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初识惰性队列 在高并发场景下，MQ 中涌入大量请求，消息持续积压，如何处理？ 除了扩容多个消费者的情况下，可以采用惰性队列方式（性能差）。 惰性队列的特征： 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从磁盘中读取加载到内存。 支持数百万条的数据存储。 要设置队列为惰性队列，只需要在声明队列时，指定 x-queue-mode 属性为 lazy 即可。 SpringAMQP 声明惰性队列 @Bean 对象中（推荐） // Bean 对象声明惰性队列 /** * 声明惰性队列

死信交换机与延迟队列死信交换机延迟队列 死信交换机 满足下列情况一点，即为死信（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。 要投递的队列满了，最早的消息可能成为死信。 如果该队列配置了 dead-letter-exchange 属性，指定了一个交换机，那么队列中的死信就会投递到这个交换机中，这个交换机就叫 死信交换机（DLX）。 死信交换机与前文的异常交

RabbitMQ 保证消息可靠性传输消息可靠性问题解决消息可靠性问题生产者到 Queue 阶段消息丢失Queue 到消费者阶段 我们知道，RabbltMQ 不能够保证消息不会丢失，那么在高并发场景下，如何保证消息的可靠性传输？ 消息可靠性问题 Publisher 发送消息到 Exchange 阶段： Publisher 发送的消息未到达 Exchange。 消息到达 Exchange 未到达 Queue。 Exchange 发送消息到 Queue 阶段：MQ 宕机，Queue 将消息丢失。 Queue

RabbitMQ 入门之发布订阅模式RabbitMQ 的结构RabbitMQ 的六种模式SpringAMQPFanout Exchange 广播模式Direct Exchange 路由模式Topic Exchange 主题模式消息转换器 前面已经提过了引入 MQ 的优点，解耦、异步和流量削峰，这里不再赘述。 RabbitMQ 的结构 RabbitMQ 有几个个概念： RoutingKey 路由键，在发布订阅模型中根据 RoutingKey 可以找到具体队列。 Publisher 生产者，生产消息发送给 E

防止RabbitMQ重复消费 消息重复消费的弊端：消息重复消费可能会出现数据不一致/数据冗余问题，在后期的查找返回一个对象的场景时会出现异常。 保证消息幂等性的方式： 消费者将消息存储到 set/hashMap 中，进行去重/计数，根据结果来判断消息是否处理。 对db进行插入操作时，对数据进行查询，如果存在，则不进行操作。 在消息中使用全局 ID ，并向 Redis 中进行查询，若存在则不进行处理。 ...

MQ的选型与区别MQ的作用MQ的区别 MQ的作用 MQ的三大核心作用： 解耦：从A系统调用B系统，改为A系统发消息到消息队列，B系统从消息队列中取消息。耦合消息队列达到代码解耦效果。 异步：将同步操作改为异步操作，增大系统性能效率，增大吞吐量。 流量削峰 ：流量高峰期，大量请求涌入MQ，消息积压，高峰期结束，逐渐消费掉消息。 MQ的缺点： 系统可用性降低。如果MQ挂掉，系统直接崩溃。 系统复杂度提高。 数据一致性问题。A系统调用B、C系统，A、B系统数据操作成功，C系统操作失败的情况。 MQ的区别