---
title: RabbitMQ总结收集
categories:
- 消息队列
---

* 目录
{:toc}

### 1.什么是消息队列，与任务队列，RPC有什么区别？

不同层次上的东西，任务队列是逻辑模型，消息队列是通信模型，RPC是包含了通信模型的编程模型（或者框架）。
消息队列（MQ）是一种能实现生产者到消费者单向通信的通信模型，一般来说是指实现这个模型的中间件，比如RabbitMQ。
它可以是一个产品，或者是操作系统提供的一种服务之类。RPC一般来说是具体指某一种RPC编程框架或协议，如JSON-RPC、GRPC等，
它自己有一整套通信的规范，而在此之上实现什么功能是可以定制的。对于RPC来说，调用方不太关心底层的通信机制，
只关心它能实现远程调用这一点；框架则不太关心上面承载的究竟是怎样的应用，只负责将调用过程发送到执行端，并将结果回传。
任务队列则是个逻辑上的概念，即将抽象的任务发送到执行的worker的组件，有的时候包含了后端的worker，有的时候不包含，
并没有什么具体的形式，也没有什么规范。这三者并没有特别大的联系，但也不一定是完全不同的东西，比如说RPC可以通过MQ来实现，
而任务队列可以通过MQ实现，也可以利用RPC实现，底层可能都是相同的东西，但是因为暴露出了不同性质的接口所以也换了不同的名字。
以上的区分也不绝对，很多情况下只是怎么方便就怎么叫。

	作者：灵剑
	链接：https://www.zhihu.com/question/265988880/answer/301580895
	来源：知乎
	著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
	
补充1：
    
![](../public/image/%E5%90%84%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E6%A1%86%E6%9E%B6%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%9C%BA%E6%99%AF.png)    

![](../public/image/rpc%E6%A1%86%E6%9E%B6.png)

补充2：

* Kryo：专为 JAVA 定制的序列化协议，序列化后字节数少，利于网络传输。但不支持跨语言（或支持的代价比较大）。
dubbox 扩展中支持了 kryo 序列化协议。

* Hessian：支持跨语言，序列化后字节数适中，API 易用。是国内主流 rpc 框架：dubbo，motan 的默认序列化协议。

* Protostuff：提起 Protostuff 不得不说到 Protobuf。Protobuf可能更出名一些，因为其是google的亲儿子，grpc框架便是使用protobuf作为序列化协议，
虽然protobuf与语言无关平台无关，但需要使用特定的语法编写 .prpto 文件，然后静态编译，这带了一些复杂性。而 protostuff 实际是对 protobuf 的扩展，
protostuff-runtime 模块继承了protobuf 性能，且不需要预编译文件，但与此同时，也失去了跨语言的特性。所以 protostuff 的定位是一个 JAVA 序列化框架，
其性能略优于 Hessian。tip ：protostuff 反序列化时需用户自己初始化序列化后的对象，其只负责将该对象进行赋值。

* Fastjson：作为一个 json 工具，被拉到 RPC 的序列化方案中似乎有点不妥，但 motan 该 RPC 框架除了支持 hessian 之外，还支持了 fastjson 的序列化。
可以将其作为一个跨语言序列化的简易实现方案。

* Avro：一种强调高效的序列化方式，标准性的云计算的数据交换和存储的Protocol，Avro的创新之处在于融合了显式，declarative的Schema和高效二进制的数据表达，强调数据的自我描述，克服了以往单纯XML或二进制系统的缺陷。

* Thrift：一个跨语言的轻量级RPC消息和数据交换框架，Thrift能生成的语言有: C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, Smalltalk, and OCaml。

thrift和avro、hessian都提供RPC服务和序列化，而protobuf只是提供序列化功能。

### 2.什么是AMQP？

AMQP，即Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。<br>
AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。<br>
AMQP在消息提供者和客户端的行为进行了强制规定，使得不同卖商之间真正实现了互操作能力。<br>
JMS是早期消息中间件进行标准化的一个尝试，它仅仅是在API级进行了规范，离创建互操作能力还差很远。<br>
与JMS不同，AMQP是一个Wire级的协议，它描述了在网络上传输的数据的格式，以字节为流。因此任何遵守此数据格式的工具，其创建和解释消息，都能与其他兼容工具进行互操作。<br>
AMQP规范的版本：<br>

* 0-8        是2006年6月发布
* 0-9        于2006年12月发布
* 0-9-1     于2008年11月发布
* 0-10      于2009年下半年发布
* 1.0 draft  （文档还是草案）

### 3.AMQP 与 JMS对比 ？

通常而言提到JMS（Java MessageService）实际上是指JMS API。JMS是由Sun公司早期提出的消息标准，旨在为java应用提供统一的消息操作，包括create、send、receive
等。JMS已经成为Java Enterprise Edition的一部分。从使用角度看，JMS和JDBC担任差不多的角色，用户都是根据相应的接口就可以和实现了JMS的服务进行通信，进行相关的操作。

JMS定义了Java层面的标准，在Java体系中，多client均可以通过JMS进行交互，不需要应用修改代码，但是对跨平台的支持较差，提供两种消息模型:

* (1)peer-2-peer
* (2)pub/sub

AMQP定义了wire-level（链接）层的协议标准；具有跨平台，跨语言特性，有复杂的消息，可以将消息序列化后发送提供五中消息模型:

