外观
消息队列
知识脉络
消息队列
├── 通用概念
│ ├── 为什么用MQ（解耦/异步/削峰）
│ ├── MQ选型（Kafka vs RocketMQ vs RabbitMQ）
│ └── 消息模型（点对点/发布订阅）
├── Kafka
│ ├── 架构（Broker/Topic/Partition/Replica）
│ ├── 高性能原因（顺序写/零拷贝/批量/压缩）
│ ├── 消费者组与 Rebalance
│ ├── ISR 机制
│ └── Exactly-Once 语义
├── RocketMQ
│ ├── 架构（NameServer/Broker）
│ ├── 事务消息
│ ├── 延迟消息
│ └── 消息过滤（Tag/SQL92）
├── 可靠性
│ ├── 消息丢失（生产端/Broker/消费端）
│ ├── 消息重复与幂等
│ └── 消息顺序性
└── 实战问题
├── 消息积压处理
├── 死信队列
└── 消息回溯知识点清单
| # | 题目 | 频率 | 难度 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 为什么使用消息队列 | 极高 | 基础 | todo |
| 2 | Kafka高性能原理 | 极高 | 困难 | todo |
| 3 | 消息丢失与可靠性保证 | 极高 | 进阶 | todo |
| 4 | 消息重复与幂等方案 | 极高 | 进阶 | todo |
| 5 | 消息顺序性保证 | 极高 | 进阶 | todo |
| 6 | Kafka架构与核心概念 | 高 | 进阶 | todo |
| 7 | 消费者组与Rebalance | 高 | 困难 | todo |
| 8 | Kafka-ISR机制 | 高 | 进阶 | todo |
| 9 | RocketMQ事务消息 | 高 | 困难 | todo |
| 10 | 消息积压处理方案 | 高 | 进阶 | todo |
| 11 | MQ选型对比 | 高 | 进阶 | todo |
| 12 | RocketMQ架构 | 中 | 进阶 | todo |
| 13 | 延迟消息实现 | 中 | 进阶 | todo |
| 14 | 死信队列 | 中 | 基础 | todo |
| 15 | Kafka-Exactly-Once | 中 | 困难 | todo |
口诀速记
- MQ三大用途: "解异削（解耦/异步/削峰）"
- 消息丢失三环节: "生产确认+Broker持久化+消费手动ACK"
- Kafka快: "顺序写+零拷贝+分区并行+批量+压缩"
- 幂等三板斧: "唯一ID+去重表+业务状态机"
跨域关联
- 零拷贝 → 零拷贝原理（操作系统）
- 事务消息 → 分布式事务（分布式系统）
- 消费积压 → 线程池核心参数与执行流程（并发编程）
- 消息顺序 → 分库分表方案（MySQL）