ZZYSY的博客

MQ的基本原则：数据不能多一条，也不能少一条，不能多，就是要保证幂等性，不能少，就是要保证可靠性，数据不能发生丢失RabbitMQ生产者丢失数据可能在生产者向RabbitMQ发送消息的中途发生数据丢失第一种方法是使用RabbitMQ提供的事务机制，在生产者发送数据之前开启RabbitMQ 事务channel.txSelect，然后发送消息，如果该消息没有接收到，就会发生异常，然后执行回滚事务channel.txRollback，然后重新发送消息即可，如果收到了消息，就执行提交事务channel.tx

对于每个消息，都有一个offset，用来代表这条消息的序号，消费者消费了消息之后每隔一段时间都会把自己所消费的消息的offset提交一下，下次消费的时候就按上次的offset接着来。这样就会出现一个问题，如果消费者已经消费了一条消息，在提交之前，消费者进程被重启了或者发生意外宕机了，这样的话，当消费者再次启动之后，它还会重复消费这条消息，如果消费者对消息的处理是在数据库中插入一条记录，那么这样的话就会重复插入两个一样的记录，显然是不正确的。那么我们要怎样保证幂等性呢？假如消费者在消费消息的时候会往数据库

RabbitMQ对于RabbitMQ，有三种模式，分别是单机模式，普通集群模式、镜像集群模式，其中镜像集群模式可以实现高可用单机模式一台RabbitMQ实例，想想都不可能保证高可用，一般在开发中也不会使用单机模式普通集群模式有多台RabbitMQ实例，每个都放在单独的机器上，生产者生产出的queue只放在其中一个RabbitMQ实例上，其他实例上存放的是queue元数据（元数据存放一些RabbitMQ的配置信息，可以通过元数据找到拥有实际数据的queue），如果消费者拉取的正好是放有queue实际

什么是消息队列相当于存放消息的一个容器，生产出来的消息都放到这个容器里面，如果我们想使用消息就直接从容器中取即可，是分布式系统中重要的组件，常用的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，Kafka，RocketMQ。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下提供应用解耦、弹性伸缩、冗余存储、流量削峰、异步通信、数据同步等等功能。为什么要使用消息队列解耦使用发布订阅模式，生产者发布消息，消费者订阅消息，生产者把消息放到分布式消息队列中就结束了对这个消息的管理，消费者从分布式消息队列中