頭條終面：寫個訊息中介軟體
每個時代，都不會虧待會學習的人。
大家好，我是 yes。
這種設計類問題想必大家都不陌生，面試時或多或少都能碰到。
比如如何寫一個執行緒池？如何寫一個 HashMap ？如何寫一個 RPC 框架等等，當然這裡的寫不是真的叫你用程式碼寫出來，只是說說設計理念，整體架構。
這個面試題來自於一個讀者的位元組面試經歷，我會從面試技巧和訊息中介軟體的設計兩個方面闡述。
我覺得重點在於面試技巧，因為它通用。
兩種極端的情況
大多數同學遇到這種問題會出現兩種極端的情況：
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第一種：一臉懵逼，兩眼無神，不知從何說起，萬般思緒，都化作一聲嘆息。
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第二種：誇誇其談，像是口中架起了一把加特林，噠噠噠噠噠噠噠噠，還冒著藍火。
第一種不用說了，好一點的面試官可能會引導你，會問一些提示性的問題，一步一步地帶你漸入佳境，當然你要是胸中無點滴，那還是沒救的，場面就異常地尷尬。
第二種會把面試官整蒙了，或許你真的懂很多，很多細節也都清晰，但是你不能一股腦兒的都丟擲來，這會顯得你抓不住重點。
面試官也是人
這點其實很關鍵，很多把面試官當成一個莫得感情的提問機器人，覺得他無所不能可以完全 get 到你的點，殊不知你引以為傲的細節回答，他可能覺得你在說蛇皮。
是人就會有感情，就需要交流，好的面試官會把控整體進度，從拉家常開始，讓場子熱起來再一步一步的深挖。
當然也有一些面試官比較弱，這時候就需要你來特意地流出一點空白，來讓面試官塗鴉，讓面試官感覺你這人就很舒服，你這波就穩了。
當然即使面對著把控全場的面試官你也得主動出擊，每個人都有自己的擅長點，你需要引導面試官來詢問你的長處。
正確的回答姿勢
正確的回答姿勢是 BFS（廣度優先搜尋） 而不是 DFS （深度優先搜尋），什麼意思呢？
就是我們需要先從大局上講出需要設計的東西的重點，然後再等待面試官的繼續提問，深挖。
我們需要揣摩面試官的心理，從他的提問可以看出他想要知道的重點是哪個方向的。
比如就拿 HashMap 來說，你簡單的把獲取、寫入、衝突處理、擴容啥的都說了，然後等待面試官接下來的提問，有可能會往執行緒安全方面深入，也有可能會往擴容方向再挖，比如引出 Redis 的 hash 擴容等等。
所以說給面試官留提問的機會，抓住他的喜好或者說熟知的方向回答，這樣如果你答得好，相互之間談的來，面試官會對你高度認可。
而且在說各設計要點的時候也要注意停頓，要留機會給面試官插話，讓面試官充分參與你的設計。
還是拿 HashMap 作為例子，比如你說了獲取、寫入、衝突之後稍作停頓，這時候大概率面試官還會問還有嗎？讓面試官有參與感，讓他感覺經過他的引導這個設計才逐步地完善。
當然如果不問也沒事，你停頓下繼續說就行。
讓面試成為一場技術交流，這是面試的最高境界，相信面試完了之後雙方都會有意猶未盡的感覺，惺惺相惜就是這麼來的。
但是這種場景也不是這麼容易碰到的，首先你和麵試官得有相同方向的喜好，比如你對 JVM 有很深入的研究，而面試官對儲存方面有很深入的研究，JVM 懂的不深，這樣就碰不出火花了。
所以說會有很多人碰到這麼個情況：我面這個公司一面掛，另一家公司面面超神，這都是很正常的。
當然你要是說你全能，那當我沒說。
小結一下面試技巧
首先要正確的看待面試官，你和麵試官是同等的，不要一來就低聲下氣的。
其次回答問題需要抓住重點，不要一股腦兒的把你知道的都說了，要留白待面試官提問。
要把控面試的節奏，往自己熟知的方向上引。
如何寫個訊息中介軟體
接下來咱們再看看如何寫個訊息中介軟體。
首先我們需要明確地提出訊息中介軟體的幾個重要角色，分別是生產者、消費者、Broker、註冊中心。
