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『假如我是面试官』RabbitMQ我会这样问

时间:2021-06-22 18:28:57      阅读:0      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:开始   temp   pytho   故障   高并发   技术   bool   成功   通信   

1. 为什么你们公司选择RabbitMQ作为消息中间件

在消息队列选型时,我们调研了市场上比较常用ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,Kafka。

  1. RabbitMQ相对成熟稳定,这是我们选择它最主要的原因。
  2. 社区比较活跃,有完善的资料可以参考。
  3. Rabbitmq的吞吐量可以达到万级,完全满足我们系统的要求。
  4. RabbitMQ是Erlang语言开发的,性能比较好。
  5. 有完善的可视化界面,方便查看。

2. 消息队列的优点和缺点有哪些

优点有:

  • 异步处理 - 相比于传统的串行、并行方式,提高了系统吞吐量。
  • 应用解耦 - 系统间通过消息通信,不用关心其他系统的处理。
  • 流量削锋 - 可以通过消息队列长度控制请求量;可以缓解短时间内的高并发请求。

缺点有:

  • 系统可用性降低
  • 系统复杂度提高

3. RabbitMQ常用的工作模式有哪些

2.1 简单模型

技术图片

  • p:生成者
  • C:消费者
  • 红色部分:quene,消息队列

2.2 工作模型

技术图片

这种模式下一条消息只能由一个消费者进行消费,默认情况下,每个消费者是轮询消费的。

  • p:生成者
  • C1、C2:消费者
  • 红色部分:quene,消息队列

2.3 发布订阅模型(fanout)

技术图片

这种模型中生产者发送的消息所有消费者都可以消费。

  • p:生成者
  • X:交换机
  • C1、C2:消费者
  • 红色部分:quene,消息队列

2.4 路由模型(routing)

技术图片

这种模型消费者发送的消息,不同类型的消息可以由不同的消费者去消费。

  • p:生成者
  • X:交换机,接收到生产者的消息后将消息投递给与routing key完全匹配的队列
  • C1、C2:消费者
  • 红色部分:quene,消息队列

2.5 主题模型(topic)

技术图片

这种模型和direct模型一样,都是可以根据routing key将消息路由到不同的队列,只不过这种模型可以让队列绑定routing key 的时候使用通配符。这种类型的routing key都是由一个或多个单词组成,多个单词之间用.分割。

通配符介绍:

*:只匹配一个单词

#:匹配一个或多个单词

4. 如何保证消息不丢失(如何保证消息的可靠性)

一条消息从生产到消费经历了三个阶段,分别是生产者,MQ和消费者,对于RabbitMQ来说,消息的传递还涉及到交换机。因此RabbitMQ出现消息丢失的情况有四个

分别是

  1. 消息生产者没有成功将消息发送到MQ导致消息丢失
  2. 交换机未路由到消息队列导致消息丢失
  3. 消息在MQ中时,MQ发生宕机导致消息丢失
  4. 消费者消费消息时出现异常导致消息丢失

针对上面提到的四种情况,分别进行处理

  1. amqp协议提供了事务机制,在投递消息时开启事务,如果消息投递失败,则回滚事务,很少有人去使用事务。除了事务之外,RabbitMQ还提供了生产者确认机制(publisher confirm)。生产者将信道设置成confirm(确认)模式,一旦信道进入confirm模式,所有在该信道上面发布的消息都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就会发送一个确认(Basic.Ack)给生产者(包含消息的唯一ID),这就使得生产者知晓消息已经正确到达了目的地了。
# 开启生产者确认机制,
# 注意这里确认的是是否到达交换机
spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated
@RestController
public class Producer {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @GetMapping("send")
    public void sendMessage(){
        /**
         * 生产者确认消息
         */
        rabbitTemplate.setConfirmCallback(new RabbitTemplate.ConfirmCallback() {
            @Override
            public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) {
                System.out.println(correlationData);
                System.out.println(ack);
                System.out.println(cause);
            }
        });
        rabbitTemplate.convertAndSend("s","error","这是一条错误日志!!!");
    }
}
  1. 消息从交换机未能匹配到队列时将此条消息返回给生产者
spring.rabbitmq.publisher-returns=true
@RestController
public class Producer {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @GetMapping("send")
    public void sendMessage(){
        /**
         * 消息未达队列时返回该条消息
         */
        rabbitTemplate.setReturnsCallback(new RabbitTemplate.ReturnsCallback() {
            @Override
            public void returnedMessage(ReturnedMessage returnedMessage) {
                System.out.println(returnedMessage);
            }
        });
        rabbitTemplate.convertAndSend("s","error","这是一条错误日志!!!");
    }
}
  1. 消息在交换机或队列中发生丢失,我们只需要将交换机和队列进行持久化。
/**
  * 定义一个持久化的topic交换机
  * durable 持久化
  * @return
 */
@Bean
public Exchange exchangeJavatrip(){
    return ExchangeBuilder.topicExchange(EXCHANGE).durable(true).build();
}

