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。
- RabbitMQ相对成熟稳定，这是我们选择它最主要的原因。
- 社区比较活跃，有完善的资料可以参考。
- Rabbitmq的吞吐量可以达到万级，完全满足我们系统的要求。
- RabbitMQ是Erlang语言开发的，性能比较好。
- 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
2.1 简单模型
- p：生成者
- C：消费者
- 红色部分：quene，消息队列
2.2 工作模型
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
2.3 发布订阅模型（fanout）
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
2.4 路由模型（routing）
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
2.5 主题模型（topic）
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
- 消息生产者没有成功将消息发送到MQ导致消息丢失
- 交换机未路由到消息队列导致消息丢失
- 消息在MQ中时，MQ发生宕机导致消息丢失
- 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
- 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！！！");
}
}- 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！！！");
}
}- 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();
}- 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：
- 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。
- 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：
- 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。
- 如果不存在，则正常消费，消费完毕后写入redis/db。
- 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
- 网络故障，消费者无法正常消费
- 消费方消费后未进行ack确认
解决方案如下：
- 检查并修复消费者故障，使其正常消费
- 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
- 堆积消息消费完毕后，停止临时程序，恢复正常消费
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。
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。
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。
这种模式存在以下两个问题：
- 当rabbitmq2宕机后，消息无法正常消费，没有做到真正的高可用
- 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。这种模式使用于可靠性要求较高的场景。
