行消费业务逻辑“的做法，消息队列就没有办法保证消费过程中不丢消息，一旦消费节点宕机，内存中未处理的消息就丢了。这个做法也是错误的。
选项 D，由于 RocketMQ 的主从模式集群时不支持自动选举的，一旦主节点宕机，虽然，消费者可以自动切换到从节点继续消费，但生产者就不能再往这个节点上的队列发消息了。所以，为了保证生产的可用性，必须把主题中的队列分布到多个 Broker 上。这个做法也是没问题的。
7. 如果可以保证以下这些操作的原子性，哪些操作在并发调用的情况下具备幂等性？
A. f(n, a)：给账户 n 转入 a 元。
B. f(n, a)：将账户 n 的余额更新为 a 元。
C. f(n, b, a)：如果账户 n 当前的余额为 b 元，那就将账户的余额更新为 a 元。
D. f(n, v, a)：如果账户 n 当前的流水号等于 v，那么给账户的余额加 a 元，并将流水号加 1。
答案：D
解析：选项A显然不对。
选项B在并发下无法控制调用的先后顺序，比如两次调用 f(n,100)，f(n,200)，结果可能是100也可能是200。
选项 C 在并发下有可能出现 ABA 问题：比如：账户余额是 100 元，先转入 100 元，再转出 100 元，最终账户余额还应该是 100 元。可能会出现这两次操作实际上都执行成功了，这时候账户余额是 100 元，但是第一次操作的响应在网络传输过程中丢失了，请求方执行了重试，这时，再次执行第一次操作，也就是“如果账户余额是 100 元，那就更新为 200 元”，正好是可以执行成功的，这时候账户余额被错误地更新成了 200 元。
8. 设计一个账户管理系统中，提供转账和账户余额查询服务，账户余额信息保存在 MySQL 中，并使用 Redis 进行缓存，以下哪种设计最合理：
A. 在 MySQL 事务中，同步变更数据库和 Redis 中的账户余额。
B. 订阅 MySQL 的 binlog，异步更新 Redis 中账户余额。
C. 使用 RocketMQ 的事务消息，在本地事务中更新 MySQL 中账户余额，异步更新 Redis 中的账户余额。
D. 将转账请求发送到消息队列中，异步并行更新 MySQL 和 Redis 中的账户余额。
答案：A
解析：对于账户管理系统，如果要使用缓存，它需要保证缓存和数据库中数据的严格一致性。转账成功后，查询余额却没有变化，这肯定是不能接受的。所以，必须用事务来保证缓存和数据库同步更新。这道题的答案是 A。
9. 气象台使用消息队列作为接口，提供实时的天气信息发布服务，其他系统可以订阅主题来接收实时的天气变化消息。每条消息都是复杂的结构化的数据，包含发布时间、事件类型、未来 24 小时天气变化、出行建议等各种信息。对于这个需求，气象台应该选择哪种消息序列化方式？
A. Protobuf
B. JSON
C. 专用的二进制序列化
D. 以上都可以
答案：B
解析：这个接口，它的特点是：数据量不大，对性能要求不高，接口数据复杂，接入方众多。针对这种情况，应该选择 JSON 这种可视化的序列化方式，便于接口调试。所以这道题的答案是 B。
10. 数据被写入到 PageCache 之后，如果不强制刷盘，以下哪些操作有可能会丢失数据：
A. kill [pid]
B. kill -9 [pid]
C. shutdown now
D. 拔掉服务器电源线
答案：D
解析：对于这道题，首先需要明白：PageCache 是由操作系统来维护的，而不是使用 PageCache 的应用程序。操作系统可以保证，即使是应用程序意外退出了，操作系统也会把这部分数据同步到磁盘上。操作系统在正常关机过程中，也会保证把 PageCache 中的脏页同步到磁盘中。所以，只有选项 D 这种情况，是有可能丢失数据的。
参考资料：李玥——消息队列高手课
