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RabbitMQ
1.模型
发送者-服务器-mq队列-消费者
使用mq
装服务→引依赖→填连接配置→封装收发工具→业务调用。
2.出现问题--丢失消息
1.发送者
发送消息没到服务器
发送消息没到mq
用return来回应ack，2种return代表是哪个端没收到消息
处理方案：重新发送，如果再不行，就记录日志，或者记录到数据库定时扫描重发，成功发送就删除该记录，实在不行人为发送
2.mq宕机
交换机 队列 消息都做持久化，存到磁盘
3.消费者确认
三种：手动调用api，spring监听（一般选择这个），默认消费者成功处理
有异常就重试3次最多，重试不行就记录到数据库，人工解决
总结
3.问题--消息重复消费
MQ 重复消费是因为 ACK 丢失导致消息重试投递，通用解决方案是做消费幂等：
首先给每条消息带上唯一业务 ID（订单 / 支付 ID），消费前先校验 ID 是否已处理；
常用实现有三种：
一是数据库唯一索引天然防重，
二是 Redis预占 ID 做前置防重，
三是乐观 / 悲观锁控制并发更新；
只要保证相同 ID 的消息多次执行业务结果一致 ，就能彻底解决重复消费问题，
优先使用业务自带主键做标识，不要随便生成 UUID，方便线上排查问题。
总结
4.死信交换机延迟队列的了解
死信交换机
TTL
代码示例
延迟队列另外实现方式
总结
完整流程（优惠券例子）
- 用户领取优惠券 → 程序发送消息到【等待队列】，设置 TTL=24 小时；
- 等待队列没有消费者，消息静默等待倒计时；
- 24 小时 TTL 到期，消息变成死信，自动通过死信交换机转发到【业务消费队列】；
- 消费者监听到消息，执行判断：
- 查询数据库，优惠券未使用 → 执行业务，更新为过期（正常消费这条消息）；
- 查询数据库，优惠券已经被核销使用 → 直接忽略，相当于丢弃这条消息
5.消息堆积问题
本质就是 发送>>消费，然后之后的发送就是死信
解决这个问题的话
首先就是消费者这边可以增加消费者数量，或者开启线程池提高消费速度
其次队列的角度就是扩大队列容积，提高堆积上限（另一种队列模式：惰性队列）
总结
6.RabbitMQ高可用机制
队列所在节点宕机，队列中的消息就会丢失
类似 "指针 / 引用"，无消息副本、没有自动备份
总结
