【面试】RabbitMQ 常见问题

一、基础概念

1. RabbitMQ 是什么？

• 定义：基于 AMQP 协议的消息中间件，用于系统解耦、异步处理、削峰填谷。

• 场景：电商下单 → 订单服务写入消息 → 消费者服务分别处理短信、库存、物流。

• 解决方法：

  • 用 MQ 解耦，提高系统可靠性。

  • 下游系统挂掉时，消息仍存储在队列中，不会丢失。

2. RabbitMQ 和 Kafka 的区别？

• RabbitMQ：强调可靠性，消息确认机制多，适合金融、电商等强一致性场景。

• Kafka：强调高吞吐，适合日志收集、大数据分析。

• 解决方法：

  • 金融、交易系统 → RabbitMQ

  • 日志、埋点、大数据流处理 → Kafka

二、消息可靠性

3. 如何保证消息不丢失？

• 场景：用户支付消息丢失 → 金额到账但系统未更新。

• 解决方法：

  • 生产端：开启 Confirm 模式（确认消息已到 Broker）。

  • Broker 端：队列设置 durable=true，消息 persistent=true，避免宕机丢失。

  • 消费端：使用 手动 ACK，消费完成后再确认。

  • 失败处理：消息进入 死信队列（DLX），由补偿服务处理。

4. 如何避免消息重复消费？

• 场景：网络抖动，消费者 ack 超时，消息被重新投递，导致库存多次扣减。

• 解决方法：

  • 消息唯一 ID（messageId）。

  • 消费前检查 Redis/DB 是否已处理过。

  • 数据库唯一键约束，保证幂等性。

📌 实战：扣库存时加唯一约束 (orderId, productId)，即使消费两次也只扣一次。

5. 什么是死信队列（DLX）？什么时候会产生？

• 场景：消息过期、队列满、被拒绝（nack）时。

• 解决方法：

  • 定义死信队列，绑定到原队列。

  • 将异常消息路由到 DLX，由专门的补偿服务消费。

  • 配合监控报警，人工干预。

三、高可用与集群

6. RabbitMQ 集群模式？

• 场景：单机宕机，导致业务无法继续。

• 解决方法：

  • 普通集群：适合开发测试。

  • 镜像队列：数据复制多份，防止单点故障。

  • Quorum Queue（推荐）：基于 Raft 协议，天然支持高可用。

📌 实战：生产环境部署 Quorum Queue（3 节点），即使 1 台宕机仍能正常服务。

7. 镜像队列 vs Quorum Queue？

• 镜像队列：主从同步，性能瓶颈大。

• Quorum Queue：基于日志复制，性能更高，数据一致性更强。

• 解决方法 ：新项目优先选择 Quorum Queue，老系统逐步迁移。

四、性能优化

8. 如何提升 RabbitMQ 吞吐量？

• 场景：秒杀系统，峰值请求 5w/s，MQ 堆积严重。

• 解决方法：

  • 生产端：批量 Confirm，减少网络交互。

  • 消费端：设置 prefetch > 1，批量 ack。

  • 队列拆分：按业务/用户维度拆分，避免单队列瓶颈。

  • 硬件优化：SSD 存储、内存充足。

9. 什么是 prefetch？

• 定义：限制消费者一次最多获取的未确认消息数。

• 场景：一个慢消费者阻塞了大量消息，导致其他消费者空闲。

• 解决方法：

  • 设置合理的 prefetch（如 10 或 100）。

  • 实现 公平调度，避免部分消费者过载。

五、应用场景

10. 如何实现延迟消息？

• 场景：订单 30 分钟未支付自动取消。

• 解决方法：

  1. TTL + DLX：设置消息 TTL，过期后进入死信队列，由消费者取消订单。

  2. 延迟队列插件：rabbitmq_delayed_message_exchange，更灵活。

11. 如何保证消息顺序？

• 场景：同一用户的操作必须按顺序（下单 → 支付 → 发货）。

• 解决方法：

  • 单队列 + 单消费者（简单但吞吐低）。

  • 按业务 key 路由，例如 userId 作为 routingKey，确保同一用户的消息进同一队列。

12. 如何处理消息堆积？

• 场景：突发高并发，消费速度跟不上，消息堆积。

• 解决方法：

  • 增加消费者并发数。

  • 批量 ack，提升消费效率。

  • 使用死信队列丢弃过期消息。

  • 临时扩容 RabbitMQ 节点。

六、实战与扩展

13. 如何实现优先级队列？

• 场景：VIP 用户订单需要优先处理。

• 解决方法：

  • 声明队列时设置 x-max-priority。

  • 生产者发送消息时设置 priority 属性。

  • 消费端优先消费高优先级消息。

14. 如何监控 RabbitMQ？

• 场景：业务运维需要监控队列堆积、消费速率。

• 解决方法：

  • 官方 Management 插件（Web UI）。

  • Prometheus + Grafana，监控消息量、ack 数、死信数。

  • 设置告警规则（如队列堆积 > 1w 触发报警）。

15. 如何防止消息风暴（消息量过大导致系统崩溃）？

• 场景：秒杀开始瞬间，短时间产生百万级消息。

• 解决方法：

  • 设置 prefetch 限流，防止单消费者过载。

  • 消费端降级处理（非核心消息直接丢弃）。

  • 利用消息 TTL + 死信队列，过期自动清理无效消息。

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✅ 总结：

面试 RabbitMQ 时，通常考察三点：

1. 消息可靠性：如何避免丢失和重复。

2. 高可用：集群模式、故障切换方案。

3. 性能优化：大流量场景如何处理堆积和限流。