消息中间件面试精讲：RabbitMQ/Kafka核心概念、消息丢失与重复消费解决方案
1.RabbitMQ如何保证消息不丢失？
候选人：
我们使用RabbitMQ来确保MySQL和Redis间数据双写的一致性，这要求我们实现消息的高可用性，具体措施包括：
开启生产者确认机制，确保消息能被送达队列，如有错误则记录日志并修复数据。
启用持久化功能，保证消息在未消费前不会在队列中丢失，需要对交换机、队列和消息本身都进行持久化。
对消费者开启自动确认机制，并设置重试次数。例如，我们设置了3次重试，若失败则将消息发送至异常交换机，由人工处理。
2.RabbitMQ消息的重复消费问题如何解决？
候选人：
我们遇到过消息重复消费的问题，处理方法是：
设置消费者为自动确认模式，如果服务在确认前宕机，重启后可能会再次消费同一消息。
通过业务唯一标识检查数据库中数据是否存在，若不存在则处理消息，若存在则忽略，避免重复消费。
3.除此之外还有其他解决方案吗？
候选人：
是的，这属于幂等性问题，可以通过以下方法解决：
使用Redis分布式锁或数据库锁来确保操作的幂等性。
4.RabbitMQ中死信交换机了解吗？（RabbitMQ延迟队列有了解过吗？）
候选人：
了解。我们项目中使用RabbitMQ实现延迟队列，主要通过死信交换机和TTL（消息存活时间）来实现。
消息若超时未消费则变为死信，队列可绑定死信交换机，实现延迟功能。
另一种方法是安装RabbitMQ的死信插件，简化配置，在声明交换机时指定为死信交换机，并设置消息超时时间。
5.如何有100万消息堆积在MQ，如何解决？
候选人：
若出现消息堆积，可采取以下措施：
提高消费者消费能力，如使用多线程。
增加消费者数量，采用工作队列模式，让多个消费者并行消费同一队列。
扩大队列容量，使用RabbitMQ的惰性队列，支持数百万条消息存储，直接存盘而非内存。
6.RabbitMQ的高可用机制有了解过吗？
候选人：
我们项目在生产环境使用RabbitMQ集群，采用镜像队列模式，一主多从结构。
主节点处理所有操作并同步给从节点，若主节点宕机，从节点可接替为主节点，但需注意数据同步的完整性。
7.出现丢数据怎么解决？
候选人：
使用仲裁队列，主从模式，基于Raft协议实现强一致性数据同步，简化配置，提高数据安全性。
8.Kafka是如何保证消息不丢失？
候选人：
Kafka保证消息不丢失的措施包括：
生产者使用异步回调发送消息，设置重试机制应对网络问题。
在Broker中通过复制机制，设置
acks参数为all，确保消息在所有副本中都得到确认。消费者手动提交消费成功的offset，避免自动提交可能导致的数据丢失或重复消费。
9.Kafka中消息的重复消费问题是如何解决的？
候选人：
通过以下方法解决Kafka中的重复消费问题：
禁用自动提交offset，手动控制offset提交时机。
确保消息消费的幂等性，例如通过唯一主键或分布式锁。
10.Kafka是如何保证消费的顺序性？
候选人：
Kafka默认不保证消息顺序性，但可以通过以下方法实现：
将消息存储在同一个分区，通过指定分区号或相同的业务key来实现。
11.Kafka的高可用机制了解吗？
候选人：
Kafka的高可用性主要通过以下机制实现：
集群部署，多broker实例，单点故障不影响整体服务。
复制机制，每个分区有多个副本，leader和follower，leader故障时从follower中选举新leader。
12.解释一下复制机制中的ISR？
候选人：
ISR（In-Sync Replicas）指与leader保持同步的follower副本。
当leader故障时，优先从ISR中选举新leader，因为它们数据一致性更高。
13.kafka数据清理机制有了解过吗？
候选人：
Kafka的数据清理包括：
基于消息保留时间的清理。
基于topic数据大小的清理，可配置删除最旧消息。
14.Kafka中实现高性能的设计有了解过吗？
候选人：
Kafka高性能设计包括：
消息分区，提升数据处理能力。
顺序读写，提高磁盘操作效率。
页缓存，减少磁盘访问。
零拷贝，减少数据拷贝和上下文切换。
消息压缩，减少IO负载。
分批发送，降低网络开销。