RabbitMQ面试题（四十四道）

0什么是消息队列：
消息队列的优点：

（1）解耦：将系统按照不同的业务功能拆分出来，消息生产者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取，消息消费者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。消息生产者和消费者都不知道对方的存在；

（2）异步：主流程只需要完成业务的核心功能；对于业务非核心功能，将消息放入到消息队列之中进行异步处理，减少请求的等待，提高系统的总体性能；

（3）削峰/限流：将所有请求都写到消息队列中，消费服务器按照自身能够处理的请求数从队列中拿到请求，防止请求并发过高将系统搞崩溃；

消息队列的缺点：

（1）系统的可用性降低：系统引用的外部依赖越多，越容易挂掉，如果MQ 服务器挂掉，那么可能会导致整套系统崩溃。这时就要考虑如何保证消息队列的高可用了

（2）系统复杂度提高：加入消息队列之后，需要保证消息没有重复消费、如何处理消息丢失的情况、如何保证消息传递的有序性等问题；

（3）数据一致性问题：A 系统处理完了直接返回成功了，使用者都以为你这个请求就成功了；但是问题是，要是 BCD 三个系统那里，BD 两个系统写库成功了，结果 C 系统写库失败了，就会导致数据不一致了

1.RabbitMQ是什么？
RabbitMQ是实现了高级消息队列协议（AMQP）的开源消息代理软件（亦称面向消息的中间件）。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的，而群集和故障转移是构建在开放电信平台框架上的。所有主要的编程语言均有与代理接口通讯的客户端库。

2.RabbitMQ特点?
可靠性: RabbitMQ使用一些机制来保证可靠性， 如持久化、传输确认及发布确认等。
灵活的路由 : 在消息进入队列之前，通过交换器来路由消息。对于典型的路由功能， RabbitMQ 己经提供了一些内置的交换器来实现。针对更复杂的路由功能，可以将多个 交换器绑定在一起， 也可以通过插件机制来实现自己的交换器。
扩展性: 多个RabbitMQ节点可以组成一个集群，也可以根据实际业务情况动态地扩展 集群中节点。
高可用性 : 队列可以在集群中的机器上设置镜像，使得在部分节点出现问题的情况下队 列仍然可用。
多种协议: RabbitMQ除了原生支持AMQP协议，还支持STOMP， MQTT等多种消息 中间件协议。
多语言客户端 :RabbitMQ 几乎支持所有常用语言，比如 Java、 Python、 Ruby、 PHP、 C#、 JavaScript 等。
管理界面 : RabbitMQ 提供了一个易用的用户界面，使得用户可以监控和管理消息、集 群中的节点等。
令插件机制 : RabbitMQ 提供了许多插件 ， 以实现从多方面进行扩展，当然也可以编写自 己的插件。

3.AMQP是什么?
RabbitMQ就是 AMQP 协议的 Erlang 的实现(当然 RabbitMQ 还支持 STOMP2、 MQTT3 等协议 ) AMQP 的模型架构 和 RabbitMQ 的模型架构是一样的，生产者将消息发送给交换器，交换器和队列绑定 。
RabbitMQ 中的交换器、交换器类型、队列、绑定、路由键等都是遵循的 AMQP 协议中相 应的概念。。

4.AMQP协议3层？
Module Layer:协议最高层，主要定义了一些客户端调用的命令，客户端可以用这些命令实现自己的业务逻辑。
Session Layer:中间层，主要负责客户端命令发送给服务器，再将服务端应答返回客户端，提供可靠性同步机制和错误处理。
TransportLayer:最底层，主要传输二进制数据流，提供帧的处理、信道服用、错误检测和数据表示等。

5.AMQP模型的几大组件？
交换器 (Exchange)：消息代理服务器中用于把消息路由到队列的组件。
队列 (Queue)：用来存储消息的数据结构，位于硬盘或内存中。
绑定 (Binding)：一套规则，告知交换器消息应该将消息投递给哪个队列。

6.说说生产者Producer和消费者Consumer?
生产者
消息生产者，就是投递消息的一方。
消息一般包含两个部分：消息体（payload)和标签(Label)。
消费者
消费消息，也就是接收消息的一方。
消费者连接到RabbitMQ服务器，并订阅到队列上。消费消息时只消费消息体，丢弃标签。

