RabbitMQ面试题

MQ是什么，应用场景

• MQ：全称为Message Queue，又名消息队列。
• 衡量MQ的标准：服务性能、数据存储、集群架构
  1、解耦，即：解除耦合关系。（系统A在代码中直接调用系统B和系统C的代码，如果将来D系统接入，系统A还需要修改代码，代表代码耦合。）
  2、异步，将消息写入消息队列，非必要的业务逻辑以异步的方式运行，加快响应速度
  3、削峰，并发量大的时候，所有的请求直接访问数据库，造成数据库连接异常，可用mq解决高并发等场景。

描述RabbitMQ架构，有哪些概念

Broker：简单来说就是消息队列服务器实体。
Exchange：消息交换机，它指定消息按什么规则，路由到哪个队列。
Queue：消息队列载体，每个消息都会被投入到一个或多个队列。
Binding：绑定，它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。
Routing Key：路由关键字，exchange根据这个关键字进行消息投递。
vhost：虚拟主机，一个broker里可以开设多个vhost，用作不同用户的权限分离。
[Publish]Producer：消息生产者，就是投递消息的程序。
[Subscriber]Consumer：消息消费者，就是接受消息的程序。
Channel：消息通道，在客户端的每个连接里，可建立多个channel，每个channel代表一个会话任务。

描述RabbitMQ所理解的工作模式，所知道的交换机

消息通信是由两个角色完成：消息生产者（provider）和消息消费者（consumer）
工作模式：不同业务的应用场景解决方案

工作模式：
简单队列模式（单发送单接收）
工作队列模式（单发送多接收【队列采用轮询的方式将消息平均发送给消费者】）
发布订阅队列模式：（广播）消费者将消息首先发送到交换器，交换器绑定到多个队列，然后被监听该队列的消费者所接收并消费
路由队列模式:(消费者有选择性的接收消息) 生产者将消息发送到direct交换器，在绑定队列和交换器的时候有一个路由key(routing_key)，生产者发送的消息会指定一个路由key，那么消息只会发送到相应key相同的队列，接着监听该队列的消费者消费消息
主题队列模式:对路由队列模式进行了升级，支持队列的模糊查询操作*表示单个单词，.进行分隔，#代表任意字符

交换机：
直连交换机 如果路由键完全匹配的话，消息才会被投放到相应的队列
扇形交换机 (广播)当发送一条消息到fanout交换机上时，它会把消息投放到所有附加在此交换器上的队列
主题交换机 主题交换机的routing_key需要有一定的规则， *表示单个单词，.进行分隔，#代表任意字符
首部交换机 (和主题交换机有点相似，场景类似、无需了解)

什么是生产者，什么是消费者

生产者:产生消息的一方。
消费者：消息消费者，就是接受消息的程序。消费者连接到RabbitMQ服务器，并订阅（监听RabbitListener）到队列上。消费消息体

如何避免消息重复消费？

消息消费时，要求消息体中必须要有一个 业务id（对于同一业务全局唯一，如支付id、订单id等）作为去重和幂等的依据，避免同一条消息被重复消费。(例如：redis 幂等性 或数据库唯一索引等功能实现)

RabbitMQ如何实现延迟队列？

1、MQ安装延迟队列插件。
2、定义延迟队列交换机CustomExchange type=x-delayed-type

RabbitMQ如何保证消息的可靠性

1、生产者没有成功把消息发送到MQ
丢失原因：因为网络传输的不稳定性，当生产者在向mq发送消息的过程中，mq没有成功收到消息，但是生产者却以为mq成功收到消息，没有再次重复发送该消息，从而导致消息的丢失。
实现原理：在生产者那里设置开启 confirm 模式，生产者每次写的消息都会分配一个唯一的 id，如果消息成功写入 RabbitMQ中，RabbitMQ 会给生产者回传一个ack消息，即发送成功。如果 RabbitMQ 没能处理这个消息，会回调你的一个 nack接口，告诉你这个消息接收失败，生产者可以重新发送。

2、消费者没有该消息
丢失原因：RabbitMQ成功的把消息发送给了消费者，RabbitMQ的ack机制会自动的返回成功，表明发送消息成功，下次就不会发送这个消息。但如果就在此时，消费者还没处理完该消息，消费者宕机了，此时这个消息即无法消费。
解决办法：如果是单个消费者：RabbitMQ消息丢失之后的处理：等待消费者启动，消息自动重新入队执行。
如果是集群：RabbitMQ 会把这个消费分配给其它 consumer 去处理，消息不会丢失。

RabbitMQ保证消息的有序性

原因：消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作，这些操作具有前后的关系，必须要按前后的顺序执行，否则就会造成数据异常。
产生的原因：比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作，这个顺序必须是这样，如果在同步过程中，消息的顺序变成了删除->插入->更新，那么原本应该被删除的数据，就没有被删除，造成数据的不一致问题。

顺序错乱场景一：
一个queue，有多个consumer去消费，这样就会造成顺序的错误，consumer从MQ里面读取数据是有序的，但是每个consumer的执行时间是不固定的，无法保证先读到消息的consumer一定先完成操作，这样就会出现消息并没有按照顺序执行，造成数据顺序错误。

顺序错乱场景二：
一个queue对应一个consumer，但是consumer里面进行了多线程消费，这样也会造成消息消费顺序错误。

最佳答案：
一个queue对应一个consumer，这个consumer内部用队列做排队，然后分发给底层不同的worker来处理。（即按顺序）