1.使用RabbitMQ有什么好处？
解耦、异步、削峰。
(1)解耦
传统模式:
传统模式的缺点：
- 系统间耦合性太强，如上图所示，系统A在代码中直接调用系统B和系统C的代码，如果将来D系统接入，系统A还需要修改代码，过于麻烦！
中间件模式:
中间件模式的的优点：
- 将消息写入消息队列，需要消息的系统自己从消息队列中订阅，从而系统A不需要做任何修改。
(2)异步
传统模式:
传统模式的缺点：
- 一些非必要的业务逻辑以同步的方式运行，太耗费时间。
中间件模式:
中间件模式的的优点：
- 将消息写入消息队列，非必要的业务逻辑以异步的方式运行，加快响应速度
(3)削峰
传统模式：
传统模式的缺点：
- 并发量大的时候，所有的请求直接怼到数据库，造成数据库连接异常
中间件模式:
中间件模式的的优点：
- 系统A慢慢的按照数据库能处理的并发量，从消息队列中慢慢拉取消息。在生产中，这个短暂的高峰期积压是允许的。
2.使用了消息队列会有什么缺点?
系统可用性降低：系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉，本来你就是A系统调用BCD三个系统的接口就好了，人ABCD四个系统好好的，没啥问题，你偏加个MQ进来，万一MQ挂了咋整？MQ挂了，整套系统崩溃了，你不就完了么。
系统复杂性提高：硬生生加个MQ进来，你怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序性？头大头大，问题一大堆，痛苦不已
一致性问题：A系统处理完了直接返回成功了，人都以为你这个请求就成功了；但是问题是，要是BCD三个系统那里，BD两个系统写库成功了，结果C系统写库失败了，咋整？你这数据就不一致了。
所以消息队列实际是一种非常复杂的架构，你引入它有很多好处，但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉，最好之后，你会发现，妈呀，系统复杂度提升了一个数量级，也许是复杂了10倍。但是关键时刻，用，还是得用的。。。
3.如何保证RabbitMQ的高可用？
没有哪个项目会只用一搭建一台RabbitMQ服务器提供服务，风险太大；
4.如何保证RabbitMQ不被重复消费？
在消息生产时，MQ内部针对每条生产者发送的消息生成一个inner-msg-id，作为去重和幂等的依据（消息投递失败并重传），避免重复的消息进入队列；在消息消费时，要求消息体中必须要有一个bizId（对于同一业务全局唯一，如支付ID、订单ID、帖子ID等）作为去重和幂等的依据，避免同一条消息被重复消费。
这个问题针对业务场景来答分以下几点：
1.比如，你拿到这个消息做数据库的insert操作。那就容易了，给这个消息做一个唯一主键，那么就算出现重复消费的情况，就会导致主键冲突，避免数据库出现脏数据。
2.再比如，你拿到这个消息做redis的set的操作，那就容易了，不用解决，因为你无论set几次结果都是一样的，set操作本来就算幂等操作。
3.如果上面两种情况还不行，上大招。准备一个第三方介质,来做消费记录。以redis为例，给消息分配一个全局id，只要消费过该消息，将
5.消息怎么路由？
从概念上来说，消息路由必须有三部分：交换器、路由、绑定。生产者把消息发布到交换器上；绑定决定了消息如何从路由器路由到特定的队列；消息最终到达队列，并被消费者接收。
消息发布到交换器时，消息将拥有一个路由键（routing key），在消息创建时设定。
通过队列路由键，可以把队列绑定到交换器上。
消息到达交换器后，RabbitMQ会将消息的路由键与队列的路由键进行匹配（针对不同的交换器有不同的路由规则）。如果能够匹配到队列，则消息会投递到相应队列中；如果不能匹配到任何队列，消息将进入 “黑洞”。
常用的交换器主要分为一下三种：
fanout：如果交换器收到消息，将会广播到所有绑定的队列上—->发布订阅
direct：如果路由键完全匹配，消息就被投递到相应的队列—->路由模式
topic：可以使来自不同源头的消息能够到达同一个队列。 使用topic交换器时，可以使用通配符，比如：“*” 匹配特定位置的任意文本， “.” 把路由键分为了几部分，“#” 匹配所有规则等。特别注意：发往topic交换器的消息不能随意的设置选择键（routing_key），必须是由”.”隔开的一系列的标识符组成。—->通配符模式
6.消息如何分发？
若该队列至少有一个消费者订阅，消息将以循环（round-robin）的方式发送给消费者。每条消息只会分发给一个订阅的消费者（前提是消费者能够正常处理消息并进行确认）。
7.消息基于什么传输？
由于TCP连接的创建和销毁开销较大，且并发数受系统资源限制，会造成性能瓶颈。RabbitMQ使用信道的方式来传输数据。信道是建立在真实的TCP连接内的虚拟连接，且每条TCP连接上的信道数量没有限制。
8.Virtual Hosts是什么？起什么作用？
vhost 可以理解为虚拟 broker ，即 mini-RabbitMQ server。其内部均含有独立的 queue、exchange 和 binding 等，但最最重要的是，其拥有独立的权限系统，可以做到 vhost 范围的用户控制。当然，从 RabbitMQ 的全局角度，vhost 可以作为不同权限隔离的手段（一个典型的例子就是不同的应用可以跑在不同的 vhost 中）。
就相当于mysql数据库的库
9.如何保证消息的可靠性传输（如何处理消息丢失的问题）？
1.生产者丢数据
生产者的消息没有投递到MQ中怎么办？从生产者弄丢数据这个角度来看，RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息。
transaction机制就是说，发送消息前，开启事物(channel.txSelect())，然后发送消息，如果发送过程中出现什么异常，事物就会回滚(channel.txRollback())，如果发送成功则提交事物(channel.txCommit())。