7.为什么需要消息队列？
从本质上来说是因为互联网的快速发展，业务不断扩张，促使技术架构需要不断的演进。
从以前的单体架构到现在的微服务架构，成百上千的服务之间相互调用和依赖。从互联网初期一个服务器上有 100 个在线用户已经很了不得，到现在坐拥10亿日活的微信。此时，我们需要有一个「工具」来解耦服务之间的关系、控制资源合理合时的使用以及缓冲流量洪峰等等。因此，消息队列就应运而生了。
它常用来实现：异步处理、服务解耦、流量控制（削峰）。

8.说说Broker服务节点、Queue队列、Exchange交换器？
Broker可以看做RabbitMQ的服务节点。一般请下一个Broker可以看做一个RabbitMQ服务器。
Queue:RabbitMQ的内部对象，用于存储消息。多个消费者可以订阅同一队列，这时队列中的消息会被平摊（轮询）给多个消费者进行处理。
Exchange:生产者将消息发送到交换器，由交换器将消息路由到一个或者多个队列中。当路由不到时，或返回给生产者或直接丢弃。

9.消息队列有什么优缺点
优点上面已经说了，就是在特殊场景下有其对应的好处，解耦、异步、削峰。缺点有以下几个：
系统可用性降低 系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉。万一 MQ 挂了，MQ 一挂，整套系统崩 溃，你不就完了？
系统复杂度提高 硬生生加个 MQ 进来，你怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？
怎么保证消息传递的顺序性？问题一大堆。
一致性问题 A 系统处理完了直接返回成功了，人都以为你这个请求就成功了；但是问题是，要是 BCD 三个系统那里，BD 两个系统写库成功了，结果 C 系统写库失败了，咋整？你这数据就不一致 了。

10.如何保证消息的可靠性？
消息到MQ的过程中搞丢，MQ自己搞丢，MQ到消费过程中搞丢。
生产者到RabbitMQ：事务机制和Confirm机制，注意：事务机制和 Confirm 机制是互斥的，两者不能共存，会导致 RabbitMQ 报错。
RabbitMQ自身：持久化、集群、普通模式、镜像模式。
RabbitMQ到消费者：basicAck机制、死信队列、消息补偿机制。

11.什么是RoutingKey路由键？
生产者将消息发送给交换器的时候，会指定一个RoutingKey,用来指定这个消息的路由规则，这个RoutingKey需要与交换器类型和绑定键(BindingKey)联合使用才能最终生效。

12.Binding绑定？
通过绑定将交换器和队列关联起来，一般会指定一个BindingKey,这样RabbitMq就知道如何正确路由消息到队列了。

13.交换器4种类型？
主要有以下4种。
fanout:把所有发送到该交换器的消息路由到所有与该交换器绑定的队列中。
direct:把消息路由到BindingKey和RoutingKey完全匹配的队列中。
topic:
匹配规则：
RoutingKey 为一个 点号’.': 分隔的字符串。比如: java.xiaoka.show
BindingKey和RoutingKey一样也是点号“.“分隔的字符串。
BindingKey可使用 * 和 # 用于做模糊匹配，*匹配一个单词，#匹配多个或者0个
headers:不依赖路由键匹配规则路由消息。是根据发送消息内容中的headers属性进行匹配。性能差，基本用不到。

14.生产者消息运转？
1.Producer先连接到Broker,建立连接Connection,开启一个信道(Channel)。
2.Producer声明一个交换器并设置好相关属性。
3.Producer声明一个队列并设置好相关属性。
4.Producer通过路由键将交换器和队列绑定起来。
5.Producer发送消息到Broker,其中包含路由键、交换器等信息。
6.相应的交换器根据接收到的路由键查找匹配的队列。
7.如果找到，将消息存入对应的队列，如果没有找到，会根据生产者的配置丢弃或者退回给生产者。
8.关闭信道。
9.管理连接。

15.消费者接收消息过程？
1.Producer先连接到Broker,建立连接Connection,开启一个信道(Channel)。
2.向Broker请求消费响应的队列中消息，可能会设置响应的回调函数。
3.等待Broker回应并投递相应队列中的消息，接收消息。
4.消费者确认收到的消息,ack。
5.RabbitMq从队列中删除已经确定的消息。
6.关闭信道。
7.关闭连接。

