在高并发情况下，RabbitMQ 是如何实现削峰的？它是如何应对瞬间大量的判题请求的？

消息队列缓冲：RabbitMQ 会将接收到的判题请求封装成消息，存储在消息队列中。当瞬间有大量判题请求到来时，这些请求不会直接冲击后端的判题服务，而是先进入队列排队。这样就可以将突发的高并发请求分散到一段时间内处理，避免系统因瞬间压力过大而崩溃。

消费者限流：可以在消费者端设置限流机制，即限制消费者从队列中获取消息的速度。例如，通过设置basic.qos参数，规定每个消费者在同一时刻最多处理一定数量的消息，如 5 条。当消费者处理完一条消息并确认后，才会从队列中获取下一条消息。这样可以确保判题服务不会因为同时处理过多请求而导致资源耗尽，保证系统的稳定性。

消息持久化：为了防止在高并发情况下消息丢失，RabbitMQ 支持将消息持久化到磁盘。即使在服务器重启或出现故障时，也能保证消息不会丢失。通过将消息标记为持久化，当消息被发送到队列时，RabbitMQ 会将其写入磁盘的日志文件中，确保在系统恢复后能够重新加载并处理这些消息。

集群与负载均衡：可以搭建 RabbitMQ 集群，将消息分布到多个节点上进行处理，实现负载均衡。当大量判题请求到来时，集群中的各个节点可以共同分担压力，提高系统的整体处理能力。同时，集群还提供了高可用性，当某个节点出现故障时，其他节点可以继续处理消息，不会影响系统的正常运行。