1. 消息的可靠性投递

在使用 RabbitMQ 的时候，作为消息发送方希望杜绝任何消息丢失或者投递失败场景。

RabbitMQ 为我们提供了两种方式用来控制消息的投递可靠性模式。

confirm 确认模式:当消息从 producer 发送到 exchange 则会执行 confirmCallback 中的 confirm 方法。

return 退回模式:当消息发送给 Exchange 后, Exchange 将消息路由到 queue 失败会执行 ReturnCallBack。

确认模式会返回{1.相关配置信息, 2.交换机是否成功接收到消息 , true 成功 false 失败 3.失败原因 }

回退模式会返回{1.消息对象,2.错误码,3.错误信息,4.交换机名称,5.路由键}

2.Consumer ACK(消费者 ACK)

ack 指 Acknowledge，确认。 表示消费端收到消息后的确认方式。

RabbitMQ 提供三种确认方式：

自动确认: acknowledge="none" 当消息一旦被 Consumer 接收到，则自动确认收到，并将相应 message 从 RabbitMQ 的消息缓存中移除。

手动确认: acknowledge="manual" 如果出现异常，则调用 channel.basicNack()方法，让其自动重新发送消息。

根据异常情况确认：acknowledge="auto"。

3. 消息过期(TTL)

TTL 全称 Time To Live（存活时间/过期时间）。当消息到达存活时间后，还没有被消费，会被自动清除。

RabbitMQ 可以对消息设置过期时间，也可以对整个队列（Queue）设置过期时间。

消息过期, 可以让队列统一过期, 也可以让它单独的消息过期。

4. 死信队列

死信队列，英文缩写：DLX 。Dead Letter Exchange（死信交换机），当消息成为 Dead message (死信)后，可以被重新发送到另一个交换机，这个交换机就是 DLX。

消息成为死信的三种情况：

1.队列消息长度到达限制；

2.消费者拒接消费消息，并且不把消息重新放入原目标队列;

3.原队列存在消息过期设置，消息到达超时时间未被消费；

死信队列和死信交换机：

死信队列和死信交换机与正常的队列和交换机一模一样, 没有任何区别 !! 

如何实现队列与死信交换机绑定 , 给队列设置如下参数：

• x-dead-letter-exchange : 设置死信交换机

• x-dead-letter-routing-key : 设置死信路由 key

5. 延迟队列

消息进入队列后不会立即被消费，只有到达指定时间后，才会被消费。 例如:

延迟队列是一个很强大的功能 , 但是在 RabbitMQ 中并没有提供延迟队列功能。

可以使用：TTL(消息过期)+死信队列组合实现延迟队列的效果。

实现流程图如下 :

6. 消费端限流

当系统峰值比较高的时候 , 我们我们可以使用 RabbitMQ 实现削峰填谷, 让我们系统处理的请求更加平稳

实现步骤

1. 设置 akc 机制为手动确认

2. 配置监听容器

7.RabbitMQ 应用问题 (消息补偿机制)

我们通过之前的消息可靠性投递 , ACK 确认机制 , 以及死信队列 , 基本上已经能够保证消息投递成功了 !

为什么还要消息补偿机制呢？ 难道消息还会丢失，没错，系统是在一个复杂的环境，不要想的太简单了，虽然以上的三种方案，基本可以保证消息的高可用不丢失的问题，但是作为有追求的程序员来讲，要绝对保证我的系统的稳定性，有一种危机意识。

比如：持久化的消息，保存到硬盘过程中，当前队列节点挂了，存储节点硬盘又坏了，消息丢了，怎么办？

产线网络环境太复杂，所以不知数太多，所以要做消息补偿机制 !

消息补偿机制需要建立在业务数据库和 MQ 数据库的基础之上 , 当我们发送消息时 , 需要同时将消息数据保存在数据库中, 两者的状态必须记录。 然后通过业务数据库和 MQ 数据库的对比检查消费是否成功，不成功，进行消息补偿措施，重新发送消息处理

总结

就写到这了，也算是给这段时间的面试做一个总结，查漏补缺，祝自己好运吧，也希望正在求职或者打算跳槽的 程序员看到这个文章能有一点点帮助或收获，我就心满意足了。多思考，多问为什么。希望小伙伴们早点收到满意的 offer! 越努力越幸运！

金九银十已经过了，就目前国内的面试模式来讲，在面试前积极的准备面试，复习整个 Java 知识体系将变得非常重要，可以很负责任的说一句，复习准备的是否充分，将直接影响你入职的成功率。但很多小伙伴却苦于没有合适的资料来回顾整个 Java 知识体系，或者有的小伙伴可能都不知道该从哪里开始复习。我偶然得到一份整理的资料，不论是从整个 Java 知识体系，还是从面试的角度来看，都是一份含技术量很高的资料。

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