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RabbitMQ面试题

中间件RabbitMQ中间件RabbitMQ大约 7 分钟约 2169 字全民制作人ikun

RabbitMQ面试题

RabbitMQ如何保证消息不丢失

出现消息丢失可能会出现在以下场景：

  • 异步发送（验证码，短信，邮件）
  • MySQL和Redis，ES之间的数据同步
  • 分布式事务
  • 削峰消谷

总结为：消息未达到交换机，消息未达到队列，队列中丢失消息，消费者未接收到消息

  1. 解决办法：生产者确认机制：

生产者确认机制是指生产者发送消息后，需要等待RabbitMQ服务器的确认消息，以确保消息已经被成功地发送到RabbitMQ服务器。如果RabbitMQ服务器没有收到消息或者消息发送失败，生产者会收到一个确认消息，从而可以进行重发或者其他处理。

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

MQ宕机导致消息丢失：

  1. 解决办法：消息持久化

MQ默认是内存存储消息，开启持久化可以确保缓存中MQ消息不丢失

主要是交换机，队列，消息持久化

交换机持久化

@Bean
public DirectExchange simpleExchange(){
    //三个参数分别是：交换机名称，durable是否持久化，autoDelete是否自动删除
    return new DirectExchange("simple.direct",true,true);
}

队列持久化

@Bean
public Queue simpleQueue1(){
    //使用QueueBuilder创建队列，durable就是持久化
    return QueueBuilder.durable("simple.queue1").build();
}

消息持久化,通过MessageDeliveryMode.PERSISTENT实现

Message message = MessageBuilder
        .withBody("hello".getBytes(StandardCharsets.UTF_8))
        .setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT).build();// 持久化消息
  1. 解决办法消费者确认机制

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代码是香出现异常，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

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回答：

  • 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

RabbitMQ消息的重复消费问题如何解决

消息重复消费出现场景：

  • 网络抖动导致消息投递失败，RabbitMQ会重试投递消息。
  • 消费者在处理消息过程中发生异常，导致消息未被确认，RabbitMQ会重新投递消息。
  • 负载均衡导致消息被多个消费者消费。

解决办法：

  • 每条消息设置一个唯一的标识id
  • 幂等方案：分布式锁、数据库锁（悲观锁、乐观锁）

RabbitMQ中死信交换机（延迟队列有了解过吗）

死信交换机是 RabbitMQ 中的一个特殊交换机，用于处理无法投递的消息。当消息无法投递到任何队列时，它会被路由到死信交换机。死信交换机可以将消息路由到另一个队列或执行其他操作。

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

延迟队列是一种特殊的队列，消息在队列中会等待一段指定的时间后才会被投递给消费者。

场景：超时订单，限时优惠，定时发布

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，tt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

Delay Exchange插件：使用时只需要声明一个交换机，delayed属性为true即可

回答：

  • 我们当时一个什么业务使用到了延迟队列（超时订单、限时优惠、定时发布.…）
  • 其中延迟队列就用到了死信交换机和TTL(消息存活时间)实现的
  • 消息超时未消费就会变成死信（死信的其他情况：拒绝被消费，队列满了）

延迟队列插件实现延迟队列DelayExchange

  • 声明一个交换机，添加delayed属性为true
  • 发送消息时，添加x-delay头，值为超时时间

如果有100万消息堆积在MQ , 如何解决 ?

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：

  • 增加更多消费者，提高消费速度
  • 在消费者内开启线程池加快消息处理速度
  • 扩大队列容积，提高堆积上限

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

回答：

解决消息堆积有三种种思路：

  • 增加更多消费者，提高消费速度
  • 在消费者内开启线程池加快消息处理速度
  • 扩大队列容积，提高堆积上限，采用惰性队列
    • 在声明队列的时候可以设置属性x-queue-mode为lazy,即为惰性队列
    • 基于磁盘存储，消息上限高
    • 性能比较稳定，但基于磁盘存储，受限于磁盘O,时效性会降低

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、镜像集群、仲裁队列

RabbitMQ 提供了多种高可用机制来确保消息队列的可靠性和稳定性，包括：

1. 普通集群

普通集群模式会在各个节点间共享部分数据（交换机和队列元信息），但不包含队列里的消息；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；当所在节点宕机，队列中的消息就会丢失。

2. 镜像集群

镜像集群本质是主从模式。镜像集群特征如下：

  • 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。
  • 创建队列的节点称为该队列的主节点，备份的其他节点叫该队列的镜像节点。
  • 一个队列的主节点可能是另一个队列的镜像节点。

3. 仲裁队列

仲裁队列用于解决镜像集群中主节点故障时的数据一致性问题。仲裁队列使用 Raft 协议保证强一致性。

回答：

  • 在生产环境下，我们当时采用的镜像模式搭建的集群，共有3个节点
  • 镜像队列结构是一主多从（从就是镜像），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（如果在主从同步完成前，主就已经宕机，可能出现数据丢失）

出现数据丢失如何解决：我们可以采用仲裁队列，与镜像队列一样，都是主从模式，支持主从数据同步，主从同步基于Rft协议，强一致。并且使用起来也非常简单，不需要额外的配置，在声明队列的时候只要指定这个是仲裁队列即可

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贡献者: yunfeidog