1.阿里面试官：SpringBoot如何整合RabbitMQ
2.Canal结合RocketMQ实现Mysql和Redis的阿里阿里数据同步
3.阿里二面：RocketMQ 集群 Broker 挂了，会造成什么影响？
4.阿里IM技术分享(九)：深度揭密RocketMQ在钉钉IM系统中的源码应用实践
5.阿里Java研发二面：了解RabbitMQ？说说RabbitMQ可靠性投递
6.关于mq现在主流用哪一个?

阿里面试官：SpringBoot如何整合RabbitMQ

       SpringBoot与RabbitMQ的整合教程

       在日常开发中，SpringBoot因其简洁易用的阿里阿里特性，常与各种技术栈结合。源码今天我们就来深入探讨SpringBoot如何与RabbitMQ无缝对接。阿里阿里SpringBoot的源码MACD双线粘合源码集成通常涉及三个步骤：依赖引入、配置和使用模板。阿里阿里

       首先，源码对RabbitMQ有个基本了解是阿里阿里必要的，它类似于消息队列，源码生产者发送消息到Exchange，阿里阿里然后Exchange根据策略将消息分发到相应的源码Queue，消费者从Queue中接收消息。阿里阿里理解Exchange的源码种类，如Direct Exchange和Topic Exchange，阿里阿里有助于更好地应用。

       在SpringBoot整合中，首先要在application.yml或配置类中引入RabbitMQ的依赖，并配置服务器地址和端口。SpringBoot通过统一的xxxTemplate接口，简化了技术整合的复杂性，让代码更加简洁。

       要使用RabbitMQ，你还需要安装RabbitMQ服务，如通过Docker快速搭建。安装成功后，可以通过web管理后台进行管理，比如设置消息存放位置和创建队列。

       初级用法中，通过@EnableRabbit和@RabbitListener注解，可以快速实现消息的消费。发送消息则需要创建队列对象，使用RabbitTemplate进行发送。手动源码包安装发送和消费的示例代码演示了基本流程。

       高级用法中，推荐显式指定Exchange类型（如Topic Exchange）和Routing Key，以实现更精确的消息路由。配置交换器与队列后，通过指定路由键，可以控制消息流向特定的队列。

       最后，尽管本文主要介绍了SpringBoot整合RabbitMQ的基础和高级用法，但SpringCloud-Stream的使用将带来更高级的抽象和管理，值得进一步探索。如果你对这些内容感兴趣，记得关注后续更新，我们将在后续文章中深入讲解。

Canal结合RocketMQ实现Mysql和Redis的数据同步

       解决数据库与缓存一致性问题时，本文选择了阿里Canal与RocketMQ进行Mysql和Redis的数据同步。首先， RocketMQ的相关配置较为常见，主要关注启动顺序和相关文档。在Mysql方面，创建用户并配置权限，修改my.ini文件开启binlog，确保数据可监控。

       Canal的安装和配置是关键步骤。从官方1.1.5版本下载，配置canal.properties和instance.properties，包括MQ和ZK地址，以及数据库连接信息。通过"show master status;"命令获取binlog文件和偏移量信息。启动Canal后，通过SpringBoot项目构建消费者监听，观察数据同步效果。网页源码的特点

       同步并非实时，MySQL的redo log机制影响了数据更新的同步。write pos和check point的原理决定着数据的写入策略。在实际应用中，可能还需考虑消息队列的顺序和重复消费问题。虽然流程已通，但仍需针对实际环境进行调整优化。

阿里二面：RocketMQ 集群 Broker 挂了，会造成什么影响？

       君哥分享了RocketMQ集群中Broker挂掉时的影响。

       若集群中的一个Broker宕机，首先影响到的是Producer发送消息的失败。对于普通消息，特别是同步发送的，存在重试机制，消息会尝试发送到其他Broker。这可以通过代码中的循环逻辑实现，当发送失败后，会不断尝试重试。但异步和单边消息不会进行重试，因此发送失败。

       在同步发送情况下，为了避免消息发送到已宕机的Broker上，Producer采用round-robin方式记录上一次发送的Broker，并选择下一个Broker进行发送。代码示例展示了这一机制。

       面对大流量场景下大量消息重试导致性能影响，RocketMQ提供了延迟隔离策略，允许发送失败的Broker在一段时间内被隔离，优先选择其他正常运行的Broker发送消息。然而，该策略默认未启用，需要在初始化Producer时明确开启。双重底指标源码

       对于全局顺序消息，如果设置所有消息仅发送至同一个Broker的特定MessageQueue，当该Broker挂掉时，消息发送将暂停，直至Broker重启。局部顺序消息受影响，则是当前订单相关消息发送至同一Broker的不同MessageQueue，导致该订单消费顺序性受影响。其他订单消息可发送至其他队列，不受影响。

