这个问题是一个比较综合的问题，可以考察比较多方面的技能，比如：
- 考察对消息系统的理解；
- 考察系统设计能力；
- 考察你对高可用、高性能、可扩展性等关键技术指标的处理能力。
现在面试都比较喜欢问这类问题。其实你只要对一些开源消息中间件如RocketMQ，Kafka的整体架构和设计思路有所了解，都会有解答思路。
在设计一个消息队列时，你需要考虑以下几个方面：
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先讲清楚消息队列整体流程：生产者投递消息给Broker，Broker接收并且存储消息，然后消费者从Broker中获取消息进行消费，有两种消费模式：推模式和拉模式，可以说说优缺点，消息消费完成之后进行消费ACK确认；
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生产者如何发现Broker：一般生产者和Broker都是有多台机器的，不可能生产者写死Broker的IP去投递消息，为此，可以引入注册中心，作用类似于RocketMQ的NameServer，存储系统消息队列配置信息，集群实例信息。生产者启动后，把信息注册到注册中心中，并且从注册中心获取到Broker服务器，Topic等信息
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注册中心存储的东西：注册中心主要保存以下内容：
- 存储Topic配置信息：创建Topic的时候，指定Topic要存储在哪些Broker上，并且配置每个Topic要初始化多少个消息队列；
- Broder的信息，以及Broker和Topic的映射关系：Broker启动之后，就于注册中心保持长连接，定时发送心跳，把自己的信息（IP+端口号）以及存储的所有Topic信息注册到注册中心中；
- 消费者的信息：启动消费者，消费者把信息注册到注册中心，并且从NameServer获取Broker服务器，Topic的Queue等信息；
- 生产者的消息：启动生产者，生产者把信息注册到注册中心；
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消费者如何发现Broker：消费者在启动的从注册中心获取到所有的Broker服务器，Topic配置信息；
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生产者如何投递消息：一个生产者一般对应生产一个Topic的消息，可以从配置中心获取到某个Topic的某台Broker的地址信息，然后与之建立长连接，从而进行消息投递；
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Broker消息如何持久化：消息可以存储在数据库或者文件系统中，考虑到消息消费的特点，不需要很复杂的查询，并且一般都是顺序写，顺序读的，用文件系统就够了，没必要引入数据库增加架构复杂度。对于需要根据消息id去查找定位消息的场景，可以专门设计一个索引文件；你回答到这里，面试官可能会问，既然用文件系统，如何保证IO读写的效率，这个时候就会继续探讨IO相关知识了，零拷贝那些；
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消息的消费关系如何保存：消息消费进度可以存储在一个单独的文件中，记录某个消息消费的偏移量，通过消费者ACK进行推进；
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如何实现事务消息：可以结合RocketMQ的事务消息来说说，参考：消息队列#RocketMQ#特性#数据完整性与事务消息；
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消息队列的弹性设计：
- 对Broker扩容：增加Broker节点数量，从而突破单台Broker的性能瓶颈，可以存储更多的Topic；
- 对Topic扩容：增加Topic下消息队列的数量，从而支持更多的消费者同时消费消息，提高消息消费吞吐量，并且提高投递消息的处理性能；
- 由于生产者和消费者的消息都是通过注册中心维护的，这样可以很方便的对部署机器进行增减；
- 某个生产者节点宕机了，消费者发生Rebalance，是否会发生重复消费？
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如何保证消息的高可用：回答到这里，一般面试官会继续问如果消息队列某个Broker发生故障了如何保证高可用：
- Broker故障转移设计：Broker可以做主从部署设计，主节点把消息同步或者异步的发送到从节点，如果要保证同步数据的完整性，就只能使用同步发送的方式了，比如同步到超过多少台机器之后，再响应消息写入成功，这种方式就要消耗性能了；
- 故障转移：Broker故障转移过程中，消息可能重复消费吗？
- 重新选主：Broker发生故障转移之后，重新选主是如何实现的？
总之，在回答的时候，可以不断深入探讨，甚至可以举一反三，延伸出第三方中间件中相关问题是如何实现的，需要不断总结和思考。经过不断的思考总结，这些东西将在你的脑海中不再是固化的一个个知识点，而是越来越灵活的工具百宝箱，用到的时候你就会拿出来。
