一个天天用消息队列的人，不知道为啥用 MQ，这就有点尴尬

多master多slave模式部署架构图(网上找的,偷个懒，懒得画):

其实博主第一眼看到这个图，就觉得和kafka好像，只是NameServer集群，在kafka中是用zookeeper代替，都是用来保存和发现master和slave用的。

通信过程如下:

Producer 与 NameServer集群中的其中一个节点(随机选择)建立长连接，定期从 NameServer 获取 Topic 路由信息，并向提供 Topic 服务的 Broker Master 建立长连接，且定时向 Broker 发送心跳。

Producer 只能将消息发送到 Broker master，但是 Consumer 则不一样，它同时和提供 Topic 服务的 Master 和 Slave建立长连接，既可以从 Broker Master 订阅消息，也可以从 Broker Slave 订阅消息。

那么kafka呢,为了对比说明直接上kafka的拓补架构图(也是找的，懒得画)

如上图所示，一个典型的Kafka集群中包含若干Producer(可以是web前端产生的Page View，或者是服务器日志，系统CPU、Memory等)，若干broker(Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高)，若干Consumer Group，以及一个Zookeeper集群。

Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。

Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。

至于rabbitMQ,也有普通集群和镜像集群模式，自行去了解，比较简单，两小时即懂。

要求，在回答高可用的问题时，应该能逻辑清晰的画出自己的MQ集群架构或清晰的叙述出来。

5、如何保证消息不被重复消费?

分析:这个问题其实换一种问法就是，如何保证消息队列的幂等性?

这个问题可以认为是消息队列领域的基本问题。换句话来说，是在考察你的设计能力，这个问题的回答可以根据具体的业务场景来答，没有固定的答案。

回答:先来说一下为什么会造成重复消费?

其实无论是那种消息队列，造成重复消费原因其实都是类似的。

正常情况下，消费者在消费消息时候，消费完毕后，会发送一个确认信息给消息队列，消息队列就知道该消息被消费了，就会将该消息从消息队列中删除。只是不同的消息队列发送的确认信息形式不同

例如RabbitMQ是发送一个ACK确认消息，RocketMQ是返回一个CONSUME_SUCCESS成功标志，kafka实际上有个offset的概念

简单说一下(如果还不懂，出门找一个kafka入门到精通教程),就是每一个消息都有一个offset，kafka消费过消息后，需要提交offset，让消息队列知道自己已经消费过了。

那造成重复消费的原因?

就是因为网络传输等等故障，确认信息没有传送到消息队列，导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了，再次将该消息分发给其他的消费者。

如何解决?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。

6、如何保证消费的可靠性传输?

分析:我们在使用消息队列的过程中，应该做到消息不能多消费，也不能少消费。如果无法做到可靠性传输，可能给公司带来千万级别的财产损失。

同样的，如果可靠性传输在使用过程中，没有考虑到，这不是给公司挖坑么，你可以拍拍屁股走了，公司损失的钱，谁承担。

还是那句话，认真对待每一个项目，不要给公司挖坑

回答:其实这个可靠性传输，每种MQ都要从三个角度来分析:生产者弄丢数据、消息队列弄丢数据、消费者弄丢数据

RabbitMQ

(1)生产者丢数据

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。

处理Ack和Nack的代码如下所示(说好不上代码的，偷偷上了):

channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() { 
 @Override 
 public void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException { 
 System.out.println("nack: deliveryTag = "+deliveryTag+" multiple: "+multiple); 
 } 
 @Override 
 public void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException { 
 System.out.println("ack: deliveryTag = "+deliveryTag+" multiple: "+multiple); 
 } 
}); 

(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

(3)消费者丢数据

消费者丢数据一般是因为采用了自动确认消息模式。

这种模式下，消费者会自动确认收到信息。这时rahbitMQ会立即将消息删除，这种情况下如果消费者出现异常而没能处理该消息，就会丢失该消息。

至于解决方案，采用手动确认消息即可。

kafka

Producer在发布消息到某个Partition时，先通过ZooKeeper找到该Partition的Leader

然后无论该Topic的Replication Factor为多少(也即该Partition有多少个Replica)，Producer只将该消息发送到该Partition的Leader。

Leader会将该消息写入其本地Log。每个Follower都从Leader中pull数据。

针对上述情况，得出如下分析

(1)生产者丢数据

在kafka生产中，基本都有一个leader和多个follwer。follwer会去同步leader的信息。

（编辑：宁德站长网）

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