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Java面试高频问题之RabbitMQ系列全面解析

2024-04-02 19:55

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1.RabbitMQ是什么?

RabbitMQ是一款开源的,Erlang编写的,基于AMQP(高级消息队列协议)协议的消息中间件。

2.为什么要使用消息队列?

从本质上来说是因为互联网的快速发展,业务不断扩张,促使技术架构需要不断的演进。

从以前的单体架构到现在的微服务架构,成百上千的服务之间相互调用和依赖。从互联网初期一个服务器上有 100 个在线用户已经很了不得,到现在坐拥10亿日活的微信。此时,我们需要有一个「工具」来解耦服务之间的关系、控制资源合理合时的使用以及缓冲流量洪峰等等。因此,消息队列就应运而生了。

它常用来实现:异步处理、服务解耦、流量控制(削峰)。

3.说说RabbitMQ中的几大组件

4.消息队列有什么优缺点?

优点上面已经说了,就是在特殊场景下有其对应的好处,解耦、异步、削峰。缺点有以下几个:

5.如何保证消息的可靠性?

消息到MQ的过程中搞丢,MQ自己搞丢,MQ到消费过程中搞丢。

生产者到RabbitMQ:事务机制和Confirm机制,注意:事务机制和 Confirm 机制是互斥的,两者不能共存,会导致 RabbitMQ 报错。

RabbitMQ自身:持久化、集群、普通模式、镜像模式。

RabbitMQ到消费者:basicAck机制、死信队列、消息补偿机制。

6.RabbitMQ中常见交换机类型有哪些?

RoutingKey 为一个 点号'.': 分隔的字符串。比如: szh.name.love

BindingKeyRoutingKey一样也是点号“.“分隔的字符串。

BindingKey可使用 * 和 # 用于做模糊匹配,*匹配一个单词,#匹配多个或者0个

7.生产者发送消息的过程是怎样的?

8.消费者接收消息的过程是怎样的?

9.交换机无法根据自身类型和路由键找到符合条件队列时,有哪些处理方法?

10.什么是死信队列?导致死信的原因有哪些?

死信,DLX,全称为 Dead-Letter-Exchange,死信交换器,死信邮箱。顾名思义就是无法被消费的消息,一般来说,producer 将消息投递到 broker 或者直接到 queue 里了,consumer 从 queue 取出消息进行消费,但某些时候由于特定的原因导致 queue 中的某些消息无法被消费,这样的消息如果没有后续的处理,就变成了死信,有死信自然就有了死信队列。

11.什么是延迟队列?使用场景有哪些?

存储对应的延迟消息,指当消息被发送以后,并不想让消费者立刻拿到消息,而是等待特定时间后,消费者才能拿到这个消息进行消费。

12.什么是优先级队列?

13.RabbitMQ中的事务机制?

RabbitMQ 客户端中与事务机制相关的方法有三个:

channel.txSelect 用于将当前的信道设置成事务模式。

channel.txCommit 用于提交事务 。

channel.txRollback 用于事务回滚,如果在事务提交执行之前由于 RabbitMQ 异常崩溃或者其他原因抛出异常,通过txRollback来回滚。

14.RabbitMQ中的发送确认机制?

生产者将信道设置成 confirm 模式,一旦信道进入 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,broker就会发送一个确认给生产者(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。

confirm 模式最大的好处在于他是异步的,一旦发布一条消息,生产者应用程序就可以在等信道返回确认的同时继续发送下一条消息,当消息最终得到确认之后,生产者应用便可以通过回调方法来处理该确认消息,如果 RabbitMQ 因为自身内部错误导致消息丢失,就会发送一条 nack 消息,生产者应用程序同样可以在回调方法中处理该 nack 消息。

15.如何保证RabbitMQ消息队列的高可用?

RabbitMQ 有三种模式:单机模式,普通集群模式,镜像集群模式。

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

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。

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,你创建的queue,无论元数据(元数据指RabbitMQ的配置数据)还是queue里的消息都会存在于多个实例上,然后每次你写消息到queue的时候,都会自动把消息到多个实例的queue里进行消息同步。

到此这篇关于Java面试高频问题之RabbitMQ系列全面解析的文章就介绍到这了,更多相关Java RabbitMQ系列内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

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