尚硅谷Java技术之深圳高频面试题：第六章 消息队列相关
尚硅谷Java技术之深圳高频面试题
版本：V1.0
尚硅谷Java技术中心
第六章 消息队列相关
1. RabbitMQ在项目中的应用
这个根据项目具体情况进行阐述即可
2. 如何保证RabbitMQ消息的可靠性传输
消息可靠性一般来说由3方面来保证：
1) 生产者
RabbitMQ提供transaction事务和confirm模式来确保生产者不丢消息；
Transaction事务机制就是说：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，可以进行重试操作。
2) 消息队列本身
可以进行消息持久化, 即使rabbitMQ挂了，重启后也能恢复数据
如果要进行消息持久化，那么需要对以下3种实体均配置持久化
a) Exchange
声明exchange时设置持久化（durable = true）并且不自动删除(autoDelete =
false)
b) Queue
声明queue时设置持久化（durable = true）并且不自动删除(autoDelete =
false)
c) message
发送消息时通过设置deliveryMode=2持久化消息
3) 消费者
消费者丢数据一般是因为采用了自动确认消息模式，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；改为手动确认消息即可！手动确认模式下消费失败时，不将其重新放入队列（确认重试也不会成功的情形），打印错误信息后，通知相关人员，人工介入处理。
3. 如何保证消息队列里消息的生成和消费的顺序性
场景：比如支付操作，支付成功之后，会发送修改订单状态和扣减库存的消息，如果这两个消息同时发送，就不能保证完全按照顺序消费，有可能是先减库存了，后更改订单状态。
解决方案：同步执行，当一个消息执行完之后，再发布下一个消息。
4. 如何避免消息队列消息重复消费(如何保证消息的幂等性)
- 幂等性：一个请求，不管重复来多少次，结果是不会改变的。
-
RabbitMQ、RocketMQ、Kafka等任何队列不保证消息不重复，如果业务需要消息不重复消费，则需要消费端处理业务消息要保持幂等性
- 方式一：Redis的setNX() , 做消息id去重 java版本目前不支持设置过期时间
//Redis中操作，判断是否已经操作过 TODO
boolean flag = jedis.setNX(key);
if(flag){
//消费
}else{
//忽略，重复消费
}
- 方式二：redis的 Incr 原子操作：key自增，大于0
返回值大于0则说明消费过，(key可以是消息的md5取值,
或者如果消息id设计合理直接用id做key)
int num = jedis.incr(key);
if(num == 1){
//消费
}else{
//忽略，重复消费
}
- 方式三：数据库去重表
设计一个去重表，某个字段使用Message的key做唯一索引，因为存在唯一索引，所以重复消费会失败
CREATE TABLE `message_record` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL
AUTO_INCREMENT, `key` varchar(128) DEFAULT NULL, `create_time`
datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `key`
(`key`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
5. 分布式事务在项目中的应用
对于C端的应用，一般来说比较追求效率，如果在不需要强一致性的场景下可以用MQ来实现分布式事务，保证数据的最终一致性。说白了就是怎么保证消息的可靠性传输，保证消息最终能被成功消费，进行数据状态的改变，最终达到数据一致性的目的。
相关文章：
第一章 Java基础
第二章 MySQL相关
第三章 框架相关
第四章 Redis相关
第五章 JVM相关
第六章 消息队列相关
第七章 项目相关
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