16.交换器无法根据自身类型和路由键找到符合条件队列时，有哪些处理？
mandatory ：true 返回消息给生产者。
mandatory: false 直接丢弃。

17.死信队列？
DLX，全称为 Dead-Letter-Exchange，死信交换器，死信邮箱。当消息在一个队列中变成死信 (dead message) 之后，它能被重新被发送到另一个交换器中，这个交换器就是 DLX，绑定 DLX 的队列就称之为死信队列。

18.导致的死信的几种原因？
消息被拒（Basic.Reject /Basic.Nack) 且 requeue = false。
消息TTL过期。
队列满了，无法再添加。

19.延迟队列？
存储对应的延迟消息，指当消息被发送以后，并不想让消费者立刻拿到消息，而是等待特定时间后，消费者才能拿到这个消息进行消费。

20.优先级队列？
优先级高的队列会先被消费。
可以通过x-max-priority参数来实现。
当消费速度大于生产速度且Broker没有堆积的情况下，优先级显得没有意义。

21.事务机制？
RabbitMQ 客户端中与事务机制相关的方法有三个:
channel.txSelect 用于将当前的信道设置成事务模式。
channel . txCommit 用于提交事务 。
channel . txRollback 用于事务回滚,如果在事务提交执行之前由于 RabbitMQ 异常崩溃或者其他原因抛出异常,通过txRollback来回滚。

22.发送确认机制？
生产者把信道设置为confirm确认模式,设置后，所有再改信道发布的消息都会被指定一个唯一的ID，一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，RabbitMQ就会发送一个确认（Basic.Ack)给生产者（包含消息的唯一ID)，这样生产者就知道消息到达对应的目的地了。

23.消费者获取消息的方式？
推
拉

24.消费者某些原因无法处理当前接受的消息如何来拒绝？
channel .basicNack channel .basicReject

25.消息传输保证层级？
At most once:最多一次。消息可能会丢失，但不会重复传输。
At least once：最少一次。消息绝不会丢失，但可能会重复传输。
Exactly once: 恰好一次，每条消息肯定仅传输一次。

26.了解Virtual Host吗?
每一个RabbitMQ服务器都能创建虚拟的消息服务器，也叫虚拟主机(virtual host)，简称vhost。
默认为“/”。

27.集群中的节点类型？
内存节点：ram,将变更写入内存。
磁盘节点：disc,磁盘写入操作。
RabbitMQ要求最少有一个磁盘节点。

28.队列结构？
通常由以下两部分组成？
rabbit_amqqueue_process:负责协议相关的消息处理，即接收生产者发布的消息、向消费者交付消息、处理消息的确认(包括生产端的 confirm 和消费端的 ack) 等。
backing_queue:是消息存储的具体形式和引擎，并向 rabbit amqqueue process提供相关的接口以供调用。

29.RabbitMQ中消息可能有的几种状态?
alpha: 消息内容(包括消息体、属性和 headers) 和消息索引都存储在内存中 。
beta: 消息内容保存在磁盘中，消息索引保存在内存中。
gamma: 消息内容保存在磁盘中，消息索引在磁盘和内存中都有 。
delta: 消息内容和索引都在磁盘中 。

30.在何种场景下使用了消息中间件？
接口之间耦合比较严重
面对大流量并发时，容易被冲垮
存在性能问题

31.生产者如何将消息可靠投递到MQ？
1.Client发送消息给MQ
2.MQ将消息持久化后，发送Ack消息给Client，此处有可能因为网络问题导致Ack消息无法发送到Client，那么Client在等待超时后，会重传消息；
3.Client收到Ack消息后，认为消息已经投递成功。

32 . MQ如何将消息可靠投递到消费者？
1.MQ将消息push给Client（或Client来pull消息）
2.Client得到消息并做完业务逻辑
3.Client发送Ack消息给MQ，通知MQ删除该消息，此处有可能因为网络问题导致Ack失败，那么Client会重复消息，这里就引出消费幂等的问题；
4.MQ将已消费的消息删除

