『假如我是面试官』RabbitMQ我会这样问！

怼烎@ 2022-10-09 15:24 20阅读 0赞

1. 为什么你们公司选择RabbitMQ作为消息中间件

在消息队列选型时，我们调研了市场上比较常用ActiveMQ，RabbitMQ，RocketMQ，Kafka。

1.  RabbitMQ相对成熟稳定，这是我们选择它最主要的原因。
2.  社区比较活跃，有完善的资料可以参考。
3.  Rabbitmq的吞吐量可以达到万级，完全满足我们系统的要求。
4.  RabbitMQ是Erlang语言开发的，性能比较好。
5.  有完善的可视化界面，方便查看。

## 2. 消息队列的优点和缺点有哪些 ##

优点有：

*  异步处理 - 相比于传统的串行、并行方式，提高了系统吞吐量。
 *  应用解耦 - 系统间通过消息通信，不用关心其他系统的处理。
 *  流量削锋 - 可以通过消息队列长度控制请求量；可以缓解短时间内的高并发请求。

缺点有：

*  系统可用性降低
 *  系统复杂度提高

## 3. RabbitMQ常用的工作模式有哪些 ##

### 3.1 简单模型 ###

![13f876a86ca7118ab6db357819468e81.png][]

*  p：生成者
 *  C：消费者
 *  红色部分：quene，消息队列

### 3.2 工作模型 ###

![00072b871dc0162632a0df57728fe468.png][]

这种模式下一条消息只能由一个消费者进行消费，默认情况下，每个消费者是轮询消费的。

*  p：生成者
 *  C1、C2：消费者
 *  红色部分：quene，消息队列

### 3.3 发布订阅模型（fanout） ###

![54215bfe9485ba0cdcfdb846ebd3daba.png][]

这种模型中生产者发送的消息所有消费者都可以消费。

*  p：生成者
 *  X：交换机
 *  C1、C2：消费者
 *  红色部分：quene，消息队列

### 3.4 路由模型（routing） ###

![0db029dbb1c6cff031da1710e2d49291.png][]

这种模型消费者发送的消息，不同类型的消息可以由不同的消费者去消费。

*  p：生成者
 *  X：交换机，接收到生产者的消息后将消息投递给与routing key完全匹配的队列
 *  C1、C2：消费者
 *  红色部分：quene，消息队列

### 3.5 主题模型（topic） ###

![6d08a4b8cc3e37997c21a105dd1f4086.png][]

这种模型和direct模型一样，都是可以根据routing key将消息路由到不同的队列，只不过这种模型可以让队列绑定routing key 的时候使用通配符。这种类型的routing key都是由一个或多个单词组成，多个单词之间用`.`分割。

通配符介绍：

`*`：只匹配一个单词

`#`：匹配一个或多个单词

## 4. 如何保证消息不丢失（如何保证消息的可靠性） ##

一条消息从生产到消费经历了三个阶段，分别是生产者，MQ和消费者，对于RabbitMQ来说，消息的传递还涉及到交换机。因此RabbitMQ出现消息丢失的情况有四个

分别是

1.  消息生产者没有成功将消息发送到MQ导致消息丢失
2.  交换机未路由到消息队列导致消息丢失
3.  消息在MQ中时，MQ发生宕机导致消息丢失
4.  消费者消费消息时出现异常导致消息丢失

针对上面提到的四种情况，分别进行处理

1.  amqp协议提供了事务机制，在投递消息时开启事务，如果消息投递失败，则回滚事务，很少有人去使用事务。除了事务之外，RabbitMQ还提供了生产者确认机制（publisher confirm）。生产者将信道设置成confirm（确认）模式，一旦信道进入confirm模式，所有在该信道上面发布的消息都会被指派一个唯一的ID（从1开始），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），这就使得生产者知晓消息已经正确到达了目的地了。

# 开启生产者确认机制，
    # 注意这里确认的是是否到达交换机
    spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated

@RestController
    public class Producer {
    
        @Autowired
        private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    
        @GetMapping("send")
        public void sendMessage(){
            /**
             * 生产者确认消息
             */
            rabbitTemplate.setConfirmCallback(new RabbitTemplate.ConfirmCallback() {
                @Override
                public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
                    System.out.println(correlationData);
                    System.out.println(ack);
                    System.out.println(cause);
                }
            });
            rabbitTemplate.convertAndSend("s","error","这是一条错误日志！！！");
        }
    }

1.  消息从交换机未能匹配到队列时将此条消息返回给生产者

spring.rabbitmq.publisher-returns=true

@RestController
    public class Producer {
    
        @Autowired
        private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    
        @GetMapping("send")
        public void sendMessage(){
            /**
             * 消息未达队列时返回该条消息
             */
            rabbitTemplate.setReturnsCallback(new RabbitTemplate.ReturnsCallback() {
                @Override
                public void returnedMessage(ReturnedMessage returnedMessage) {
                    System.out.println(returnedMessage);
                }
            });
            rabbitTemplate.convertAndSend("s","error","这是一条错误日志！！！");
        }
    }

1.  消息在交换机或队列中发生丢失，我们只需要将交换机和队列进行持久化。

/**
      * 定义一个持久化的topic交换机
      * durable 持久化
      * @return
     */
    @Bean
    public Exchange exchangeJavatrip(){
        return ExchangeBuilder.topicExchange(EXCHANGE).durable(true).build();
    }
    
