java面试题总结(六)--消息队列MQ-面试题

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1.什么是消息队列？

2.为什么要使用消息队列?

1 解耦

2 异步处理、

3 削峰

3.使用消息队列带来的一些问题

4.JMS两种消息模型

5.消息队列由哪些角色组成？

6.常见消息中间件比较

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7.如何保证消息队列是高可用的？

RocketMQ

kafka

8.如何保证消息不被重复消费（幂等性）

9.如何保证生产者的发送消息的可靠性？

RabbitMQ

Kafka

10.如何保证消息的顺序性？

解决方案

11.如何解决消息过期的问题？

1.大量消息在 mq 里积压了几个小时了还没解决

2.mq 中的消息过期失效了

3.mq 都快写满了

12.消息队列的一般存储方式有哪些？

1. 分布式KV存储

2. 文件系统

3. 关系型数据库 DB

小结

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1.什么是消息队列？

可以看作是一个存放消息的容器，当我们需要使用消息的时候可以取出消息供自己使用。消息队列是分布式系统中重要的组件，使用消息队列主要是为了通过异步处理提高系统性能和削峰、降低系统耦合性。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，Kafka，RocketMQ。
通过提供 消息传递 和 消息排队 模型，它可以在 分布式环境 下提供 应用解耦、弹性伸缩、冗余存储、流量削峰、异步通信、数据同步 等等功能。

消息队列容易和 Java 中的本地 MessageQueue 搞混，所以消息队列更多被称为消息中间件、分布式消息队列等等。

2.为什么要使用消息队列?

1 解耦

消息队列使利用发布-订阅模式工作，消息发送者（生产者）发布消息，一个或多个消息接受者（消费者）订阅消息。消息发送者（生产者）和消息接受者（消费者）之间没有直接耦合，消息发送者将消息发送至分布式消息队列即结束对消息的处理，消息接受者从分布式消息队列获取该消息后进行后续处理，并不需要知道该消息从何而来。
消息接受者对消息进行过滤、处理、包装后，构造成一个新的消息类型，将消息继续发送出去，等待其他消息接受者订阅该消息。因此基于事件（消息对象）驱动的业务架构可以是一系列流程。
另外为了避免消息队列服务器宕机造成消息丢失，会将成功发送到消息队列的消息存储在消息生产者服务器上，等消息真正被消费者服务器处理后才删除消息。在消息队列服务器宕机后，生产者服务器会选择分布式消息队列服务器集群中的其他服务器发布消息。

不要认为消息队列只能利用发布-订阅模式工作，只不过在解耦这个特定业务环境下是使用发布-订阅模式的。除了发布-订阅模式，还有点对点订阅模式（一个消息只有一个消费者），我们比较常用的是发布-订阅模式。 另外，这两种消息模型是 JMS 提供的，AMQP 协议还提供了 5 种消息模型。

2 异步处理、

传统模式中一些非必要的业务逻辑以同步的方式运行，太耗费时间。使用消息队列之后，用户的请求数据发送给消息队列之后立即 返回，再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据，异步写入数据库。由于消息队列服务器处理速度快于数据库（消息队列也比数据库有更好的伸缩性），因此响应速度得到大幅改善。

3 削峰

消息队列具有很好的削峰作用——即通过异步处理，将短时间高并发产生的事务消息存储在消息队列中，从而削平高峰期的并发事务。

3.使用消息队列带来的一些问题

系统可用性降低： 在加入MQ之前，需要考虑消息丢失或者说MQ挂掉等等的情况。
系统复杂性提高： 加入MQ之后，你需要保证消息没有被重复消费、处理消息丢失的情况、保证消息传递的顺序性等等问题！
一致性问题： 消息队列可以实现异步，消息队列带来的异步确实可以提高系统响应速度。但是，万一消息的真正消费者并没有正确消费消息怎么办？这样就会导致数据不一致的情况了!

