保证在服务器重启的时候可以保持不丢失相关信息，重点解决服务器的异常崩溃而导致的消息丢失问题。但是，将所有的消息都设置为持久化，会严重影响 RabbitMQ 的性能，写入硬盘的速度比写入内存的速度慢的不只一点点。

上篇文章：《面试大杀器：消息中间件如何实现消费吞吐量的百倍优化？》，我们分析了RabbitMQ开启手动ack机制保证消费端数据不丢失的时候，prefetch机制对消费者的吞吐量以及内存消耗的影响。 通过分析，我们知道了prefetch过大容易导致内存溢出，prefetch过小又…

上一篇文章：互联网面试必杀：如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失（2），我们分析了ack机制的底层实现原理（delivery tag机制），还有消除处理失败时的nack机制如何触发消息重发。 通过这个，已经让大家进一步对消费端保证数据不丢失的方案的理解更进一层了。 这篇文…

上一篇文章互联网面试必杀：如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失（1）,我们初步介绍了之前制定的那些消息中间件数据不丢失的技术方案遗留的问题。 一个最大的问题，就是生产者投递出去的消息，可能会丢失。 丢失的原因有很多，比如消息在网络传输到一半的时候因为网络故障就丢了，或者是…

这篇文章，我们来聊聊在线上生产环境使用消息中间件技术的时候，从前到后的全链路到底如何保证数据不能丢失。 这个问题，在互联网公司面试的时候高频出现，而且也是非常现实的生产环境问题。 如果你的简历中写了自己熟悉MQ技术（RabbitMQ、RocketMQ、Kafka），而且在项目里…

在问完这两个问题之后，不同风格的面试官可能会展开不同的发问。 好！这篇文章，咱们从第二种风格来聊聊。 我们会落地到某个具体业务系统的某个场景下，看看如何使用消息中间件，然后其效果是什么。 业务场景的话，咱们就用大家都很熟悉的电商业务为例，这里为了便于理解，对其做了一定的抽象和简…

这个首先你可以说下你们公司选用的是什么消息中间件，比如用的是RabbitMQ，然后可以初步给一些你对不同MQ中间件技术的选型分析。 举个例子：比如说ActiveMQ是老牌的消息中间件，国内很多公司过去运用的还是非常广泛的，功能很强大。 但是问题在于没法确认ActiveMQ可以支…

这篇文章，我们来聊一下消息中间件高可用架构的一些原理。 对于一个合格的高级Java工程师而言，你肯定会碰到在系统里用到MQ的场景，那么这个时候你需要基于你的业务场景和需求，考虑在使用MQ的时候可能遇到的一些技术问题。 接着，你必须得针对这些技术问题设计一套完整的技术方案。 你需…

目前为止，你的RabbitMQ部署在线上服务器了，对吧？然后订单服务和仓储服务都可以基于RabbitMQ来收发消息，同时仓储服务宕机，不会导致消息丢失。 好，我们来看下目前为止的架构图。 答案其实很简单，默认情况下，按照我们目前的代码和配置，这个数据就会丢失了。 所以在这里而言…