       消费者在Broker挂掉时的行为取决于集群配置。在未配置主从集群的情况下，消费者仍会尝试从挂掉的Broker拉取消息，导致拉取失败。NameServer会每秒检查一次Broker状态，若秒内未收到心跳信号，则关闭与该Broker的通道，并从本地缓存中移除其信息。消费者默认每秒向NameServer拉取路由信息，因此最多可能有秒的拉取失败时间。

       若配置了主从集群，消费者在主节点恢复前，将转向从节点进行消息拉取，不受影响。Broker挂掉后，消费组通过NameServer拉取订阅关系更新本地缓存，主节点不在列表中，从而选择从节点进行消息拉取。

       在主节点压力较大时，即使未配置主从集群，消费者也可能转向从节点拉取消息。代码逻辑显示，神华罗源码头当未处理的消息超过物理内存的%时，会触发从节点拉取操作。

       对于广播消息，消费者本地保存消息偏移量，不依赖Broker，因此即使从节点拉取，也不会导致重复消费。然而，对于集群模式，消息偏移量保存在Broker，需通过更新请求和同步机制保持一致。如果主节点宕机，从节点保存的偏移量可能不准确，但消费者本地保存的偏移量保证了不会拉取重复消息。

       若主节点重启，即使无法立即同步从节点的最新偏移量，消费者使用本地偏移量拉取消息时，主节点会更新偏移量，同时从节点也同步偏移量，避免重复消费。如果消费者也宕机，则重启后，如果未被其他消费者更新主节点的偏移量，确实可能拉取重复消息。

       总结，RocketMQ在Broker宕机时，通过多种机制确保消息发送、消费的连续性和一致性，尽管存在特定场景下的潜在影响，但通过合理配置和设计，可以有效管理这些情况。

阿里IM技术分享(九)：深度揭密RocketMQ在钉钉IM系统中的应用实践

       本文由钉钉技术专家尹启绣分享，有修订和重新排版。

       短短的几年时间，钉钉迅速成为一款国民级应用，发展速度堪称迅猛，其IM作为最核心的功能，每天需支持海量企业用户的沟通，同时为淘宝、高德等App提供基础的即时通讯能力，是日均千亿级消息量的IM平台。在钉钉的IM中，通过RocketMQ实现了系统解耦、异步削峰填谷，以及定时消息等高级特性，与RocketMQ深入共创，优化解决其本身问题，并孵化出POP消费模式，使RocketMQ能完美支持对性能稳定性和时延要求非常高的IM系统。

       本文是系列文章的第9篇，主要探讨了钉钉IM面临的巨大技术挑战，包括ToB与ToC的差异，安全要求高，稳定性要求高，以及业务多样性。ToB与ToC的沟通存在较大差异，ToB场景下，聊天记录非常重要，钉钉提供多端同步和消息云端存储能力，确保用户消息不丢失；安全要求高，通过人和组织架构打通的工作群和全链路加密能力，保障信息安全；稳定性要求高，钉钉IM系统在稳定性上进行了深入建设，采用RocketMQ定时消息和堆积能力做热点治理和流量防护；面对业务多样性，钉钉IM尽可能满足不同行业的通用性需求，如支持万人级别的群。

       消息队列在钉钉IM系统中发挥着重要作用，尤其是RocketMQ，提供了高并发、高性能、高可用能力，支持异步化解耦、失败重试、削峰填谷等能力。消息队列在发消息链路和已读链路中发挥了重要作用，确保消息的及时送达和状态更新。

       钉钉IM选择RocketMQ的原因在于其经过多次双考验，具备堆积性能、低时延、高可用性，符合对消息队列的基本要求。RocketMQ提供定时消息、事务消息等特性，实现分布式定时任务，消息可重放和死信队列提供后悔药能力。消息队列的使用场景丰富，RocketMQ的扩展能力可实现通用性的扩展封装，降低开发工作量，同时提供Tag & SQL过滤功能，降低下游系统的订阅压力。

       在使用RocketMQ的过程中，钉钉IM面临了诸多技术问题，如波浪式流量、负载均衡维度粗、单机夯死导致消息堆积、rebalance问题和C++ SDK能力缺失等。通过与RocketMQ的共创，最终孵化出RocketMQ 5.0 POP消费模式，解决了一系列实时系统使用RocketMQ遇到的问题，包括解决客户端版本升级、单机夯死问题、负载均衡、无需关注partition数量、解决rebalance问题以及负载更均衡等。

       通过与RocketMQ的深入合作，钉钉IM不仅优化了解决了自身的技术挑战，同时也共同推动了RocketMQ的进化，使得RocketMQ成为即时通讯场景消息队列的首选。此外，文章提供了相关学习资料和交流平台，鼓励读者深入学习和交流IM系统的技术知识。

阿里Java研发二面：了解RabbitMQ？说说RabbitMQ可靠性投递

       关于阿里Java研发二面中关于RabbitMQ可靠性投递的讨论，我们需要明确效率与可靠性的权衡。在一些对实时性要求不高的场景，可能需要牺牲部分可靠性来提升效率。

       首要挑战是确保消息发送到RabbitMQ服务器，可能因网络或Broker问题导致失败。对此，有交易事务模式和确认模式两种方案。事务模式虽然能保证消息到达，但会消耗大量性能。确认模式下，生产者通过channel.confirmSelect获取消息投递确认，确保消息成功到达目的地，但可能影响效率。