4.JMS两种消息模型

①点到点（P2P）模型

使用队列（Queue）作为消息通信载体；满足生产者与消费者模式，一条消息只能被一个消费者使用，未被消费的消息在队列中保留直到被消费或超时。比如：我们生产者发送100条消息的话，两个消费者来消费一般情况下两个消费者会按照消息发送的顺序各自消费一半（也就是你一个我一个的消费。）
② 发布/订阅（Pub/Sub）模型

发布订阅模型（Pub/Sub） 使用主题（Topic）作为消息通信载体，类似于广播模式；发布者发布一条消息，该消息通过主题传递给所有的订阅者，在一条消息广播之后才订阅的用户则是收不到该条消息的。

5.消息队列由哪些角色组成？

MQ 角色

• 生产者（Producer）：负责产生消息。
• 消费者（Consumer）：负责消费消息
• 消息代理（Message Broker）：负责存储消息和转发消息两件事情。其中，转发消息分为推送和拉取两种方式。

1. 拉取（Pull），是指 Consumer 主动从 Message Broker 获取消息

2. 推送（Push），是指 Message Broker 主动将 Consumer 感兴趣的消息推送给 Consumer 。

• Topic
  主题，发布订阅模式下的消息统一汇集地，不同生产者向topic发送消息，由MQ服务器分发到不同的订阅者，实现消息的广播
• Queue
  队列，PTP模式下，特定生产者向特定queue发送消息，消费者订阅特定的queue完成指定消息的接收

  6.常见消息中间件比较

  
  (1)中小型软件公司，建议选RabbitMQ.一方面，erlang语言天生具备高并发的特性，而且他的管理界面用起来十分方便。正所谓，成也萧何，败也萧何！他的弊端也在这里，虽然RabbitMQ是开源的，然而国内有几个能定制化开发erlang的程序员呢？所幸，RabbitMQ的社区十分活跃，可以解决开发过程中遇到的bug，这点对于中小型公司来说十分重要。不考虑rocketmq和kafka的原因是，一方面中小型软件公司不如互联网公司，数据量没那么大，选消息中间件，应首选功能比较完备的，所以kafka排除。不考虑rocketmq的原因是，rocketmq是阿里出品，如果阿里放弃维护rocketmq，中小型公司一般抽不出人来进行rocketmq的定制化开发，因此不推荐。
  (2)大型软件公司，根据具体使用在rocketMq和kafka之间二选一。一方面，大型软件公司，具备足够的资金搭建分布式环境，也具备足够大的数据量。针对rocketMQ,大型软件公司也可以抽出人手对rocketMQ进行定制化开发，毕竟国内有能力改JAVA源码的人，还是相当多的。至于kafka，根据业务场景选择，如果有日志采集功能，肯定是首选kafka了。具体该选哪个，看使用场景。

  7.如何保证消息队列是高可用的？

  RocketMQ

  
  1. Producer
     1、Producer 自身在应用中，所以无需考虑高可用。
     2、Producer 配置多个 Namesrv 列表，从而保证 Producer 和 Namesrv 的连接高可用。并且，会从 Namesrv 定时拉取最新的 Topic 信息。
     3、Producer 会和所有 Consumer 直连，在发送消息时，会选择一个 Broker 进行发送。如果发送失败，则会使用另外一个 Broker 。
     4、Producer 会定时向 Broker 心跳，证明其存活。而 Broker 会定时检测，判断是否有 Producer 异常下线。
  2. Consumer
     1、Consumer 需要部署多个节点，以保证 Consumer 自身的高可用。当相同消费者分组中有新的 Consumer 上线，或者老的 Consumer 下线，会重新分配 Topic 的 Queue 到目前消费分组的 Consumer 们。
     2、Consumer 配置多个 Namesrv 列表，从而保证 Consumer 和 Namesrv 的连接高可用。并且，会从 Consumer 定时拉取最新的 Topic 信息。
     3、Consumer 会和所有 Consumer 直连，消费相应分配到的 Queue 的消息。如果消费失败，则会发回消息到 Broker 中。
     4、Consumer 会定时向 Broker 心跳，证明其存活。而 Broker 会定时检测，判断是否有 Consumer 异常下线。
  3. Namesrv
     1、Namesrv 需要部署多个节点，以保证 Namesrv 的高可用。
     2、Namesrv 本身是无状态，不产生数据的存储，是通过 Broker 心跳将 Topic 信息同步到 Namesrv 中。
     3、多个 Namesrv 之间不会有数据的同步，是通过 Broker 向多个 Namesrv 多写。
  4. Broker
     1、多个 Broker 可以形成一个 Broker 分组。每个 Broker 分组存在一个 Master 和多个 Slave 节点。
     Master 节点，可提供读和写功能。Slave 节点，可提供读功能。
     Master 节点会不断发送新的 CommitLog 给 Slave节点。Slave 节点不断上报本地的 CommitLog 已经同步到的位置给 Master 节点。
     Slave 节点会从 Master 节点拉取消费进度、Topic 配置等等。
     2、多个 Broker 分组，形成 Broker 集群。
     Broker 集群和集群之间，不存在通信与数据同步。
     3、Broker 可以配置同步刷盘或异步刷盘，根据消息的持久化的可靠性来配置。