簡述下訊息中介軟體資料流轉過程，無非就是生產者生成訊息，傳送至 Broker，Broker 可以暫緩訊息，然後消費者再從 Broker 獲取訊息，用於消費。
而註冊中心用於服務的發現包括：Broker 的發現、生產者的發現、消費者的發現，當然還包括下線，可以說服務的高可用離不開註冊中心。
然後開始簡述實現要點，可以同通訊講起：各模組的通訊可以基於 Netty 然後自定義協定來實現，註冊中心可以利用 zookeeper、consul、eureka、nacos 等等，也可以像 RocketMQ 自己實現簡單的 namesrv （這一句話就都是關鍵詞）。
為了考慮擴容和整體的效能，採用分散式的思想，像 Kafka 一樣採取分割區理念，一個 Topic 分為多個 partition，並且為保證資料可靠性，採取多副本儲存，即 Leader 和 follower，根據效能和資料可靠的權衡提供非同步和同步的刷盤儲存。
並且利用選舉演演算法保證 Leader 掛了之後 follower 可以頂上，保證訊息佇列的高可用。
也同樣為了提高訊息佇列的可靠性利用本地檔案系統來儲存訊息，並且採用順序寫的方式來提高效能。
可根據訊息佇列的特性利用記憶體對映、零拷貝進一步的提升效能，還可利用像 Kafka 這種批次處理思想提高整體的吞吐。
至此就差不多了，該說的要點說的都差不多了，面試官心裡已經想，這人好像有點東西。
之後可以深挖的點就很多了，比如提到的 Netty，各種註冊中心就能問很多，比如各註冊中心之間的選型對比等。
你還提到了選舉演演算法，所以可能會問 Bully 演演算法、Raft 演演算法、ZAB 演演算法等等。
你還提到了分割區，可能會問這個分割區和 RocketMQ 的佇列有什麼不同啊？具體分割區要怎麼實現？
然後你提到順序寫，可能會問為什麼要順序寫啊？你說的記憶體對映和零拷貝又是什麼啊？那你知道 RocketMQ 和 Kafka 用了哪個嗎?（這些我都分析過，可以看 RocketMQ 和 Kafka 底層儲存之那些你不知道的事）
當然還有可能問各種細節，比如訊息的寫入如何儲存、訊息的索引如何生成等等，來深挖看你有沒有看過訊息中介軟體的原始碼。
可以問的還很多，這篇文章我也不可能每個點都延伸開說，這些知識點還是得靠大家日積月累和平日的多加思考。
當然日後的文章可以寫一寫今天提到的一些點，比如 Netty、選舉演演算法啊，多種註冊中心對比啊啥的。
面試官想問的是什麼
再回到這個面試題，其實面試官想問的就是大方向上的設計，包括整體的架構、資料的流轉和一些特性的把握，所以對於這個問題他想聽到的就是那些重點，而不是那些細節。
而繼續的深挖取決於你回答這個問題時提出的各個關鍵詞，對於面試官自身而言熟悉的詞一抓到，他就已經知道下一步要問你什麼了。
所以在回答面試官的時候不僅要 get 到他的點，還得為之後的回答鋪路，不會說的點不要提，擅長的點多提提。
最後
之前我已經提到了，這篇文章的重點其實不在於如何回答寫一個訊息中介軟體，而在於面試的技巧。
因為面試題千千萬，而技巧掌握了那麼千千萬的面試題都適用。
我還想提一下關於面試的一些個人看法，我個人是面試驅動學習型選手，我學習的動力就是面試，我享受面試官問我啥我都嘴角一翹微微一笑的那種不羈。
但是我不提倡那種純粹背面試題的做法，學習是一個日積月累的過程，就像我每篇文末說的，從一點點到億點點，又像我每篇開頭都會提的，每個時代，都不會虧待會學習的人。
我的面試驅動不僅僅是說為了面試而學習，還要以面試場景來學習，什麼意思呢？
學任何一種東西，都模擬一個面試官在你前面，讓他從各種角度向你提問，驅動你全方位的理解一個知識點，這才是我說的面試驅動學習型選手。
所以如果你看過我之前的文章會發現我經常會提出為什麼呢，然後再作答。
還有一點要注意，動手能力，這很關鍵。
Talk is cheap, show me the code。
我是 yes，從一點點到億點點，我們下篇見。