33.如何保证RabbitMQ消息队列的高可用?
RabbitMQ 有三种模式：单机模式，普通集群模式，镜像集群模式。
单机模式：就是demo级别的，一般就是你本地启动了玩玩儿的，没人生产用单机模式
普通集群模式：意思就是在多台机器上启动多个RabbitMQ实例，每个机器启动一个。
镜像集群模式：这种模式，才是所谓的RabbitMQ的高可用模式，跟普通集群模式不一样的是，你创建的queue，无论元数据(元数据指RabbitMQ的配置数据)还是queue里的消息都会存在于多个实例上，然后每次你写消息到queue的时候，都会自动把消息到多个实例的queue里进行消息同步。

34、RabbitMQ的构造：
（1）生产者Publisher：生产消息，就是投递消息的一方。消息一般包含两个部分：消息体（payload）和标签（Label）
（2）消费者Consumer：消费消息，也就是接收消息的一方。消费者连接到RabbitMQ服务器，并订阅到队列上。消费消息时只消费消息体，丢弃标签。
（3）Broker服务节点：表示消息队列服务器实体。一般情况下一个Broker可以看做一个RabbitMQ服务器。
（4）Queue：消息队列，用来存放消息。一个消息可投入一个或多个队列，多个消费者可以订阅同一队列，这时队列中的消息会被平摊（轮询）给多个消费者进行处理。
（5）Exchange：交换器，接受生产者发送的消息，根据路由键将消息路由到绑定的队列上。
（6）Routing Key： 路由关键字，用于指定这个消息的路由规则，需要与交换器类型和绑定键(Binding Key)联合使用才能最终生效。
（7）Binding：绑定，通过绑定将交换器和队列关联起来，一般会指定一个BindingKey，通过BindingKey，交换器就知道将消息路由给哪个队列了。
（8）Connection ：网络连接，比如一个TCP连接，用于连接到具体broker
（9）Channel： 信道，AMQP 命令都是在信道中进行的，不管是发布消息、订阅队列还是接收消息，这些动作都是通过信道完成。因为建立和销毁 TCP 都是非常昂贵的开销，所以引入了信道的概念，以复用一条 TCP 连接，一个TCP连接可以用多个信道。客户端可以建立多个channel，每个channel表示一个会话任务。
（10）Message：消息，由消息头和消息体组成。消息体是不透明的，而消息头则由一系列的可选属性组成，这些属性包括routing-key（路由键）、priority（相对于其他消息的优先权）、delivery-mode（指出该消息可能需要持久性存储）等。
（11）Virtual host：虚拟主机，用于逻辑隔离，表示一批独立的交换器、消息队列和相关对象。一个Virtual host可以有若干个Exchange和Queue，同一个Virtual host不能有同名的Exchange或Queue。最重要的是，其拥有独立的权限系统，可以做到 vhost 范围的用户控制。当然，从 RabbitMQ 的全局角度，vhost 可以作为不同权限隔离的手段

35、Exchange交换器的类型：
Exchange分发消息时根据类型的不同分发策略有区别，目前共四种类型：direct、fanout、topic、headers

（1）direct：消息中的路由键（RoutingKey）如果和 Bingding 中的 bindingKey 完全匹配，交换器就将消息发到对应的队列中。是基于完全匹配、单播的模式。

（2）fanout：把所有发送到fanout交换器的消息路由到所有绑定该交换器的队列中，fanout 类型转发消息是最快的。

（3）topic：通过模式匹配的方式对消息进行路由，将路由键和某个模式进行匹配，此时队列需要绑定到一个模式上。

匹配规则：

① RoutingKey 和 BindingKey 为一个 点号 ‘.’ 分隔的字符串。 比如: java.xiaoka.show
② BindingKey可使用 * 和 # 用于做模糊匹配：*匹配一个单词，#匹配多个或者0个单词
（4）headers：不依赖于路由键进行匹配，是根据发送消息内容中的headers属性进行匹配，除此之外 headers 交换器和 direct 交换器完全一致，但性能差很多，目前几乎用不到了

36、生产者消息的过程：
（1）Producer 先连接到 Broker，建立连接 Connection，开启一个信道 channel
（2）Producer 声明一个交换器并设置好相关属性
（3）Producer 声明一个队列并设置好相关属性
（4）Producer 通过绑定键将交换器和队列绑定起来
（5）Producer 发送消息到 Broker，其中包含路由键、交换器等信息
（6）交换器根据接收到的路由键查找匹配的队列
（7）如果找到，将消息存入对应的队列，如果没有找到，会根据生产者的配置丢弃或者退回给生产者。
（8）关闭信道