kafka

• Zookeeper 部署 2N+1 节点，形成 Zookeeper 集群，保证高可用。
• Kafka Broker 部署集群。
  每个 Topic 的 Partition ，基于【副本机制】，在 Broker 集群中复制，形成 replica 副本，保证消息存储的可靠性。每个 replica 副本，都会选择出一个 leader 分区（Partition），提供给客户端（Producer 和 Consumer）进行读写（只能读写 leader）。
• Kafka Producer 无需考虑集群，因为和业务服务部署在一起。Producer 从 Zookeeper 拉取到 Topic 的元数据后，选择对应的 Topic 的 leader 分区，进行消息发送写入。而 Broker 根据 Producer 的 request.required.acks 配置，是写入自己完成就响应给 Producer 成功，还是写入所有 Broker 完成再响应。这个，就是胖友自己对消息的可靠性的选择。
• Kafka Consumer 部署集群。每个 Consumer 分配其对应的 Topic Partition ，根据对应的分配策略。并且，Consumer 只从 leader 分区（Partition）拉取消息。另外，当有新的 Consumer 加入或者老的 Consumer 离开，都会将 Topic Partition 再均衡，重新分配给 Consumer 。

  写数据的时候，生产者就写 leader，然后 leader 将数据落地写本地磁盘，接着其他 follower 自己主动从 leader 来 pull 数据。一旦所有 follower 同步好数据了，就会发送 ack 给 leader，leader 收到所有 follower 的 ack 之后，就会返回写成功的消息给生产者。（当然，这只是其中一种模式，还可以适当调整这个行为）
  消费的时候，只会从 leader 去读，但是只有当一个消息已经被所有 follower 都同步成功返回 ack 的时候，这个消息才会被消费者读到。

8.如何保证消息不被重复消费（幂等性）

回答这个问题，首先你别听到重复消息这个事儿，就一无所知吧，你先大概说一说可能会有哪些重复消费的问题。

首先，比如 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka，都有可能会出现消息重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是 MQ 自己保证的，是由我们开发来保证的。挑一个 Kafka 来举个例子，说说怎么重复消费吧。

Kafka 实际上有个 offset 的概念，就是每个消息写进去，都有一个 offset，代表消息的序号，然后 consumer 消费了数据之后，每隔一段时间（定时定期），会把自己消费过的消息的 offset 提交一下，表示“我已经消费过了，下次我要是重启啥的，你就让我继续从上次消费到的 offset 来继续消费吧”。

但是凡事总有意外，比如我们之前生产经常遇到的，就是你有时候重启系统，看你怎么重启了，如果碰到点着急的，直接 kill 进程了，再重启。这会导致 consumer 有些消息处理了，但是没来得及提交 offset，尴尬了。重启之后，少数消息会再次消费一次。

举个栗子。
有这么个场景。数据 1/2/3 依次进入 kafka，kafka 会给这三条数据每条分配一个offset，代表这条数据的序号，我们就假设分配的 offset 依次是 152/153/154。消费者从 kafka去消费的时候，也是按照这个顺序去消费。假如当消费者消费了 offset=153 的这条数据，刚准备去提交 offset 到 zookeeper，此时消费者进程被重启了。那么此时消费过的数据 1/2 的 offset 并没有提交，kafka 也就不知道你已经消费了 offset=153 这条数据。那么重启之后，消费者会找 kafka说，嘿，哥儿们，你给我接着把上次我消费到的那个地方后面的数据继续给我传递过来。由于之前的 offset 没有提交成功，那么数据 1/2 会再次传过来，如果此时消费者没有去重的话，那么就会导致重复消费。
如果消费者干的事儿是拿一条数据就往数据库里写一条，会导致说，你可能就把数据 1/2 在数据库里插入了 2 次，那么数据就错啦。

