一、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）作为去重的依据，避免同一条消息被重复消费。

二、如何确保消息正确地发送至RabbitMQ？如何确保消息接收方消费了消息？

1、发送方确认模式

（1）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。

（2）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）。

（3）如果 RabbitMQ发生内部错误从而导致消息丢失，会发送一条nack（notacknowledged，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。

2、接收方确认机制

消费者接收每一条消息后都必须进行确认（消息接收和消息确认是两个不同操作）。只有消费者确认了消息，RabbitMQ才能安全地把消息从队列中删除。这里并没有用到超时机制，RabbitMQ仅通过Consumer的连接中断来确认是否需要重新发送消息。也就是说，只要连接不中断，RabbitMQ给了Consumer足够长的时间来处理消息。保证数据的最终一致性；

下面罗列几种特殊情况

• 如果消费者接收到消息，在确认之前断开了连接或取消订阅，RabbitMQ会认为消息没有被分发，然后重新分发给下一个订阅的消费者。（可能存在消息重复消费的隐患，需要去重）
• 如果消费者接收到消息却没有确认消息，连接也未断开，则RabbitMQ认为该消费者繁忙，将不会给该消费者分发更多的消息。

三、消息基于什么传输？

由于TCP连接的创建和销毁开销较大，且并发数受系统资源限制，会造成性能瓶颈。RabbitMQ使用信道的方式来传输数据。信道是建立在真实的TCP连接内的虚拟连接，且每条TCP连接上的信道数量没有限制。

四、消息怎么路由？

• 消息发布到交换器时，消息将拥有一个路由键（routing key），在消息创建时设定。

• 通过队列绑定建，可以把队列绑定到交换器上。

• 消息到达交换器后，RabbitMQ 会将消息的路由键与队列的绑定键进行匹配（针对不同的交换器有不同的路由规则）；

常用的交换器主要分为一下三种

• fanout：如果交换器收到消息，将会广播到所有绑定的队列上

• direct：如果路由键完全匹配，消息就被投递到相应的队列

• topic：可以使来自不同源头的消息能够到达同一个队列。 使用topic交换器时，可以使用通配符

五、如何保证RabbitMQ消息的可靠传输？

消息不可靠的情况可能是消息丢失，劫持等原因；丢失又分为：

• 生产者丢失消息

• 消息列表丢失消息

• 消费者丢失消息

1、生产者丢失消息（发送方确认模式）

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，开启事务（channel.txSelect()）,然后发送消息，如果发送过程中出现什么异常，事务就会回滚（channel.txRollback()）,如果发送成功则提交事务（channel.txCommit()）。然而，这种方式有个缺点：吞吐量下降；

• confirm模式用的居多：一旦channel进入confirm模式，所有在该信道上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rabbitMQ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（消息持久化）

消息持久化，当然前提是队列必须持久化。RabbitMQ确保持久性消息能从服务器重启中恢复的方式是，将它们写入磁盘上的一个持久化日志文件，当发布一条持久性消息到持久交换器上时，Rabbit会在消息提交到日志文件后才发送响应。一旦消费者从持久队列中消费了一条持久化消息，RabbitMQ会在持久化日志中把这条消息标记为等待垃圾收集。如果持久化消息在被消费之前RabbitMQ重启，那么Rabbit会自动重建交换器和队列（以及绑定），并重新发布持久化日志文件中的消息到合适的队列。

那么如何持久化呢？其实也很容易，就下面两步：

• 将queue的持久化标识durable设置为true,则代表是一个持久的队列

• 发送消息的时候将deliveryMode=2这样设置以后，即使rabbitMQ挂了，重启后也能恢复数据

3、消费者丢失消息（接收方确认模式）

消费者丢数据一般是因为采用了自动确认消息模式，改为手动确认消息即可！消费者在收到消息之后，处理消息之前，会自动回复RabbitMQ已收到消息；如果这时处理消息失败，就会丢失该消息；

解决方案：处理消息成功后，手动回复确认消息。

六、消息的顺序问题

拆分多个queue(消息队列)，每个queue(消息队列) 一个consumer(消费者)，就是多一些queue(消息队列)而已，确实是麻烦点；或者就一个queue (消息队列)但是对应一个consumer(消费者)，然后这个consumer(消费者)内部用内存队列做排队，然后分发给底层不同的worker来处理。

七、为什么不对所有的message都使用持久化机制？

首先，必然导致性能的下降，因为写磁盘比写RAM慢的多，message的吞吐量可能有10倍的差距。其次，message的持久化机制用在RabbitMQ的内置cluster方案时会出现“坑爹”问题。矛盾点在于，若message设置了persistent属性，但queue未设置durable属性，那么当该queue的owner node出现异常后，在未重建该queue前，发往该queue 的message将被 blackholed；若 message 设置了 persistent属性，同时queue也设置了durable属性，那么当queue的owner node异常且无法重启的情况下，则该queue无法在其他node上重建，只能等待其owner node重启后，才能恢复该 queue的使用，而在这段时间内发送给该queue的message将被 blackholed 。所以，是否要对message进行持久化，需要综合考虑性能需要，以及可能遇到的问题。若想达到100,000 条/秒以上的消息吞吐量（单RabbitMQ服务器），则要么使用其他的方式来确保message的可靠delivery ，要么使用非常快速的存储系统以支持全持久化（例如使用SSD）。另外一种处理原则是：仅对关键消息作持久化处理（根据业务重要程度），且应该保证关键消息的量不会导致性能瓶颈。