37、消费者接收消息过程：
（1）Producer 先连接到 Broker，建立连接 Connection，开启一个信道 channel
（2）向 Broker 请求消费相应队列中消息，可能会设置响应的回调函数。
（3）等待 Broker 回应并投递相应队列中的消息，接收消息。
（4）消费者确认收到的消息，ack。
（5）RabbitMQ从队列中删除已经确定的消息。
（6）关闭信道

38、如何保证消息不丢失，进行可靠性传输？
对于消息的可靠性传输，每种MQ都要从三个角度来分析：生产者丢数据、消息队列丢数据、消费者丢数据。以RabbitMQ为例：

生产者丢数据：

RabbitMQ提供事务机制（transaction）和确认机制（confirm）两种模式来确保生产者不丢消息。

（1）事务机制：

    发送消息前，开启事务（channel.txSelect()），然后发送消息，如果发送过程中出现什么异常，事务就会回滚（channel.txRollback()），如果发送成功则提交事务（channel.txCommit()）

    该方式的缺点是生产者发送消息会同步阻塞等待发送结果是成功还是失败，导致生产者发送消息的吞吐量降下降。

// 开启事务
channel.txSelect
try {
    // 发送消息
} catch(Exception e){
    // 回滚事务
    channel.txRollback;
    //再次重试发送这条消息
    ....
}      
//提交事务
channel.txCommit;

（2）确认机制：

    生产环境常用的是confirm模式。生产者将信道 channel 设置成 confirm 模式，一旦 channel 进入 confirm 模式，所有在该信道上发布的消息都将会被指派一个唯一的ID，一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，rabbitMQ就会发送一个确认给生产者（包含消息的唯一ID），这样生产者就知道消息已经正确到达目的队列了。如果rabbitMQ没能处理该消息，也会发送一个Nack消息给你，这时就可以进行重试操作。

    Confirm模式最大的好处在于它是异步的，一旦发布消息，生产者就可以在等信道返回确认的同时继续发送下一条消息，当消息最终得到确认之后，生产者便可以通过回调方法来处理该确认消息。

处理Ack和Nack的代码如下所示：

channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() {  
    @Override  
    public void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {  
        System.out.println("nack: deliveryTag = "+deliveryTag+" multiple: "+multiple);  
    }  
    @Override  
    public void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {  
        System.out.println("ack: deliveryTag = "+deliveryTag+" multiple: "+multiple);  
    }  
});

消息队列丢数据：

    处理消息队列丢数据的情况，一般是开启持久化磁盘。持久化配置可以和生产者的 confirm 机制配合使用，在消息持久化磁盘后，再给生产者发送一个Ack信号。这样的话，如果消息持久化磁盘之前，即使 RabbitMQ 挂掉了，生产者也会因为收不到Ack信号而再次重发消息。

持久化设置如下（必须同时设置以下 2 个配置）：

（1）创建queue的时候，将queue的持久化标志durable在设置为true，代表是一个持久的队列，这样就可以保证 rabbitmq 持久化 queue 的元数据，但是不会持久化queue里的数据；
（2）发送消息的时候将 deliveryMode 设置为 2，将消息设置为持久化的，此时 RabbitMQ 就会将消息持久化到磁盘上去。
这样设置以后，RabbitMQ 就算挂了，重启后也能恢复数据。在消息还没有持久化到硬盘时，可能服务已经死掉，这种情况可以通过引入镜像队列，但也不能保证消息百分百不丢失（整个集群都挂掉）

消费者丢数据：

    消费者丢数据一般是因为采用了自动确认消息模式。该模式下，虽然消息还在处理中，但是消费中者会自动发送一个确认，通知 RabbitMQ 已经收到消息了，这时 RabbitMQ 就会立即将消息删除。这种情况下，如果消费者出现异常而未能处理消息，那就会丢失该消息。

    解决方案就是采用手动确认消息，设置 autoAck = False，等到消息被真正消费之后，再手动发送一个确认信号，即使中途消息没处理完，但是服务器宕机了，那 RabbitMQ 就收不到发的ack，然后 RabbitMQ 就会将这条消息重新分配给其他的消费者去处理。

