RabbitMQ 消息怎么传输？
由于 TCP 链接的创建和销毁开销较大，且并发数受系统资源限制，会造成性能瓶颈，所以 RabbitMQ 使用信道的方式来传输数据。信道（Channel）是生产者、消费者与 RabbitMQ 通信的渠道，信道是建立在 TCP 链接上的虚拟链接，且每条 TCP 链接上的信道数量没有限制。就是说 RabbitMQ 在一条 TCP 链接上建立成百上千个信道来达到多个线程处理，这个 TCP 被多个线程共享，每个信道在 RabbitMQ 都有唯一的 ID，保证了信道私有性，每个信道对应一个线程使用。
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。
如何保证 RabbitMQ 消息的顺序性？
- 拆分多个 queue(消息队列)，每个 queue(消息队列) 一个 consumer(消费者)，就是多一些 queue (消息队列)而已，确实是麻烦点；
- 或者就一个 queue (消息队列)但是对应一个 consumer(消费者)，然后这个 consumer(消费者)内部用内存队列做排队，然后分发给底层不同的 worker 来处理。
如何保证 RabbitMQ 高可用的？
RabbitMQ 是比较有代表性的，因为是基于主从（非分布式）做高可用性的，我们就以 RabbitMQ 为例子讲解第一种 MQ 的高可用性怎么实现。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
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。你创建的 queue，只会放在一个 RabbitMQ 实例上，但是每个实例都同步 queue 的元数据（元数据可以认为是 queue 的一些配置信息，通过元数据，可以找到 queue 所在实例）。
你消费的时候，实际上如果连接到了另外一个实例，那么那个实例会从 queue 所在实例上拉取数据过来。这方案主要是提高吞吐量的，就是说让集群中多个节点来服务某个 queue 的读写操作。
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，在镜像集群模式下，你创建的 queue，无论元数据还是 queue 里的消息都会存在于多个实例上，就是说，每个 RabbitMQ 节点都有这个 queue 的一个完整镜像，包含 queue 的全部数据的意思。然后每次你写消息到 queue 的时候，都会自动把消息同步到多个实例的 queue 上。RabbitMQ 有很好的管理控制台，就是在后台新增一个策略，这个策略是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。
这样的好处在于，你任何一个机器宕机了，没事儿，其它机器（节点）还包含了这个 queue 的完整数据，别的 consumer 都可以到其它节点上去消费数据。坏处在于，第一，这个性能开销也太大了吧，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！RabbitMQ 一个 queue 的数据都是放在一个节点里的，镜像集群下，也是每个节点都放这个 queue 的完整数据。
如何解决消息挤压问题？
临时紧急扩容。先修复 consumer 的问题，确保其恢复消费速度，然后将现有 cnosumer 都停掉。新建一个 topic，partition 是原来的 10 倍，临时建立好原先 10 倍的 queue 数量。然后写一个临时的分发数据的 consumer 程序，这个程序部署上去消费积压的数据，消费之后不做耗时的处理，直接均匀轮询写入临时建立好的 10 倍数量的 queue。接着临时征用 10 倍的机器来部署 consumer，每一批 consumer 消费一个临时 queue 的数据。这种做法相当于是临时将 queue 资源和 consumer 资源扩大 10 倍，以正常的 10 倍速度来消费数据。等快速消费完积压数据之后，得恢复原先部署的架构，重新用原先的 consumer 机器来消费消息。
如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？
RabbtiMQ 是可以设置过期时间的，也就是 TTL。如果消息在 queue 中积压超过一定的时间就会被 RabbitMQ 给清理掉，这个数据就没了。那这就是第二个坑了。这就不是说数据会大量积压在 mq 里，而是大量的数据会直接搞丢。我们可以采取一个方案，就是批量重导，这个我们之前线上也有类似的场景干过。就是大量积压的时候，我们当时就直接丢弃数据了，然后等过了高峰期以后，比如大家一起喝咖啡熬夜到晚上 12 点以后，用户都睡觉了。这个时候我们就开始写程序，将丢失的那批数据，写个临时程序，一点一点的查出来，然后重新灌入 mq 里面去，把白天丢的数据给他补回来。也只能是这样了。假设 1 万个订单积压在 mq 里面，没有处理，其中 1000 个订单都丢了，你只能手动写程序把那 1000 个订单给查出来，手动发到 mq 里去再补一次。