其实重复消费不可怕，可怕的是你没考虑到重复消费之后，怎么保证幂等性。

举个例子吧。假设你有个系统，消费一条消息就往数据库里插入一条数据，要是你一个消息重复两次，你不就插入了两条，这数据不就错了？但是你要是消费到第二次的时候，自己判断一下是否已经消费过了，若是就直接扔了，这样不就保留了一条数据，从而保证了数据的正确性。
一条数据重复出现两次，数据库里就只有一条数据，这就保证了系统的幂等性。
幂等性，通俗点说，就一个数据，或者一个请求，给你重复来多次，你得确保对应的数据是不会改变的，不能出错。

所以第二个问题来了，怎么保证消息队列消费的幂等性？
其实还是得结合业务来思考，我这里给几个思路：
每个消息都会有唯一的消息 id

1）、先查再保存
每次保存数据的时候，都先查一下，如果数据存在了那么就不保存。这个情况是并发不高的情况。

2）、业务表添加约束条件
如果你的数据库将来都不会分库分表，那么可以在业务表字段加上唯一约束条件（UNIQUE），这样相同的数据就不会保存为多份。

3）、添加消息表
再数据库里面，添加一张消息消费记录表，表字段加上唯一约束条件（UNIQUE），消费完之后就往表里插入一条数据。因为加了唯一约束条件，第二次保存的时候，MySQL 就会报错，就插入不进去；通过数据库可以限制重复消费。

4）、使用 Redis
如果你的系统是分布式的，又做了分库分表，那么可以使用 Redis 来做记录，把消息 id 存在 Redis 里，下次再有重复消息 id 在消费的时候，如果发现 Redis 里面有了就不能进行消费。

5）、高并发下
如果你的系统并发很高，那么可以使用 Redis 或者 zookeeper 的分布式对消息 id 加锁，然后使用上面的几个方法进行幂等性控制。

9.如何保证生产者的发送消息的可靠性？

用 MQ 有个基本原则，就是数据不能多一条，也不能少一条，不能多，就是说的重复消费和幂等性问题。不能少，就是说这数据别搞丢了。

RabbitMQ

1、生产者弄丢了数据

生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候，可能数据就在半路给搞丢了，因为网络问题啥的，都有可能。

此时可以选择用 RabbitMQ 提供的事务功能，就是生产者发送数据之前开启 RabbitMQ 事务channel.txSelect，然后发送消息，如果消息没有成功被 RabbitMQ 接收到，那么生产者会收到异常报错，此时就可以回滚事务channel.txRollback，然后重试发送消息；如果收到了消息，那么可以提交事务channel.txCommit。

1. // 开启事务

2. channel.txSelect

3. try {

4. // 这里发送消息

5. } catch (Exception e) {

6. channel.txRollback

7.  

8. // 这里再次重发这条消息

9. }

10.  

11. // 提交事务

12. channel.txCommit

但是问题是，RabbitMQ 事务机制（同步）一搞，基本上吞吐量会下来，因为太耗性能。

所以一般来说，如果你要确保说写 RabbitMQ 的消息别丢，可以开启 confirm 模式，在生产者那里设置开启 confirm 模式之后，你每次写的消息都会分配一个唯一的 id，然后如果写入了 RabbitMQ 中，RabbitMQ 会给你回传一个 ack 消息，告诉你说这个消息 ok 了。如果 RabbitMQ 没能处理这个消息，会回调你的一个 nack 接口，告诉你这个消息接收失败，你可以重试。而且你可以结合这个机制自己在内存里维护每个消息 id 的状态，如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调，那么你可以重发。

事务机制和 confirm 机制最大的不同在于，事务机制是同步的，你提交一个事务之后会阻塞在那儿，但是 confirm 机制是异步的，你发送个消息之后就可以发送下一个消息，然后那个消息 RabbitMQ 接收了之后会异步回调你的一个接口通知你这个消息接收到了。

