1. RabbitMQ如何保证消息不丢失？
候选人：我们使用RabbitMQ来确保MySQL和Redis间数据双写的一致性，这要求我们实现消息的高可用性，具体措施包括：
开启生产者确认机制，确保消息能被送达队列，如有错误则记录日志并修复数据。
启用持久化功能，保证消息在未消费前不会在队列中丢失，需要对交换机、队列和消息本身都进行持久化。
对消费者开启自动确认机制，并设置重试次数。例如，我们设置了3次重试，若失败则将消息发送至异常交换机，由人工处理。
2. RabbitMQ消息的重复消费问题如何解决？
候选人：我们遇到过消息重复消费的问题，处理方法是：
- 设置消费者为自动确认模式，如果服务在确认前宕机，重启后可能会再次消费同一消息。
- 通过业务唯一标识检查数据库中数据是否存在，若不存在则处理消息，若存在则忽略，避免重复消费。
3. 那你还知道其他的解决方案吗？
候选人：是的，这属于幂等性问题，可以通过以下方法解决：
- 使用Redis分布式锁或数据库锁来确保操作的幂等性。
4. RabbitMQ中死信交换机了解吗？（RabbitMQ延迟队列有了解过吗？）
候选人：了解。我们项目中使用RabbitMQ实现延迟队列，主要通过死信交换机和TTL（消息存活时间）来实现。
- 消息若超时未消费则变为死信，队列可绑定死信交换机，实现延迟功能。
- 另一种方法是安装RabbitMQ的死信插件，简化配置，在声明交换机时指定为死信交换机，并设置消息超时时间。
5. 如果有100万消息堆积在MQ，如何解决？
候选人：若出现消息堆积，可采取以下措施：
6. RabbitMQ的高可用机制了解吗？
候选人：我们项目在生产环境使用RabbitMQ集群，采用镜像队列模式，一主多从结构。
- 主节点处理所有操作并同步给从节点，若主节点宕机，从节点可接替为主节点，但需注意数据同步的完整性。
7. 那出现丢数据怎么解决呢？
候选人：使用仲裁队列，主从模式，基于Raft协议实现强一致性数据同步，简化配置，提高数据安全性。
8. Kafka是如何保证消息不丢失？
候选人：Kafka保证消息不丢失的措施包括：
9. Kafka中消息的重复消费问题如何解决？
候选人：通过以下方法解决Kafka中的重复消费问题：
- 禁用自动提交offset，手动控制offset提交时机。
- 确保消息消费的幂等性，例如通过唯一主键或分布式锁。
10. Kafka是如何保证消费的顺序性？
候选人：Kafka默认不保证消息顺序性，但可以通过以下方法实现：
- 将消息存储在同一个分区，通过指定分区号或相同的业务key来实现。
11. Kafka的高可用机制了解吗？
12. 解释一下复制机制中的ISR？
候选人：ISR（In-Sync Replicas）指与leader保持同步的follower副本。
- 当leader故障时，优先从ISR中选举新leader，因为它们数据一致性更高。
13. Kafka数据清理机制了解吗？
14. Kafka中实现高性能的设计有了解过吗？