    但是 RabbitMQ 并没有使用超时机制，RabbitMQ 仅通过与消费者的连接来确认是否需要重新发送消息，也就是说，只要连接不中断，RabbitMQ 会给消费者足够长的时间来处理消息。另外，采用手动确认消息的方式，我们也需要考虑一下几种特殊情况：

如果消费者接收到消息，在确认之前断开了连接或取消订阅，RabbitMQ 会认为消息没有被消费，然后重新分发给下一个订阅的消费者，所以存在消息重复消费的隐患
如果消费者接收到消息却没有确认消息，连接也未断开，则RabbitMQ认为该消费者繁忙，将不会给该消费者分发更多的消息
需要注意的点：
1、消息可靠性增强了，性能就下降了，因为写磁盘比写 RAM 慢的多，两者的吞吐量可能有 10 倍的差距。所以，是否要对消息进行持久化，需要综合考虑业务场景、性能需要，以及可能遇到的问题。若想达到单RabbitMQ服务器 10W 条/秒以上的消息吞吐量，则要么使用其他的方式来确保消息的可靠传输，要么使用非常快速的存储系统以支持全持久化，例如使用 SSD。或者仅对关键消息作持久化处理，且应该保证关键消息的量不会导致性能瓶颈。
2、当设置 autoAck = False 时，如果忘记手动 ack，那么将会导致大量任务都处于 Unacked 状态，造成队列堆积，直至消费者断开才会重新回到队列。解决方法是及时 ack，确保异常时 ack 或者拒绝消息。
3、启用消息拒绝或者发送 nack 后导致死循环的问题：如果在消息处理异常时，直接拒绝消息，消息会重新进入队列。这时候如果消息再次被处理时又被拒绝 。这样就会形成死循环。

39、如何保证消息队列的高可用？
RabbitMQ 是基于主从（非分布式）做高可用性的，RabbitMQ 有三种模式：单机模式、普通集群模式、镜像集群模式
普通集群模式：

    普通集群模式用于提高系统的吞吐量，通过添加节点来线性扩展消息队列的吞吐量。也就是在多台机器上启动多个 RabbitMQ 实例，而队列 queue 的消息只会存放在其中一个 RabbitMQ 实例上，但是每个实例都同步 queue 的元数据（元数据是 queue 的一些配置信息，通过元数据，可以找到 queue 所在实例）。消费的时候，如果连接到了另外的实例，那么该实例就会从数据实际所在的实例上的queue拉取消息过来，就是说让集群中多个节点来服务某个 queue 的读写操作

    但普通集群模式的缺点在于：无高可用性，queue所在的节点宕机了，其他实例就无法从那个实例拉取数据；RabbitMQ 内部也会产生大量的数据传输。

镜像队列集群模式：

    镜像队列集群是RabbitMQ 真正的高可用模式，集群中一般会包含一个主节点master和若干个从节点slave，如果master由于某种原因失效，那么按照slave加入的时间排序，"资历最老"的slave会被提升为新的master。

    镜像队列下，所有的消息只会向master发送，再由master将命令的执行结果广播给slave，所以master与slave节点的状态是相同的。比如，每次写消息到 queue 时，master会自动将消息同步到各个slave实例的queue；如果消费者与slave建立连接并进行订阅消费，其实质上也是从master上获取消息，只不过看似是从slave上消费而已，比如消费者与slave建立了TCP连接并执行Basic.Get的操作，那么也是由slave将Basic.Get请求发往master，再由master准备好数据返回给slave，最后由slave投递给消费者。

   从上面可以看出，队列的元数据和消息会存在于多个实例上，也就是说每个 RabbitMQ 节点都有这个 queue 的完整镜像，任何一个机器宕机了，其它机器节点还包含了这个 queue 的完整数据，其他消费者都可以到其它节点上去消费数据。

（1）缺点：

① 性能开销大，消息需要同步到所有机器上，导致网络带宽压力和消耗很重

② 非分布式，没有扩展性，如果 queue 的数据量大到这个机器上的容量无法容纳了，此时该方案就会出现问题了

（2）如何开启镜像集群模式呢？

    在RabbitMQ 的管理控制台Admin页面下，新增一个镜像集群模式的策略，指定的时候是可以要求数据同步到所有节点的，也可以要求同步到指定数量的节点，再次创建 queue 的时候，应用这个策略，就会自动将数据同步到其他的节点上去了。