/**
 * 定义一个持久化的队列
 * durable 持久化
 * @return
 */
@Bean
public Queue queueJavatrip(){
    return QueueBuilder.durable(QUEUE).build();
}
  1. 消费者开启手动签收模式,消费完成后进行ack确认。
spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=manual
@RabbitListener(queues = MqConfig.QUEUE)
public void receive(String body, Message message, Channel channel) throws Exception{
    long deliveryTag = message.getMessageProperties().getDeliveryTag();
    System.out.println(deliveryTag);
    // 系统业务逻辑判断是否签收
    if(deliveryTag % 2 == 0){
        channel.basicAck(deliveryTag,false);
    }else{
        // 第二个参数是否批量确认,第三个参数是否重新回队列
        channel.basicNack(deliveryTag,false,true);
    }
}

5. 如何保证消息不重复消费(如何保证消息的幂等性)

消息重复的原因有两个:

  1. 生产时消息重复

    由于生产者发送消息给MQ,在MQ确认的时候出现了网络波动,生产者没有收到确认,实际上MQ已经接收到了消息。这时候生产者就会重新发送一遍这条消息。

  2. 消费时消息重复。

    消费者消费成功后,在给MQ确认的时候出现了网络波动,MQ没有接收到确认,为了保证消息被消费,MQ就会继续给消费者投递之前的消息。这时候消费者就接收到了两条一样的消息。

由于消息重复是网络波动等原因造成的,无法避免,我们能做的的就是保证消息的幂等性,以防业务重复处理。具体处理方案为:

让每个消息携带一个全局的唯一ID,即可保证消息的幂等性,具体消费过程为:

  1. 消费者获取到消息后先根据id去查询redis/db是否存在该消息。
  2. 如果不存在,则正常消费,消费完毕后写入redis/db。
  3. 如果存在,则证明消息被消费过,直接丢弃。
@RabbitListener(queues = MqConfig.QUEUE)
public void receive(Message message, Channel channel){

    String messageId = message.getMessageProperties().getMessageId();
    String body = new String(message.getBody());
    String redisId = redisTemplate.opsForValue().get(messageId)+"";
    // 如果redis中存有当前消息的消息id
    // 则证明消费过
    if(messageId.equals(redisId)){
        return;
    }
    redisTemplate.opsForValue().set(messageId, UUID.randomUUID());
}

6. 消息大量堆积应该怎么处理

消息堆积的原因有两个

  1. 网络故障,消费者无法正常消费
  2. 消费方消费后未进行ack确认

解决方案如下:

  1. 检查并修复消费者故障,使其正常消费
  2. 编写临时程序将堆积的消息发送到容量更大的MQ集群,增加消费者快速消费
  3. 堆积消息消费完毕后,停止临时程序,恢复正常消费

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7. 死信是什么?死信如何处理

当一条消息在队列中出现以下三种情况的时候,该消息就会变成一条死信。

  • 消息被拒绝(basic.reject / basic.nack),并且requeue = false
  • 消息TTL过期
  • 队列达到最大长度

当消息在一个队列中变成一个死信之后,如果配置了死信队列,它将被重新publish到死信交换机,死信交换机将死信投递到一个队列上,这个队列就是死信队列。

一条消息成为死信后,一般会通过死信队列进行存库,然后定时将库中的死信进行重新投递到消息队列上。

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8. 如果我有一笔订单,30分钟未支付则关闭订单,使用RabbitMQ如何来实现

RabbitMQ可以使用死信队列来实现延时消费,用户下单之后,将订单信息投递到消息队列中,并且设置消息过期时常为30分钟。如果用户支付则正常关闭订单,如果用户未支付,消息达到过期时间,消息会进入死信交换,由消费者进行消费死信队列来关闭订单。

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9. RabbitMQ如何保证高可用

RabbitMQ有两种集群模式,分别是普通集群和镜像集群,普通模式无法保证RabbitMQ的高可用。

普通集群

假如有三个节点,rabbitmq1、rabbitmq2、rabbitmq3,消息实际上只存在于其中一个节点,三个节点仅有相同的元数据,即队列的结构,当消息进入rabbitmq2节点的queue后,consumer从rabbitmq1的节点进行消费,rabbitmq1和rabbitmq2会进行临时通信,从rabbitmq2中获取消息然后返回给consumer。

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这种模式存在以下两个问题:

  1. 当rabbitmq2宕机后,消息无法正常消费,没有做到真正的高可用

  2. 实际数据还是在单个实例上,存在瓶颈问题

镜像集群

假如有三个节点,rabbitmq1、rabbitmq2、rabbitmq3,每个实例之间都可以相互通信,每次生产者写消息到queue的时候,每个rabbitmq节点上都有queue的消息数据和元数据。这种模式使用于可靠性要求较高的场景。

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