年年跳槽都被问！设计消息中间件到底该怎么答才能让面试官眼前一亮？

近期于技术招聘范畴内，有关系统设计能力的考察途径引起了诸多探讨 ，数位资深工程师表明，消息中间件设计题目变成了衡量候选人架构思维的关键尺度 ，此一现象反映出当下企业对高并发分布式系统实战能力紧需 。

消息中间件应用场景

消息中间件，于电商平台、微服务架构里，承担着重中之重的关键角色，2023年亚马逊云科技峰会给出如那数据，其消息队列服务，每日平均处理消息的数量达到了200万亿这样庞大的条数，典型的应用涵盖了订单系统的如那异步处理，用户通知的削峰填谷之举，还有像跨系统数据同步这类情况，在物流跟踪场景当中，借由消息队列达成状态更新，切实有效地避免了系统出现阻塞 。

技术选型标准

每秒百万级消息吞吐量的Kafka在日志收集场景中处于领跑位置，凭此呈现出主流消息中间件所具有的差异化特征，而RabbitMQ在金融领域借助AMQP协议确保交易可靠性，也展现出了主流 ，消息中间件的差异化特性 ， 2024年Gartner报告表明 ，RocketMQ在中国市场中的占用比率已为37% ，其事务新闻机制颇为契合电商秒杀场景 ，技术选型要一并考虑团队技术储备以及业务规模情况 。

核心设计要素

可靠性保障要达成起码99.95%的消息投递成功率，运用多副本机制去应对硬件故障。性能优化得留意写入延迟，出色系统理应控制在5毫秒以内。某头部厂商的测试显示，借助页缓存技术能够使吞吐量提高40%。系统扩展性要求支持千级节点集群，并且维持服务可用性。

架构实现方案

架构被简化，其中涵盖生产者网关，还有消息路由中心，以及消费调度模块。存储层运用混合模式，热数据借助内存映射文件，冷数据则转到对象存储进行转存。京东技术团队所公开的案例表明，这样架构在2023年双十一期间，对每分钟4.2亿条消息处理具有支撑作用。

核心模块实现

public class Message {
    private String topic;
    private String id;
    private long timestamp;
    private String body;
    // 构造函数、getter、setter省略
}

全局ID、生成时间戳以及校验标签需包含在消息结构之中，Broker运用顺序写入机制以保障存储效率，经实测显现SSD硬盘能够维持800MB/s的写入速度，消费者组达成负载均衡，借助位点管理来确保消息不会重复消费。某开源项目的实测数据表明，这样的设计能够达成单节点每秒处理12万条消息。

public class MessageStore {
    private final File dir;
    public MessageStore(String basePath) {
        this.dir = new File(basePath);
        if (!dir.exists()) dir.mkdirs();
    }
    public synchronized void append(String topic, Message message) throws IOException {
        File topicFile = new File(dir, topic + ".log");
        try (FileWriter fw = new FileWriter(topicFile, true);
             BufferedWriter bw = new BufferedWriter(fw)) {
            bw.write(serialize(message));
            bw.newLine();
        }
    }
    public List read(String topic, int offset, int limit) throws IOException {
        File topicFile = new File(dir, topic + ".log");
        List messages = new ArrayList<>();
        try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(topicFile))) {
            int line = 0;
            String lineStr;
            while ((lineStr = br.readLine()) != null) {
                if (line++ < offset) continue;
                messages.add(deserialize(lineStr));
                if (messages.size() >= limit) break;
            }
        }
        return messages;
    }
    private String serialize(Message message) {
        return message.getId() + "|" + message.getTimestamp() + "|" + message.getBody();
    }
    private Message deserialize(String line) {
        String[] parts = line.split("\|", 3);
        return new Message("default", parts[0], Long.parseLong(parts[1]), parts[2]);
    }
}

技术深度考察

在知名互联网企业技术面试里，面试官往往会对着候选人，特别留意关注消息持久化策略跟网络分区应对方案，还会要求设计跨地域数据同步方案，而在实际工程当中，又得考虑磁盘写满预警机制，比如某云服务商透露其运用实实在在的实时容量监控，当磁盘使用率高达85%的时候，就会自动触发去扩容。

public class Producer {
    private final MessageStore store;
    public Producer(MessageStore store) {
        this.store = store;
    }
    public void send(String topic, String body) throws IOException {
        Message msg = new Message(topic, UUID.randomUUID().toString(), System.currentTimeMillis(), body);
        store.append(topic, msg);
        System.out.println("Sent: " + body);
    }
}

同行们，技术领域的伙伴们，实际项目里，怎样去平衡消息可靠性跟系统吞吐量呢？欢迎在评论区域分享亲身实战的经历，期望和诸位大家深入互动交流，要是认为这篇文章有价值那就点个赞给予支持 。

public class Consumer {
    private final MessageStore store;
    private int offset = 0;
    public Consumer(MessageStore store) {
        this.store = store;
    }
    public void consume(String topic) throws IOException {
        List messages = store.read(topic, offset, 10);
        for (Message msg : messages) {
            System.out.println("Consumed: " + msg.getBody());
            offset++;
        }
    }
}