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面试题:RabbitMQ(一)

1. RabbitMQ如何保证消息不丢失?

生产者确认机制

RabbitMQ提供了publisher confirm机制来避免消息发送到MQ过程中丢失。消息发送到MQ以后,会返回一个结果给发送者,表示消息是否处理成功

消息失败之后如何处理呢?

  • 回调方法即时重发
  • 记录日志
  • 保存到数据库然后定时重发,成功发送后即刻删除表中的数据

**消息持久化 **

MQ默认是内存存储消息,开启持久化功能可以确保缓存在MQ中的消息不丢失。

  • 交换机持久化:

  • 队列持久化:

  • 消息持久化,SpringAMQP中的的消息默认是持久的,可以通过MessageProperties中的DeliveryMode来指定的:

**消费者确认 **

RabbitMQ支持消费者确认机制,即:消费者处理消息后可以向MQ发送ack回执,MQ收到ack回执后才会删除该消息。而SpringAMQP则允许配置三种确认模式:

  • manual:手动ack,需要在业务代码结束后,调用api发送ack。
  • auto:自动ack,由spring监测listener代码是否出现异常,没有异常则返回ack;抛出异常则返回
  • nack none:关闭ack,MQ假定消费者获取消息后会成功处理,因此消息投递后立即被删除

我们可以利用Spring的retry机制,在消费者出现异常时利用本地重试,设置重试次数,当次数达到了以后,如果消息依然失败,将消息投递到异常交换机,交由人工处理

RabbitMQ-如何保证消息不丢失?

  • 开启生产者确认机制,确保生产者的消息能到达队列
  • 开启持久化功能,确保消息未消费前在队列中不会丢失
  • 开启消费者确认机制为auto,由spring确认消息处理成功后完成ack
  • 开启消费者失败重试机制,多次重试失败后将消息投递到异常交换机,交由人工处理

2. RabbitMQ如何解决消息重复消费问题?

3. 死信交换机

当一个队列中的消息满足下列情况之一时,可以成为死信(dead letter):

  • 消费者使用basic.reject或 basic.nack声明消费失败,并且消息的requeue参数设置为false
  • 消息是一个过期消息,超时无人消费
  • 要投递的队列消息堆积满了,最早的消息可能成为死信

如果该队列配置了dead-letter-exchange属性,指定了一个交换机,那么队列中的死信就会投递到这个交换机中,而这个交换机称为死信交换机(Dead Letter Exchange,简称DLX)。

4. TTL

TTL,也就是Time-To-Live。如果一个队列中的消息TTL结束仍未消费,则会变为死信,ttl超时分为两种情况:

  • 消息所在的队列设置了存活时间
  • 消息本身设置了存活时间

5. RabbitMQ中死信交换机 ? (RabbitMQ延迟队列有了解过嘛)

6. RabbitMQ如果有100万消息堆积在MQ , 如何解决(消息堆积怎么解决)

当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度,就会导致队列中的消息堆积,直到队列存储消息达到上限。之后发送的消息就会成为死信,可能会被丢弃,这就是消息堆积问题

解决消息堆积有三种种思路:

  1. 增加更多消费者,提高消费速度
  2. 在消费者内开启线程池加快消息处理速度
  3. 扩大队列容积,提高堆积上限,采用惰性队列

**惰性队列 **

惰性队列的特征如下:

  • 接收到消息后直接存入磁盘而非内存
  • 消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存
  • 支持数百万条的消息存储

7. RabbitMQ的高可用机制有了解过嘛

在生产环境下,使用集群来保证高可用性

**普通集群 **

普通集群,或者叫标准集群(classic cluster),具备下列特征:

  • 会在集群的各个节点间共享部分数据,包括:交换机、队列元信息。不包含队列中的消息。
  • 当访问集群某节点时,如果队列不在该节点,会从数据所在节点传递到当前节点并返回
  • 队列所在节点宕机,队列中的消息就会丢失

**镜像集群 **

镜像集群:本质是主从模式,具备下面的特征:

  • 交换机、队列、队列中的消息会在各个mq的镜像节点之间同步备份。
  • 创建队列的节点被称为该队列的主节点,备份到的其它节点叫做该队列的镜像节点。
  • 一个队列的主节点可能是另一个队列的镜像节点
  • 所有操作都是主节点完成,然后同步给镜像节点
  • 主宕机后,镜像节点会替代成新的主

**仲裁队列 **

  • 与镜像队列一样,都是主从模式,支持主从数据同步
  • 使用非常简单,没有复杂的配置
  • 主从同步基于Raft协议,强一致

标签: rabbitmq 分布式

本文转载自: https://blog.csdn.net/2301_79526467/article/details/143650790
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