    /**
     * 定义一个持久化的队列
     * durable 持久化
     * @return
     */
    @Bean
    public Queue queueJavatrip(){
        return QueueBuilder.durable(QUEUE).build();
    }

1.  消费者开启手动签收模式，消费完成后进行ack确认。

spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=manual

@RabbitListener(queues = MqConfig.QUEUE)
    public void receive(String body, Message message, Channel channel) throws Exception{
        long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
        System.out.println(deliveryTag);
        // 系统业务逻辑判断是否签收
        if(deliveryTag % 2 == 0){
            channel.basicAck(deliveryTag,false);
        }else{
            // 第二个参数是否批量确认，第三个参数是否重新回队列
            channel.basicNack(deliveryTag,false,true);
        }
    }

## 5. 如何保证消息不重复消费（如何保证消息的幂等性） ##

消息重复的原因有两个：

1.  生产时消息重复
    
    由于生产者发送消息给MQ，在MQ确认的时候出现了网络波动，生产者没有收到确认，实际上MQ已经接收到了消息。这时候生产者就会重新发送一遍这条消息。
2.  消费时消息重复。
    
    消费者消费成功后，在给MQ确认的时候出现了网络波动，MQ没有接收到确认，为了保证消息被消费，MQ就会继续给消费者投递之前的消息。这时候消费者就接收到了两条一样的消息。

由于消息重复是网络波动等原因造成的，无法避免，我们能做的的就是保证消息的幂等性，以防业务重复处理。具体处理方案为：

让每个消息携带一个全局的唯一ID，即可保证消息的幂等性，具体消费过程为：

1.  消费者获取到消息后先根据id去查询redis/db是否存在该消息。
2.  如果不存在，则正常消费，消费完毕后写入redis/db。
3.  如果存在，则证明消息被消费过，直接丢弃。

@RabbitListener(queues = MqConfig.QUEUE)
    public void receive(Message message, Channel channel){
    
        String messageId = message.getMessageProperties().getMessageId();
        String body = new String(message.getBody());
        String redisId = redisTemplate.opsForValue().get(messageId)+"";
        // 如果redis中存有当前消息的消息id
        // 则证明消费过
        if(messageId.equals(redisId)){
            return;
        }
        redisTemplate.opsForValue().set(messageId, UUID.randomUUID());
    }

## 6. 消息大量堆积应该怎么处理 ##

消息堆积的原因有两个

1.  网络故障，消费者无法正常消费
2.  消费方消费后未进行ack确认

解决方案如下：

1.  检查并修复消费者故障，使其正常消费
2.  编写临时程序将堆积的消息发送到容量更大的MQ集群，增加消费者快速消费
3.  堆积消息消费完毕后，停止临时程序，恢复正常消费

![e64f30e7f874519ca2908accb17b8156.png][]

## 7. 死信是什么？死信如何处理 ##

当一条消息在队列中出现以下三种情况的时候，该消息就会变成一条死信。

*  消息被拒绝(basic.reject / basic.nack)，并且requeue = false
 *  消息TTL过期
 *  队列达到最大长度

当消息在一个队列中变成一个死信之后，如果配置了死信队列，它将被重新publish到死信交换机，死信交换机将死信投递到一个队列上，这个队列就是死信队列。

一条消息成为死信后，一般会通过死信队列进行存库，然后定时将库中的死信进行重新投递到消息队列上。

![130dbee9977c4ef045dd88f224994024.png][]

## 8. 如果我有一笔订单，30分钟未支付则关闭订单，使用RabbitMQ如何来实现 ##

RabbitMQ可以使用死信队列来实现延时消费，用户下单之后，将订单信息投递到消息队列中，并且设置消息过期时常为30分钟。如果用户支付则正常关闭订单，如果用户未支付，消息达到过期时间，消息会进入死信交换，由消费者进行消费死信队列来关闭订单。

![03df255cf9b66c2d90a8810f797c39bf.png][]

## 9. RabbitMQ如何保证高可用 ##

RabbitMQ有两种集群模式，分别是普通集群和镜像集群，普通模式无法保证RabbitMQ的高可用。

### 普通集群 ###

假如有三个节点，rabbitmq1、rabbitmq2、rabbitmq3，消息实际上只存在于其中一个节点，三个节点仅有相同的元数据，即队列的结构，当消息进入rabbitmq2节点的queue后，consumer从rabbitmq1的节点进行消费，rabbitmq1和rabbitmq2会进行临时通信，从rabbitmq2中获取消息然后返回给consumer。

![5bb86105b31b1bff87d62823ee37f865.png][]

这种模式存在以下两个问题：

1.  当rabbitmq2宕机后，消息无法正常消费，没有做到真正的高可用
2.  实际数据还是在单个实例上，存在瓶颈问题

### 镜像集群 ###

假如有三个节点，rabbitmq1、rabbitmq2、rabbitmq3，每个实例之间都可以相互通信，每次生产者写消息到queue的时候，每个rabbitmq节点上都有queue的消息数据和元数据。这种模式适用于可靠性要求较高的场景。

![54ea6e1abe6ab023d93bbd025c4ce501.png][]

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