所以一般在生产者这块避免数据丢失，都是用 confirm 机制的。

2、RabbitMQ 弄丢了数据

就是 RabbitMQ 自己弄丢了数据，这个你必须开启 RabbitMQ 的持久化，就是消息写入之后会持久化到磁盘，哪怕是 RabbitMQ 自己挂了，恢复之后会自动读取之前存储的数据，一般数据不会丢。除非极其罕见的是，RabbitMQ 还没持久化，自己就挂了，可能导致少量数据丢失，但是这个概率较小。

设置持久化有两个步骤：

• 创建 queue 的时候将其设置为持久化
  这样就可以保证 RabbitMQ 持久化 queue 的元数据，但是它是不会持久化 queue 里的数据的。
• 第二个是发送消息的时候将消息的 deliveryMode 设置为 2
  就是将消息设置为持久化的，此时 RabbitMQ 就会将消息持久化到磁盘上去。

必须要同时设置这两个持久化才行，RabbitMQ 哪怕是挂了，再次重启，也会从磁盘上重启恢复 queue，恢复这个 queue 里的数据。

注意，哪怕是你给 RabbitMQ 开启了持久化机制，也有一种可能，就是这个消息写到了 RabbitMQ 中，但是还没来得及持久化到磁盘上，结果不巧，此时 RabbitMQ 挂了，就会导致内存里的一点点数据丢失。

所以，持久化可以跟生产者那边的 confirm 机制配合起来，只有消息被持久化到磁盘之后，才会通知生产者 ack 了，所以哪怕是在持久化到磁盘之前，RabbitMQ 挂了，数据丢了，生产者收不到 ack，你也是可以自己重发的。

3、消费端弄丢了数据

RabbitMQ 如果丢失了数据，主要是因为你消费的时候，刚消费到，还没处理，结果进程挂了，比如重启了，那么就尴尬了，RabbitMQ 认为你都消费了，这数据就丢了。

这个时候得用 RabbitMQ 提供的 ack 机制，简单来说，就是你必须关闭 RabbitMQ 的自动 ack，可以通过一个 api 来调用就行，然后每次你自己代码里确保处理完的时候，再在程序里 ack 一把。这样的话，如果你还没处理完，不就没有 ack 了？那 RabbitMQ 就认为你还没处理完，这个时候 RabbitMQ 会把这个消费分配给别的 consumer 去处理，消息是不会丢的。

Kafka

1、消费端弄丢了数据

唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是说，你消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了 offset，让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息，但其实你才刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。

这不是跟 RabbitMQ 差不多吗，大家都知道 Kafka 会自动提交 offset，那么只要关闭自动提交 offset，在处理完之后自己手动提交 offset，就可以保证数据不会丢。但是此时确实还是可能会有重复消费，比如你刚处理完，还没提交 offset，结果自己挂了，此时肯定会重复消费一次，自己保证幂等性就好了。

生产环境碰到的一个问题，就是说我们的 Kafka 消费者消费到了数据之后是写到一个内存的 queue 里先缓冲一下，结果有的时候，你刚把消息写入内存 queue，然后消费者会自动提交 offset。然后此时我们重启了系统，就会导致内存 queue 里还没来得及处理的数据就丢失了。

2、Kafka 弄丢了数据

这块比较常见的一个场景，就是 Kafka 某个 broker 宕机，然后重新选举 partition 的 leader。大家想想，要是此时其他的 follower 刚好还有些数据没有同步，结果此时 leader 挂了，然后选举某个 follower 成 leader 之后，不就少了一些数据？这就丢了一些数据啊。

生产环境也遇到过，我们也是，之前 Kafka 的 leader 机器宕机了，将 follower 切换为 leader 之后，就会发现说这个数据就丢了。

所以此时一般是要求起码设置如下 4 个参数：

• 给 topic 设置 replication.factor 参数：这个值必须大于 1，要求每个 partition 必须有至少 2 个副本。
• 在 Kafka 服务端设置 min.insync.replicas 参数：这个值必须大于 1，这个是要求一个 leader 至少感知到有至少一个 follower 还跟自己保持联系，没掉队，这样才能确保 leader 挂了还有一个 follower 吧。
• 在 producer 端设置 acks=all：这个是要求每条数据，必须是写入所有 replica 之后，才能认为是写成功了。
• 在 producer 端设置 retries=MAX（很大很大很大的一个值，无限次重试的意思）：这个是要求一旦写入失败，就无限重试，卡在这里了。