八、如何保证高可用的？RabbitMQ的集群？

RabbitMQ有三种模式：

• 单机模式

• 普通集群模式

• 镜像集群模式

1、单机模式

就是Demo级别的，一般就是你本地启动了玩玩儿的?，没人生产用单机模式

2、普通集群模式

意思就是在多台机器上启动多个RabbitMQ实例，每个机器启动一个。你创建的queue，只会放在一个RabbitMQ实例上，但是每个实例都同步queue的元数据（元数据可以认为是queue的一些配置信息，通过元数据，可以找到queue所在实例）。你消费的时候，实际上如果连接到了另外一个实例，那么那个实例会从queue所在实例上拉取数据过来。这方案主要是提高吞吐量的，就是说让集群中多个节点来服务某个queue的读写操作。

3、镜像集群模式

这种模式，才是所谓的RabbitMQ的高可用模式。跟普通集群模式不一样的是，在镜像集群模式下，你创建的queue，无论元数据还是 queue 里的消息都会存在于多个实例上，就是说，每个RabbitMQ节点都有这个queue的一个完整镜像，包含queue的全部数据的意思。然后每次你写消息到queue的时候，都会自动把消息同步到多个实例的queue上。RabbitMQ有很好的管理控制台，就是在后台新增一个策略，这个策略是镜像集群模式的策略，指定的时候是可以要求数据同步到所有节点的，也可以要求同步到指定数量的节点，再次创建queue的时候，应用这个策略，就会自动将数据同步到其他的节点上去了。这样的好处在于，你任何一个机器宕机了，没事儿，其它机器（节点）还包含了这个queue的完整数据，别的consumer都可以到其它节点上去消费数据。坏处在于，第一，这个性能开销也太大了吧，消息需要同步到所有机器上，导致网络带宽压力和消耗很重！RabbitMQ一个queue的数据都是放在一个节点里的，镜像集群下，也是每个节点都放这个queue的完整数据。

九、消息积压在消息队列问题?

1、场景

几千万条数据在MQ里积压了七八个小时，从下午4点多，积压到了晚上很晚，10点多，11点多。线上故障了，这个时候要不然就是修复consumer的问题，让他恢复消费速度，然后傻傻的等待几个小时消费完毕。这个肯定不行。一个消费者一秒是1000条，一秒3个消费者是3000条，一分钟是18万条，1000多万条。所以如果你积压了几百万到上千万的数据，即使消费者恢复了，也需要大概1小时的时间才能恢复过来。

2、解决方案

这种时候只能操作临时扩容，以更快的速度去消费数据了。具体操作步骤和思路如下：

1. 先修复consumer的问题，确保其恢复消费速度，然后将现有consumer都停掉。

2. 临时建立好原先10倍或者20倍的queue数量(新建一个topic，partition是原来的10倍)。

3. 然后写一个临时分发消息的consumer程序，这个程序部署上去消费积压的消息，消费之后不做耗时处理，直接均匀轮询写入临时建好分10数量的queue里面。

4. 紧接着征用10倍的机器来部署consumer，每一批consumer消费一个临时queue的消息。

5. 这种做法相当于临时将queue资源和consumer资源扩大10倍，以正常速度的10倍来消费消息。

6. 等快速消费完了之后，恢复原来的部署架构，重新用原来的consumer机器来消费消息。

十、消息设置了过期时间，过期就丢失怎么办？

1、问题描述

rabbitmq是可以设置过期时间的，就是TTL，如果消息在queue中积压超过一定的时间就会被rabbitmq给清理掉，这个数据就没了，大量的数据会直接搞丢。

2、解决方案

这种情况下，实际上没有什么消息挤压，而是丢了大量的消息。所以第一种增加consumer肯定不适用。这种情况可以采取 “批量重导” 的方案来进行解决。在流量低峰期(比如夜深人静时)，写一个程序，手动去查询丢失的那部分数据，然后将消息重新发送到mq里面，把丢失的数据重新补回来。

十一、积压消息长时间没有处理，mq放不下怎么办

1、问题描述

如果走的方式是消息积压在mq里，那么如果你很长时间都没处理掉，此时导致mq都快写满了，咋办？这个还有别的办法吗？

2、解决方案

这个就没有办法了，肯定是第一方案执行太慢，这种时候只好采用 “丢弃+批量重导” 的方式来解决了。首先，临时写个程序，连接到mq里面消费数据，收到消息之后直接将其丢弃，快速消费掉积压的消息，降低MQ的压力，然后走第二种方案，在晚上夜深人静时去手动查询重导丢失的这部分数据。