1、为什么要使用消息队列？（消息队列的应用场景）
这个问题主要考察为什么使用消息队列？在项目中为了解决什么问题？
消息队列的本质
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消息队列是一种“先进先出”的数据结构
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常见应用场景：解耦、异步、削峰
解耦
订单系统强依赖“支付系统”、“库存系统”、“物流系统”的返回结果。图一为强耦合关系，图二为消息队列解耦后。
异步
流量削峰
2、各种消息队列产品的比较？
MQ选型总结
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activeMQ：早期使用较多，没经过大规模吞吐量场景验证，社区不是很活跃，现在使用的不多，不推荐
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RabbitMQ：开发语言使用erlang，对于java开发工程师二次开发门槛较高，但rabbitMQ是开源的，社区活跃度较高，追求性能和稳定性的话，推荐使用。
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开发语言是java，在阿里内部经受过高并发的考验，稳定性和性能军不错，若考虑二次开发，推荐使用。
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kafka：大数据领域的实时计算、日志采集等场景。用kafka业内的标准，社区活跃，推荐使用。大数据领域、日志采集等业务推荐使用。
3、消息队列的优点和缺点？
优点：解耦、异步、流量削峰
缺点：系统可用性降低、系统复杂性提高、一致性问题
4、如何保证消息队列的高可用性？
rabbitMQ的高可用性
普通集群模式
消息只存贮在mq某个实例上，其他节点从通过queue的元数据从该实例的queue取数据
特点：没有做到真正的高可用；数据拉取开销和单实例的瓶颈问题。
镜像集群模式
rocketMQ的高可用性-双主双从
5、如何保证消息不丢失？
消息丢失的原因
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消息生产者没有成功发送到MQ broker
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消息发送到mq broker后，broker宕机导致内存中的消息数据丢失
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消费者消费了消息，但是没有处理完毕就发生异常导致消息丢失。
确保消息不丢失方案
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发送方可靠发送
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mq进行消息持久化
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消费放完成消费后进行ack确认，mq收到ack确认再删除本地消息
6、如何保证消息不被重复消费？（即保证消息的幂等性）
重复消息产生的根本原因：网络不可达
发送时消息重复
消费时消息重复
解决消息重复发送问题–消息密等性
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消息发送者发送消息时携带一个全局唯一的消息id
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消费者获取消费后先根据id再db/redis查询消息是否成功消费
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如果没有消费过直接消费，消费完成后写入db/redis
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如果消费过则不予处理
7、如何保证消息的顺序性？
全局顺序消费：生产者：MQ：消费者=1：1：1
局部顺序消费
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生产者根据消息id将同意组消息发送到一个queue中
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多个消费者同时获取queue中的消息进行消费
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mq使用分段锁保证单个queue中的有序消费
8、大量消息推挤处理怎么办？
堆积消息的原因：
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网络故障
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消费方处理消息后没有给mq broker正常应答
消息堆积的处理方案
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检查并修复消费方的正常消费速度
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将堆积的消息转存到容量更大的mq集群
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增加多个消费者节点并行消费堆积消息
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消费完毕后，回复原始架构
9、消息过期怎么处理？
消息过期的原因
给消息设置了过期时间，如果超时还未被消费，则视为消息过期。过期消息可以转存到死信队列。
消息过期的处理方案
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过期消息进入到死信队列
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启动专门的消费者消费死信队列消息，并写入数据库记录日志
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查询数据库消息日志，重新发送消息到mq
