OLTP与OLAP查询

被泄露的个人数据将用户的行为和时空轨迹联系在一起，从而造成严重的隐私风险。正如 Facebook 一样，智能手机的普及是某些奸商做梦也想不到的好事。现代人进入了被大数据监控自己的伟大时代，A Brave New World。

根据Forgerock的数据，网络犯罪分子于2019年暴露超过50亿条记录，给美国组织造成了超过1.2万亿美元的损失。再加上2018年的违规造成的损失超过6,540亿美元，过去两年中的违规造成了美国组织超过1.8万亿美元的损失。


 

先说一下背景，在当今的移动时代，身份问题变成了比较严重的问题，因为智能手机在很大程度上是私人设备。大多数人都随身携带这些设备，这就意味着设备的标识和个人几乎是一一对应的。

它甚至会通过分析用户的邮件来进行精准广告投放。我并不想把这个世界妖魔化成一个侵犯消费者隐私的世界，但是 Google 的不作为让 Android 成为了地球上最伟大的监控平台。

 

大家其实一下子就能看到差距了，就拿吞吐量来说，早期比较活跃的ActiveMQ 和RabbitMQ基本上不是后两者的对手了，在现在这样大数据的年代吞吐量是真的很重要。

比如现在突然爆发了一个超级热点新闻，你的APP注册用户高达亿数，你要想办法第一时间把突发全部推送到每个人手上，你没有大吞吐量的消息队列中间件用啥去推？

再说这些用户大量涌进来看了你的新闻产生了一系列的附带流量，你怎么应对这些数据，很多场景离开消息队列基本上难以为继。

就部署方式而言前两者也是大不如后面两个天然分布式架构的哥哥，都是高可用的分布式架构，而且数据多个副本的数据也能做到0丢失。

我们再聊一下RabbitMQ这个中间件其实还行，但是这玩意开发语言居然是erlang，我敢说绝大部分工程师肯定不会为了一个中间件去刻意学习一门语言的，开发维护成本你想都想不到，出个问题查都查半天。

至于rocketMQ（阿里开源的），git活跃度还可以。基本上你push了自己的bug确认了有问题都有阿里大佬跟你试试解答并修复的，我个人推荐的也是这个，他的架构设计部分跟同样是阿里开源的一个RPC框架是真的很像（Dubbo）可能是因为师出同门的原因吧。

Tip：Dubbo等我写到RPC我会详细介绍的。

Kafka我放到最后说，你们也应该知道了，压轴的这是个大哥，大数据领域，公司的日志采集，实时计算等场景，都离不开他的身影，他基本上算得上是世界范围级别的消息队列标杆了。

以上这些都只是一些我自己的个人意见，真正的选型还是要去深入研究的，不然那你公司一天UV就1000你告诉我你要去用Kafka我只能说你吃饱撑的。

记住，没有最好的技术，只有最适合的技术，不要为了用而用。

面试结束

嗯，小伙子不错不错，分析得很到位，那你记得下期来说一下消息队列的高可用，重复消费、消息丢失、消息顺序、分布式事务等问题？

嗯嗯好的面试官，不过不确定能不能一口气说完，毕竟敖丙还没开始写，而且读者还有可能白嫖，动力不一定够。

嗯嗯这倒是个问题，不过啊在看的都是人才肯定会给你点赞👍的！

我也这么认为。

总结

（编辑：南通站长网）

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