       其次，正确路由和队列管理也很关键，避免因路由错误或队列问题导致消息投递失败。为防止消息丢失，需要启用队列、交换机和消息的持久化。同时，确保消息从队列到消费者的过程可靠，包括消费者回调机制和设置补偿机制来处理未响应的消息。

       避免消息重复消费和保持消息顺序性是其他挑战。通过业务ID和日志控制重复消息，而RabbitMQ本身无法保证多消费者下的消息顺序。视频教学资源可以提供更深入的学习，建议预留时间进行系统学习，拒绝简单搬运代码知识。

       如果觉得内容有价值，欢迎转发并关注我的专栏，每周将分享更多Java进阶内容。视频教程包括系统讲解，助力提升自身技术能力。

关于mq现在主流用哪一个?

       在当今技术栈中，MQ的选择如同繁星点点，各有其特色和适用场景。ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ和RocketMQ等，都是业界广泛认可的MQ解决方案。

       对于初出茅庐的小项目，ActiveMQ以其易用性和轻量级特性，成为许多开发者的首选。它的API简洁，部署简单，能满足基础的消息传递需求。

       然而，当数据量庞大且对数据完整性有较高要求时，Kafka则崭露头角。它的分布式架构和高吞吐量特性，使其在处理海量实时数据流时游刃有余，且数据丢失的可能性微乎其微。

       而对于那些对数据安全性有着严格要求的大型项目，RabbitMQ则是一个可靠的选择。作为阿里开源的优秀产品，RabbitMQ凭借其持久化消息、事务支持和强大的队列管理，确保了在复杂业务环境中消息的完整传递。

       ZeroMQ则以其低级别的、面向连接的通信方式，为那些对性能和灵活性有极高要求的高性能应用提供了可能，尤其适合实时通信和高性能分布式系统。

       最后，RocketMQ作为阿里云的明星产品，专为大规模分布式系统设计，提供了强大的消息堆积和可靠性保障，适用于需要高吞吐量和高可用性的大型企业级应用。

       综上所述，选择MQ时，需根据项目的规模、数据需求和性能要求来权衡。每种MQ都有其独特的优点和适用场景，只有深入了解并结合实际，才能找到最适合你的那颗星。

RocketMQ 简介

        RocketMQ在阿里内部叫做Metaq（最早名为Metamorphosis，中文意思 变形记 ，是作家卡夫卡的中篇小说代表作，可见是为了致敬Kafka）。

        RocketMQ是Metaq3.0之后的开源版本。

        Metaq在阿里巴巴集团内部、蚂蚁金服、菜鸟等各业务中被广泛使用，接入了上万个应用系统中。并平稳支撑了历年双十一大促（万亿级的消息），在性能、稳定性、可靠性等方面表现出色，在整个阿里技术体系和大中台战略中发挥着举足轻重的作用。

        Metaq最终源于Kafka，早起借鉴了Kafka很多优秀的设计。但是由于Kafka是Scale语言编写而阿里系主要使用Java，且无法满足阿里的电商、金融业务场景，所以誓嘉（花名）团队用Java重新造轮子，并做了大量的改造和优化。

        在此之前，淘宝有一款消息中间件名为 Notify ，目前已经逐步被Metaq所取代。

        第一代的Notify主要使用了推模型，解决了事务消息；第二代的MetaQ主要使用了拉模型，解决了顺序消息和海量堆积的问题。相比起Kafka使用的Scale语言编写，RabbitMQ 使用Erlang语言编写，基于Java的RocketMQ开源后更容易被广泛的研究，以及其他大厂定制开发。

        执行流程：

        RocketMQ 消息订阅有两种模式，一种是Push模式（MQPushConsumer），即MQServer主动向消费端推送；另外一种是Pull模式（MQPullConsumer），即消费端在需要时，主动到MQ Server拉取。但在具体实现时，Push和Pull模式本质都是采用消费端主动拉取的方式，即 Consumer 轮询从 Broker 拉取消息。

        优点：就是实时性高。

        缺点：在于消费端的处理能力有限，当瞬间推送很多消息给消费端时，容易造成消费端的消息积压，严重时会压垮客户端。

        Push 与 Pull 区别：

        Push 方式里，Consumer 把长轮询的动作封装了，并注册MessageListener监听器，取到消息后，唤醒MessageListener的consumeMessage()来消费，对用户而言，感觉消息是被推送过来的。

        Pull 方式里，取消息的过程需要用户自己主动调用，首先通过打算消费的 Topic 拿到 MessageQueue 的集合，遍历MessageQueue集合，然后针对每个MessageQueue批量取消息，一次取完后，记录该队列下一次要取的开始offset，直到取完了，再换另一个MessageQueue。

        RocketMQ 使用长轮询机制来模拟 Push 效果，算是兼顾了二者的优点。