我们生产环境就是按照上述要求配置的，这样配置之后，至少在 Kafka broker 端就可以保证在 leader 所在 broker 发生故障，进行 leader 切换时，数据不会丢失。

3、生产者会不会弄丢数据？

如果按照上述的思路设置了 acks=all，一定不会丢，要求是，你的 leader 接收到消息，所有的 follower 都同步到了消息之后，才认为本次写成功了。如果没满足这个条件，生产者会自动不断的重试，重试无限次。

10.如何保证消息的顺序性？

先看看顺序会错乱的俩场景：

RabbitMQ：一个 queue，多个 consumer。比如，生产者向 RabbitMQ 里发送了三条数据，顺序依次是 data1/data2/data3，压入的是 RabbitMQ 的一个内存队列。有三个消费者分别从 MQ 中消费这三条数据中的一条，结果消费者2先执行完操作，把 data2 存入数据库，然后是 data1/data3。这不明显乱了。
rabbitmq-order-01

Kafka：比如说我们建了一个 topic，有三个 partition。生产者在写的时候，其实可以指定一个 key，比如说我们指定了某个订单 id 作为 key，那么这个订单相关的数据，一定会被分发到同一个 partition 中去，而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的。
消费者从 partition 中取出来数据的时候，也一定是有顺序的。到这里，顺序还是 ok 的，没有错乱。接着，我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息。因为如果消费者是单线程消费处理，而处理比较耗时的话，比如处理一条消息耗时几十 ms，那么 1 秒钟只能处理几十条消息，这吞吐量太低了。而多个线程并发跑的话，顺序可能就乱掉了。
kafka-order-01

解决方案

RabbitMQ
拆分多个 queue，每个 queue 一个 consumer，就是多一些 queue 而已，确实是麻烦点；或者就一个 queue 但是对应一个 consumer，然后这个 consumer 内部用内存队列做排队，然后分发给底层不同的 worker 来处理。

Kafka
一个 topic，一个 partition，一个 consumer，内部单线程消费，单线程吞吐量太低，一般不会用这个。
写 N 个内存 queue，具有相同 key 的数据都到同一个内存 queue；然后对于 N 个线程，每个线程分别消费一个内存 queue 即可，这样就能保证顺序性。

11.如何解决消息过期的问题？

1.大量消息在 mq 里积压了几个小时了还没解决

几千万条数据在 MQ 里积压了七八个小时，从下午 4 点多，积压到了晚上 11 点多。这个是我们真实遇到过的一个场景，确实是线上故障了，这个时候要不然就是修复 consumer 的问题，让它恢复消费速度，然后傻傻的等待几个小时消费完毕。这个肯定不能在面试的时候说吧。

一个消费者一秒是 1000 条，一秒 3 个消费者是 3000 条，一分钟就是 18 万条。所以如果你积压了几百万到上千万的数据，即使消费者恢复了，也需要大概 1 小时的时间才能恢复过来。

一般这个时候，只能临时紧急扩容了，具体操作步骤和思路如下：

1. 先修复 consumer 的问题，确保其恢复消费速度，然后将现有 consumer 都停掉。
2. 新建一个 topic，partition 是原来的 10 倍，临时建立好原先 10 倍的 queue 数量。
3. 然后写一个临时的分发数据的 consumer 程序，这个程序部署上去消费积压的数据，消费之后不做耗时的处理，直接均匀轮询写入临时建立好的 10 倍数量的 queue。
4. 接着临时征用 10 倍的机器来部署 consumer，每一批 consumer 消费一个临时 queue 的数据。这种做法相当于是临时将 queue 资源和 consumer 资源扩大 10 倍，以正常的 10 倍速度来消费数据。
5. 等快速消费完积压数据之后，得恢复原先部署的架构，重新用原先的 consumer 机器来消费消息。

2.mq 中的消息过期失效了

假设你用的是 RabbitMQ，RabbtiMQ 是可以设置过期时间的，也就是 TTL。如果消息在 queue 中积压超过一定的时间就会被 RabbitMQ 给清理掉，这个数据就没了。那这就是第二个坑了。这就不是说数据会大量积压在 mq 里，而是大量的数据会直接搞丢。

