rabbitmq 面试题
- rabbitmq 有几种广播类型？
三种广播模式：
- fanout: 所有bind到此exchange的queue都可以接收消息（纯广播，绑定到RabbitMQ的接受者都能收到消息）；
- direct: 通过routingKey和exchange决定的那个唯一的queue可以接收消息；
- topic:所有符合routingKey(此时可以是一个表达式)的routingKey所bind的queue可以接收消息；
- rabbitmq 怎么实现延迟消息队列？
通过消息过期后进入死信交换器，再由交换器转发到延迟消费队列，实现延迟功能；
使用 RabbitMQ-delayed-message-exchange 插件实现延迟功能 - rabbitmq 怎么避免消息丢失？
- 消息持久化
- ACK确认机制
- 设置集群镜像模式
- 消息补偿机制
- 要保证消息持久化成功的条件有哪些？
声明队列必须设置持久化 durable 设置为 true.
消息推送投递模式必须设置持久化，deliveryMode 设置为 2（持久）。
消息已经到达持久化交换器。
消息已经到达持久化队列。
以上四个条件都满足才能保证消息持久化成功。
- rabbitmq 怎么保证消息的稳定性？
- 提供了事务的功能。
- 通过将 channel 设置为 confirm（确认）模式
- rabbitmq 有哪些重要的组件？
- rabbitmq 的使用场景有哪些？
①. 跨系统的异步通信，所有需要异步交互的地方都可以使用消息队列。就像我们除了打电话（同步）以外，还需要发短信，发电子邮件（异步）的通讯方式。
②. 多个应用之间的耦合，由于消息是平台无关和语言无关的，而且语义上也不再是函数调用，因此更适合作为多个应用之间的松耦合的接口。基于消息队列的耦合，不需要发送方和接收方同时在线。在企业应用集成（EAI）中，文件传输，共享数据库，消息队列，远程过程调用都可以作为集成的方法。
③. 应用内的同步变异步，比如订单处理，就可以由前端应用将订单信息放到队列，后端应用从队列里依次获得消息处理，高峰时的大量订单可以积压在队列里慢慢处理掉。由于同步通常意味着阻塞，而大量线程的阻塞会降低计算机的性能。
④. 消息驱动的架构（EDA），系统分解为消息队列，和消息制造者和消息消费者，一个处理流程可以根据需要拆成多个阶段（Stage），阶段之间用队列连接起来，前一个阶段处理的结果放入队列，后一个阶段从队列中获取消息继续处理。
⑤. 应用需要更灵活的耦合方式，如发布订阅，比如可以指定路由规则 - RabbitMQ 概念里的 channel、exchange 和 queue 是逻辑概念，还是对应着进程实体？分别起什么作用？
queue 具有自己的 erlang 进程；exchange 内部实现为保存 binding 关系的查找表；channel 是实际进行路由工作的实体，即负责按照 routing_key 将 message 投递给 queue 。由 AMQP 协议描述可知，channel 是真实 TCP 连接之上的虚拟连接，所有 AMQP 命令都是通过 channel 发送的，且每一个 channel 有唯一的 ID。一个 channel 只能被单独一个操作系统线程使用，故投递到特定 channel 上的 message 是有顺序的。但一个操作系统线程上允许使用多个 channel 。 - 如何确保消息正确地发送至RabbitMQ？
RabbitMQ使用发送方确认模式，确保消息正确地发送到RabbitMQ。发送方确认模式：将信道设置成confirm模式（发送方确认模式），则所有在信道上发布的消息都会被指派一个唯一的ID。一旦消息被投递到目的队列后，或者消息被写入磁盘后（可持久化的消息），信道会发送一个确认给生产者（包含消息唯一ID）。如果RabbitMQ发生内部错误从而导致消息丢失，会发送一条nack（not acknowledged，未确认）消息。发送方确认模式是异步的，生产者应用程序在等待确认的同时，可以继续发送消息。当确认消息到达生产者应用程序，生产者应用程序的回调方法就会被触发来处理确认消息。
- 如何避免消息重复投递或重复消费？
在消息生产时，MQ内部针对每条生产者发送的消息生成一个inner-msg-id，作为去重和幂等的依据（消息投递失败并重传），避免重复的消息进入队列；在消息消费时，要求消息体中必须要有一个bizId（对于同一业务全局唯一，如支付ID、订单ID、帖子ID等）作为去重和幂等的依据，避免同一条消息被重复消费。
这个问题针对业务场景来答分以下几点：
1.比如，你拿到这个消息做数据库的insert操作。那就容易了，给这个消息做一个唯一主键，那么就算出现重复消费的情况，就会导致主键冲突，避免数据库出现脏数据。
2.再比如，你拿到这个消息做redis的set的操作，那就容易了，不用解决，因为你无论set几次结果都是一样的，set操作本来就算幂等操作。
3.如果上面两种情况还不行，上大招。准备一个第三方介质,来做消费记录。以redis为例，给消息分配一个全局id，只要消费过该消息，将<id,message>以K-V形式写入redis。那消费者开始消费前，先去redis中查询有没消费记录即可。
- 如何解决丢数据的问题?
1.生产者丢数据
生产者的消息没有投递到MQ中怎么办？从生产者弄丢数据这个角度来看，RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息。
transaction机制就是说，发送消息前，开启事物(channel.txSelect())，然后发送消息，如果发送过程中出现什么异常，事物就会回滚(channel.txRollback())，如果发送成功则提交事物(channel.txCommit())。
然而缺点就是吞吐量下降了。因此，按照博主的经验，生产上用confirm模式的居多。一旦channel进入confirm模式，所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始)，一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，rabbitMQ就会发送一个Ack给生产者(包含消息的唯一ID)，这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了.如果rabiitMQ没能处理该消息，则会发送一个Nack消息给你，你可以进行重试操作。
2.消息队列丢数据
处理消息队列丢数据的情况，一般是开启持久化磁盘的配置。这个持久化配置可以和confirm机制配合使用，你可以在消息持久化磁盘后，再给生产者发送一个Ack信号。这样，如果消息持久化磁盘之前，rabbitMQ阵亡了，那么生产者收不到Ack信号，生产者会自动重发。
那么如何持久化呢，这里顺便说一下吧，其实也很容易，就下面两步
①、将queue的持久化标识durable设置为true,则代表是一个持久的队列
②、发送消息的时候将deliveryMode=2
这样设置以后，rabbitMQ就算挂了，重启后也能恢复数据。在消息还没有持久化到硬盘时，可能服务已经死掉，这种情况可以通过引入mirrored-queue即镜像队列，但也不能保证消息百分百不丢失（整个集群都挂掉）
3.消费者丢数据
启用手动确认模式可以解决这个问题
①自动确认模式，消费者挂掉，待ack的消息回归到队列中。消费者抛出异常，消息会不断的被重发，直到处理成功。不会丢失消息，即便服务挂掉，没有处理完成的消息会重回队列，但是异常会让消息不断重试。
②手动确认模式，如果消费者来不及处理就死掉时，没有响应ack时会重复发送一条信息给其他消费者；如果监听程序处理异常了，且未对异常进行捕获，会一直重复接收消息，然后一直抛异常；如果对异常进行了捕获，但是没有在finally里ack，也会一直重复发送消息(重试机制)。
③不确认模式，acknowledge=“none” 不使用确认机制，只要消息发送完成会立即在队列移除，无论客户端异常还是断开，只要发送完就移除，不会重发。
