候选人:
嗯!我们当时MYSQL和Redis的数据双写一致性就是采用RabbitMQ实现同步的,这里面就要求了消息的高可用性,我们要保证消息的不丢失。主要从三个层面考虑
第一个是开启生产者确认机制,确保生产者的消息能到达队列,如果报错可以先记录到日志中,再去修复数据
第二个是开启持久化功能,确保消息未消费前在队列中不会丢失,其中的交换机、队列、和消息都要做持久化
第三个是开启消费者确认机制为auto,由spring确认消息处理成功后完成ack,当然也需要设置一定的重试次数,我们当时设置了3次,如果重试3次还没有收到消息,就将失败后的消息投递到异常交换机,交由人工处理
候选人:
嗯,这个我们还真遇到过,是这样的,我们当时消费者是设置了自动确认机制,当服务还没来得及给MQ确认的时候,服务宕机了,导致服务重启之后,又消费了一次消息。这样就重复消费了
因为我们当时处理的支付(订单|业务唯一标识),它有一个业务的唯一标识,我们再处理消息时,先到数据库查询一下,这个数据是否存在,如果不存在,说明没有处理过,这个时候就可以正常处理这个消息了。如果已经存在这个数据了,就说明消息重复消费了,我们就不需要再消费了
候选人:
嗯,我想想~
其实这个就是典型的幂等的问题,比如,redis分布式锁、数据库的锁都是可以的
候选人:
嗯!了解过!
我们当时的xx项目有一个xx业务,需要用到延迟队列,其中就是使用RabbitMQ来实现的。
延迟队列就是用到了死信交换机和TTL(消息存活时间)实现的。
如果消息超时未消费就会变成死信,在RabbitMQ中如果消息成为死信,队列可以绑定一个死信交换机,在死信交换机上可以绑定其他队列,在我们发消息的时候可以按照需求指定TTL的时间,这样就实现了延迟队列的功能了。
我记得RabbitMQ还有一种方式可以实现延迟队列,在RabbitMQ中安装一个死信插件,这样更方便一些,我们只需要在声明交互机的时候,指定这个就是死信交换机,然后在发送消息的时候直接指定超时时间就行了,相对于死信交换机+TTL要省略了一些步骤
候选人:
我在实际的开发中,没遇到过这种情况,不过,如果发生了堆积的问题,解决方案也所有很多的
第一:提高消费者的消费能力 ,可以使用多线程消费任务
第二:增加更多消费者,提高消费速度
使用工作队列模式, 设置多个消费者消费消费同一个队列中的消息
第三:扩大队列容积,提高堆积上限
可以使用RabbitMQ惰性队列,惰性队列的好处主要是
①接收到消息后直接存入磁盘而非内存
②消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存
③支持数百万条的消息存储
候选人:
嗯,熟悉的~
我们当时项目在生产环境下,使用的集群,当时搭建是镜像模式集群,使用了3台机器。
镜像队列结构是一主多从,所有操作都是主节点完成,然后同步给镜像节点,如果主节点宕机后,镜像节点会替代成新的主节点,不过在主从同步完成前,主节点就已经宕机,可能出现数据丢失
候选人:
我们可以采用仲裁队列,与镜像队列一样,都是主从模式,支持主从数据同步,主从同步基于Raft协议,强一致。
并且使用起来也非常简单,不需要额外的配置,在声明队列的时候只要指定这个是仲裁队列即可