40、使用rabbitmq的场景。
答：
1、服务间异步通信
2、顺序消费
3、定时任务
4、请求削峰

41、如何避免消息重复投递或重复消费？
答：
在消息生产时，MQ内部针对每条生产者发送的消息生成一个inner-msg-id，作为去重的依据（消息投递失败并重传），避免重复的消息进入队列；
在消息消费时，要求消息体中必须要有一个 bizId（对于同一业务全局唯一，如支付ID、订单ID、帖子ID 等）作为去重的依据，避免同一条消息被重复消费。

42、Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 有什么优缺点？
一般的业务系统要引入MQ，最早大家都用ActiveMQ，但是现在确实大家用的不多了，没经过大规模吞吐量场景的验证，社区也不是很活跃，所以大家还是算了吧，我个人不推荐用这个了；
后来大家开始用RabbitMQ，但是确实erlang语言阻止了大量的Java工程师去深入研究和掌控它，对公司而言，几乎处于不可控的状态，但是确实人家是开源的，比较稳定的支持，活跃度也高；
不过现在确实越来越多的公司会去用RocketMQ，确实很不错，毕竟是阿里出品，但社区可能有突然黄掉的风险（目前 RocketMQ已捐给Apache，但GitHub上的活跃度其实不算高）对自己公司技术实力有绝对自信的，推荐用RocketMQ，否则回去老老实实用RabbitMQ 吧，人家有活跃的开源社区，绝对不会黄。
所以中小型公司，技术实力较为一般，技术挑战不是特别高，用RabbitMQ是不错的选择；大型公司，基础架构研发实力较强，用 RocketMQ是很好的选择。
如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用Kafka是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝对不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。

43、为什么不应该对所有的message都使用持久化机制？
答：
首先，必然导致性能的下降，因为写磁盘比写RAM慢的多，message的吞吐量可能有10倍的差距。
其次，message的持久化机制用在RabbitMQ的内置cluster方案时会出现“坑爹”问题。矛盾点在于，若message设置了persistent属性，但queue未设置durable属性，那么当该queue的owner node出现异常后，在未重建该queue前，发往该queue 的message将被 blackholed；若 message 设置了 persistent属性，同时queue也设置了durable属性，那么当queue的owner node异常且无法重启的情况下，则该queue无法在其他node上重建，只能等待其owner node重启后，才能恢复该 queue的使用，而在这段时间内发送给该queue的message将被 blackholed 。
所以，是否要对message进行持久化，需要综合考虑性能需要，以及可能遇到的问题。若想达到100,000 条/秒以上的消息吞吐量（单RabbitMQ服务器），则要么使用其他的方式来确保message的可靠delivery ，要么使用非常快速的存储系统以支持全持久化（例如使用SSD）。
另外一种处理原则是：仅对关键消息作持久化处理（根据业务重要程度），且应该保证关键消息的量不会导致性能瓶颈。

44、设计MQ思路。
答：

比如说这个消息队列系统，我们从以下几个角度来考虑一下：

首先这个mq得支持可伸缩性吧，就是需要的时候快速扩容，就可以增加吞吐量和容量，那怎么搞？设计个分布式的系统呗，参照一下kafka的设计理念，broker->topic->partition，每个partition放一个机器，就存一部分数据。如果现在资源不够了，简单啊，给topic增加partition，然后做数据迁移，增加机器，不就可以存放更多数据，提供更高的吞吐量了？

其次你得考虑一下这个mq的数据要不要落地磁盘吧？那肯定要了，落磁盘才能保证别进程挂了数据就丢了。那落磁盘的时候怎么落啊？顺序写，这样就没有磁盘随机读写的寻址开销，磁盘顺序读写的性能是很高的，这就是 kafka 的思路。

其次你考虑一下你的mq的可用性啊？这个事儿，具体参考之前可用性那个环节讲解的kafka的高可用保障机制。多副本 -> leader&follower->broker挂了重新选举 leader 即可对外服务。能不能支持数据0丢失啊？可以呀，有点复杂的。