1、MQ有哪些使用场景?(高频)

异步处理:用户注册后,发送注册邮件和注册短信。用户注册完成后,提交任务到 MQ,发送模块并行获取 MQ 中的任务。

系统解耦:比如用注册完成,再加一个发送微信通知。只需要新增发送微信消息模块,从 MQ 中读取任务,发送消息即可。无需改动注册模块的代码,这样注册模块与发送模块通过 MQ 解耦。

流量削峰:秒杀和抢购等场景经常使用 MQ 进行流量削峰。活动开始时流量暴增,用户的请求写入MQ,超过 MQ 最大长度丢弃请求,业务系统接收 MQ 中的消息进行处理,达到流量削峰、保证系统可用性的目的。

日志处理:日志采集方收集日志写入 kafka 的消息队列中,处理方订阅并消费 kafka 队列中的日志数据。

消息通讯:点对点或者订阅发布模式,通过消息进行通讯。如微信的消息发送与接收、聊天室等。

2、简单介绍一些Rabbitmq的架构?(高频)

架构如下所示:



消息的发送消息流程:

1、生产者和Rabbitmq服务端建立连接,然后获取通道

2、生产者发送消息发送给指定的虚拟机中的交换机

3、交换机根据消息的routingKey将消息转发给指定的队列

消费者消费消息流程:

1、消费者和Rabbitmq服务端建立连接,然后获取通道

2、消费者监听指定的队列

3、一旦队列有消息了此时就会把消息推送给指定的消费者

3、Rabbitmq中交换机的类型有哪些?(高频)

主要有以下4种:

fanout: 把所有发送到该交换器的消息路由到所有与该交换器绑定的队列中。

direct:把消息路由到BindingKey和RoutingKey完全匹配的队列中。

topic: 匹配规则:

​ RoutingKey 为一个 点号'.': 分隔的字符串。比如: java.xiaoka.show

​ BindingKey和RoutingKey一样也是点号“.“分隔的字符串。

​ BindingKey可使用 * 和 # 用于做模糊匹配,*匹配一个单词,#匹配多个或者0个

headers:不依赖路由键匹配规则路由消息。是根据发送消息内容中的headers属性进行匹配。性能差,基本用不到。

4、如何保证消息不被重复消费?(高频)

消息重复消费的原因:

1、生产者发送消息的时候,在指定的时间只能没有得到服务端的反馈,此时触发了重试机制,在Rabbitmq服务端就会出现重复消费,那么消费者在进行消费的时候就出现了重复消费。

2、消费者消费完毕以后,消费方给MQ确认已消费的反馈,MQ 没有成功接受。该消息就不会从Rabbitmq删除掉,那么消费者再一次获取到了消息进行消费。

MQ是无法保证消息不被重复消费的,只能业务系统层面考虑。不被重复消费的问题,就被转化为消息消费的幂等性的问题。幂等性就是指一次和多次请求的结果一致,多次请求不会产生副作用。

保证消息消费的幂等性可以考虑下面的方式:

① 给消息生成全局 id,消费成功过的消息可以直接丢弃

② 消息中保存业务数据的主键字段,结合业务系统需求场景进行处理,避免多次插入、是否可以根据主键多次更新而并不影响结果等

5、如何保证消息不丢失?(高频)

消息丢失的发送的时机:

1、生产者发送消息的时候,由于网络抖动导致消息没有发送成功

2、消息发送到Rabbitmq的以后,Rabbitmq宕机了

3、消费者获取到MQ中的消息以后,还没有及时处理,此时消费者宕机了解决方案:

1、生产者发送消息:主流的MQ都有确认机制或事务机制,可以保证生产者将消息送达到 MQ。如 RabbitMQ 就有事务模式和 confirm模式。

2、MQ 丢失消息:开启 MQ 的持久化配置(消息、队列都需要进行持久化)。

3、消费者丢失消息:改为手动确认模式,消费者成功消费消息再确认。

6、如何保证消息的顺序性?(高频)

Rabbtimq:

1、将多个消息发送到一个队列中,队列本身就是先进先出的结构

2、避免多消费者并发消费同一个 queue 中的消息。

Kafka:

1、将多个消息发送到一个分区中,kafka可以保证一个分区中的消息的有序性

2、避免多消费者并发消费同一个分区中的消息。

7、消息大量积压怎么解决?(高频)

解决方案:

1、针对Rabbitmq可以使用惰性队列,让消息直接存储到磁盘中

2、增加消费者的数量,提升消费者的消费能力

8、导致的死信的几种原因?(高频)

1、消息被拒(Basic.Reject /Basic.Nack) 且 requeue = false。

2、消息TTL过期。

3、队列满了,无法再添加。

9、什么是延迟队列以及具体的应用场景?(高频)

概述:存储对应的延迟消息,指当消息被发送以后,并不想让消费者立刻拿到消息,而是等待特定时间后,消费者才能拿到这个消息进行消费。

应用场景:订单超时未支付,文章的延迟发送

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