## 1\. 消息的可靠性投递 在使用 RabbitMQ 的时候，作为消息发送方希望杜绝任何消息丢失或者投递失败场景。 > RabbitMQ 为我们提供了两种方式用来控制消息的投递可靠性模式。 confirm 确认模式:当消息从 producer 发送到 exchange 则会执行 confirmCallback中的confirm方法。 return 退回模式:当消息发送给Exchange后, Exchange将消息路由到queue失败会执行ReturnCallBack。  确认模式会返回{1.相关配置信息, 2.交换机是否成功接收到消息 , true 成功 false失败 3.失败原因 } 回退模式会返回{1.消息对象,2.错误码,3.错误信息,4.交换机名称,5.路由键} ## 2.Consumer ACK(消费者 ACK) ack指Acknowledge，确认。 表示消费端收到消息后的确认方式。 > RabbitMQ提供三种确认方式： 自动确认: acknowledge="none" 当消息一旦被Consumer接收到，则自动确认收到，并将相应 message 从 RabbitMQ 的消息缓存中移除。 手动确认: acknowledge="manual" 如果出现异常，则调用channel.basicNack()方法，让其自动重新发送消息。 根据异常情况确认：acknowledge="auto"。 ## 3\. 消息过期(TTL) TTL 全称 Time To Live（存活时间/过期时间）。当消息到达存活时间后，还没有被消费，会被自动清除。 RabbitMQ可以对消息设置过期时间，也可以对整个队列（Queue）设置过期时间。 ``` 消息过期, 可以让队列统一过期, 也可以让它单独的消息过期。 ``` ## 4\. 死信队列 死信队列，英文缩写：DLX 。Dead Letter Exchange（死信交换机），当消息成为Dead message (死信)后，可以被重新发送到另一个交换机，这个交换机就是DLX。  #### 消息成为死信的三种情况： 1.队列消息长度到达限制； 2.消费者拒接消费消息，并且不把消息重新放入原目标队列; 3.原队列存在消息过期设置，消息到达超时时间未被消费； #### 死信队列和死信交换机： ``` 死信队列和死信交换机与正常的队列和交换机一模一样, 没有任何区别 !! ``` 如何实现队列与死信交换机绑定 , 给队列设置如下参数： * x-dead-letter-exchange : 设置死信交换机 * x-dead-letter-routing-key : 设置死信路由key ## 5\. 延迟队列 消息进入队列后不会立即被消费，只有到达指定时间后，才会被消费。 例如:  > 延迟队列是一个很强大的功能 , 但是在RabbitMQ中并没有提供延迟队列功能。 可以使用：TTL(消息过期)+死信队列组合实现延迟队列的效果。 实现流程图如下 :  ## 6\. 消费端限流  当系统峰值比较高的时候 , 我们我们可以使用RabbitMQ实现削峰填谷, 让我们系统处理的请求更加平稳 ### 实现步骤 1. 设置akc机制为手动确认 2. 配置监听容器 ## 7.RabbitMQ应用问题 (消息补偿机制) 我们通过之前的消息可靠性投递 , ACK 确认机制 , 以及死信队列 , 基本上已经能够保证消息投递成功了 ! 为什么还要消息补偿机制呢？ 难道消息还会丢失，没错，系统是在一个复杂的环境，不要想的太简单了，虽然以上的三种方案，基本可以保证消息的高可用不丢失的问题，但是作为有追求的程序员来讲，要绝对保证我的系统的稳定性，有一种危机意识。 比如：持久化的消息，保存到硬盘过程中，当前队列节点挂了，存储节点硬盘又坏了，消息丢了，怎么办？ 产线网络环境太复杂，所以不知数太多，所以要做消息补偿机制 ! 消息补偿机制需要建立在业务数据库和MQ数据库的基础之上 , 当我们发送消息时 , 需要同时将消息数据保存在数据库中, 两者的状态必须记录。 然后通过业务数据库和MQ数据库的对比检查消费是否成功，不成功，进行消息补偿措施，重新发送消息处理  # **Kafka**进阶篇知识点  **Kafka**高级篇知识点  **44个Kafka知识点（基础+进阶+高级）解析如下**  由于篇幅有限，小编已将上面介绍的**《Kafka源码解析与实战》、Kafka面试专题解析、复习学习必备44个Kafka知识点（基础+进阶+高级）都整理成册，全部都是PDF文档**，**[有需求的朋友可以戳这里免费下载](https://gitee.com/vip204888/java-p7)**