然而缺点就是吞吐量下降了。因此，按照博主的经验，生产上用confirm模式的居多。一旦channel进入confirm模式，所有在该信道上面发布的消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始)，一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，rabbitMQ就会发送一个Ack给生产者(包含消息的唯一ID)，这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了.如果rabiitMQ没能处理该消息，则会发送一个Nack消息给你，你可以进行重试操作。
事务机制和cnofirm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。
channel.txSelect(); // 声明事务// 发送消息channel.basicPublish("", _queueName, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,message.getBytes("UTF-8"));channel.txCommit(); // 提交事务
2.消息队列丢数据
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，可能导致少量数据会丢失的，但是这个概率较小。
设置持久化有两个步骤，第一个是创建queue的时候将其设置为持久化的，这样就可以保证rabbitmq持久化queue的元数据，但是不会持久化queue里的数据；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。
//durable设为true表示为设置交换器的持久化queueDeclare(queue, durable, exclusive, autoDelete, arguments)channel.queueDeclare(q_name, true, false, false, map);//durable设为true表示为设置消息的持久化AMQP.BasicProperties low = new AMQP.BasicProperties.Builder().deliveryMode(2).build();
而且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。
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会丢失。
3.消费者丢数据
启用手动确认模式可以解决这个问题
①自动确认模式，消费者挂掉，待ack的消息回归到队列中。消费者抛出异常，消息会不断的被重发，直到处理成功。不会丢失消息，即便服务挂掉，没有处理完成的消息会重回队列，但是异常会让消息不断重试。(也就是消息补偿机制)
②手动确认模式，如果消费者来不及处理就死掉时，没有响应ack时会重复发送一条信息给其他消费者；如果监听程序处理异常了，且未对异常进行捕获，会一直重复接收消息，然后一直抛异常；如果对异常进行了捕获，但是没有在finally里ack，也会一直重复发送消息(重试机制)。
③不确认模式，acknowledge=”none” 不使用确认机制，只要消息发送完成会立即在队列移除，无论客户端异常还是断开，只要发送完就移除，不会重发。
10.死信队列和延迟队列的使用
死信队列：
对rabbitmq来说，产生死信的来源大致有如下几种：
1.消息被拒绝（Basic.Reject或Basic.Nack）并且设置 requeue 参数的值为 false
2.消息过期了
3.队列达到最大的长度
死信的处理方式
死信的产生既然不可避免，那么就需要从实际的业务角度和场景出发，对这些死信进行后续的处理，常见的处理方式大致有下面几种，
1.丢弃，如果不是很重要，可以选择丢弃
2.记录死信入库，然后做后续的业务分析或处理
3.通过死信队列，由负责监听死信的应用程序进行处理
综合来看，更常用的做法是第三种，即通过死信队列，将产生的死信通过程序的配置路由到指定的死信队列，然后应用监听死信队列，对接收到的死信做后续的处理，关于这一点，也是本篇要重点讲述的，下面将用代码演示一下死信的产生及路由，即上面提到的三种方式，网上可供参考的资料比较多，但大多不全面，下面提供比较完整的demo，将各种场景的产生和过程进行列举，
这是一种在实际生产中应用场景比较多的一种方式，比如我们熟知的订单业务场景，当用户购买商品产生了一个订单的时候，可以设置过期时间，如果在这段时间内，消息还没有被消费，将会被路由到死信队列，专业术语来讲，即消息的TTL，TTL过期了消息将进入死信队列，下面是一段演示代码，这里包括两部分，生产者和消费者，
过期消息：
在 rabbitmq 中存在2种方可设置消息的过期时间，第一种通过对队列进行设置，这种设置后，该队列中所有的消息都存在相同的过期时间，第二种通过对消息本身进行设置，那么每条消息的过期时间都不一样。如果同时使用这2种方法，那么以过期时间小的那个数值为准。当消息达到过期时间还没有被消费，那么那个消息就成为了一个 死信 消息。
队列设置：在队列申明的时候使用 x-message-ttl 参数，单位为 毫秒
单个消息设置：是设置消息属性的 expiration 参数的值，单位为 毫秒
延时队列：在rabbitmq中不存在延时队列，但是我们可以通过设置消息的过期时间和死信队列来模拟出延时队列。消费者监听死信交换器绑定的队列，而不要监听消息发送的队列。
有了以上的基础知识，我们完成以下需求：
需求：用户在系统中创建一个订单，如果超过时间用户没有进行支付，那么自动取消订单。
分析：
1、上面这个情况，我们就适合使用延时队列来实现，那么延时队列如何创建
2、延时队列可以由 过期消息+死信队列 来时间
3、过期消息通过队列中设置 x-message-ttl 参数实现
4、死信队列通过在队列申明时，给队列设置 x-dead-letter-exchange 参数，然后另外申明一个队列绑定x-dead-letter-exchange对应的交换器。
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