这个情况下，就不是说要增加 consumer 消费积压的消息，因为实际上没啥积压，而是丢了大量的消息。我们可以采取一个方案，就是批量重导，这个我们之前线上也有类似的场景干过。就是大量积压的时候，我们当时就直接丢弃数据了，然后等过了高峰期以后，比如大家一起喝咖啡熬夜到晚上12点以后，用户都睡觉了。这个时候我们就开始写程序，将丢失的那批数据，写个临时程序，一点一点的查出来，然后重新灌入 mq 里面去，把白天丢的数据给他补回来。也只能是这样了。

假设 1 万个订单积压在 mq 里面，没有处理，其中 1000 个订单都丢了，你只能手动写程序把那 1000 个订单给查出来，手动发到 mq 里去再补一次。

3.mq 都快写满了

如果消息积压在 mq 里，你很长时间都没有处理掉，此时导致 mq 都快写满了，咋办？这个还有别的办法吗？没有，谁让你第一个方案执行的太慢了，你临时写程序，接入数据来消费，消费一个丢弃一个，都不要了，快速消费掉所有的消息。然后走第二个方案，到了晚上再补数据吧。

12.消息队列的一般存储方式有哪些？

当前业界几款主流的MQ消息队列采用的存储方式主要有以下三种方式。

1. 分布式KV存储

这类 MQ 一般会采用诸如 LevelDB 、RocksDB 和 Redis 来作为消息持久化的方式。由于分布式缓存的读写能力要优于 DB ，所以在对消息的读写能力要求都不是比较高的情况下，采用这种方式倒也不失为一种可以替代的设计方案。
消息存储于分布式 KV 需要解决的问题在于如何保证 MQ 整体的可靠性。

2. 文件系统

目前业界较为常用的几款产品（RocketMQ / Kafka / RabbitMQ）均采用的是消息刷盘至所部署虚拟机/物理机的文件系统来做持久化（刷盘一般可以分为异步刷盘和同步刷盘两种模式）。
刷盘指的是存储到硬盘。
消息刷盘为消息存储提供了一种高效率、高可靠性和高性能的数据持久化方式。除非部署 MQ 机器本身或是本地磁盘挂了，否则一般是不会出现无法持久化的故障问题。

3. 关系型数据库 DB

Apache下开源的另外一款MQ—ActiveMQ（默认采用的KahaDB做消息存储）可选用 JDBC 的方式来做消息持久化，通过简单的 XML 配置信息即可实现JDBC消息存储。
由于，普通关系型数据库（如 MySQL ）在单表数据量达到千万级别的情况下，其 IO 读写性能往往会出现瓶颈。因此，如果要选型或者自研一款性能强劲、吞吐量大、消息堆积能力突出的 MQ 消息队列，那么并不推荐采用关系型数据库作为消息持久化的方案。在可靠性方面，该种方案非常依赖 DB ，如果一旦 DB 出现故障，则 MQ 的消息就无法落盘存储会导致线上故障。

小结

因此，综合上所述从存储效率来说，文件系统 > 分布式 KV 存储 > 关系型数据库 DB ，直接操作文件系统肯定是最快和最高效的，而关系型数据库 TPS 一般相比于分布式 KV 系统会更低一些（简略地说，关系型数据库本身也是一个需要读写文件 Server ，这时 MQ 作为 Client与其建立连接并发送待持久化的消息数据，同时又需要依赖 DB 的事务等，这一系列操作都比较消耗性能），所以如果追求高效的IO读写，那么选择操作文件系统会更加合适一些。但是如果从易于实现和快速集成来看，文件系统 > 分布式 KV 存储 > 关系型数据库 DB，但是性能会下降很多。

另外，从消息中间件的本身定义来考虑，应该尽量减少对于外部第三方中间件的依赖。一般来说依赖的外部系统越多，也会使得本身的设计越复杂，所以个人的理解是采用文件系统作为消息存储的方式，更贴近消息中间件本身的定义。

参考：

一个用消息队列 的人，不知道为啥用 MQ，这就有点尴尬