* (1)direct exchange
* (2)fanout exchange
* (3)topic exchange
* (4)headers exchange
* (5)system exchange

本质来讲，后四种和JMS的pub/sub模型没有太大的差别，仅是在路由机制上做了跟详细的划分

在AMQP中增加了Exchange和binding的角色。producer将消息发送给Exchange，binding决定Exchange的消息应该发送到那个queue，而consumer直接从queue中消费消息。queue和exchange的bind有consumer来决定

### 4.常见的AMQP实现？

* OpenAMQ
AMQP的开源实现，用C语言编写，运行于Linux、AIX、Solaris、Windows、OpenVMS。

* Apache Qpid
Apache的开源项目，支持C++、Ruby、Java、JMS、Python和.NET。

* Redhat Enterprise MRG
实现了AMQP的最新版本0-10，提供了丰富的特征集，比如完全管理、联合、Active-Active集群，有Web控制台，还有许多企业级特征，客户端支持C++、Ruby、Java、JMS、Python和.NET。

* RabbitMQ
一个独立的开源实现，服务器端用Erlang语言编写，支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX。RabbitMQ发布在Ubuntu、FreeBSD平台。

* AMQP Infrastructure
Linux下，包括Broker、管理工具、Agent和客户端。

* ØMQ
一个高性能的消息平台，在分布式消息网络可作为兼容AMQP的Broker节点，绑定了多种语言，包括Python、C、C++、Lisp、Ruby等。

* Zyre
是一个Broker，实现了RestMS协议和AMQP协议，提供了RESTful HTTP访问网络AMQP的能力。

* Kafka
是linkedin开源的MQ系统，主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输，0.8开始支持复制，不支持事务，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。

* RocketMQ
是阿里开源的消息中间件，它是纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。RocketMQ思路起源于Kafka，但并不是Kafka的一个Copy，它对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景。

* ZeroMQ
只是一个网络编程的Pattern库，将常见的网络请求形式（分组管理，链接管理，发布订阅等）模式化、组件化，简而言之socket之上、MQ之下。对于MQ来说，网络传输只是它的一部分，更多需要处理的是消息存储、路由、Broker服务发现和查找、事务、消费模式（ack、重投等）、集群服务等


### 5.你使用过哪些？简述其主要特点？

RabbitMQ

RabbitMQ 特点与优势 ：

1. 基于erlang语言开发具有高可用高并发的优点，适合集群服务器。 
2. 健壮、稳定、易用、跨平台、支持多种语言、文档齐全。 [谷歌翻译的文档](https://blog.csdn.net/qq_34446485/article/details/81327789)
3. 有消息确认机制和持久化机制，可靠性高。 
4. 开源 

补充

其他MQ的优势: 

1. Apache ActiveMQ曝光率最高，但是可能会丢消息。 
2. ZeroMQ延迟很低、支持灵活拓扑，但是不支持消息持久化和崩溃恢复。

### 6.MQ有哪些使用场景？

	异步处理 	注册邮件、注册短信
	应用解耦 	订单系统与库存系统
	流量削锋 	秒杀、团抢
	消息通讯 	点对点通讯、聊天室通讯
	日志处理(Kafka)
	
### 7.RabbitMQ和Kafka有什么不同 ？

1. RabbitMq比kafka成熟，在可用性上，稳定性上，可靠性上，RabbitMq超过kafka
2. Kafka设计的初衷就是处理日志的，可以看做是一个日志系统，针对性很强，所以它并没有具备一个成熟MQ应该具备的特性（kafka基于zookeeper的分布式集群）
3. Kafka的性能（吞吐量、tps）比RabbitMq要强，这篇文章的作者认为，两者在这方面没有可比性。
[kafka的提交者写的一篇文章](https://www.quora.com/What-are-the-differences-between-Apache-Kafka-and-RabbitMQ)
 
### 8.RabbitMQ 有哪些交换机？

有4种不同的交换机类型：

	直连交换机：Direct exchange
	扇形交换机：Fanout exchange
	主题交换机：Topic exchange
	首部交换机：Headers exchange
	
* Direct交换机：一个队列会和一个交换机绑定，除此之外再绑定一个routing_key，当消息被发送的时候，需要指定一个binding_key，这个消息被送达交换机的时候，就会被这个交换机送到指定的队列里面去。同样的一个binding_key也是支持应用到多个队列中的。
* Fanout交换机：Fanout是最基本的交换机类型，它所能做的事情非常简单———广播消息。扇形交换机会把能接收到的消息全部发送给绑定在自己身上的队列。因为广播不需要“思考”，所以扇形交换机处理消息的速度也是所有的交换机类型里面最快的。
* Topic交换机：Topic的routing_key需要有一定的规则，交换机和队列的binding_key需要采用"*.#.*....."的格式，每个部分用.分开，其中：
		
		*表示一个单词
		#表示任意数量（零个或多个）单词。
	
* Headers交换机：Headers是忽略routing_key的一种路由方式。路由器和交换机路由的规则是通过Headers信息来交换的，这个有点像HTTP的Headers。将一个交换机声明成首部交换机，绑定一个队列的时候，定义一个Hash的数据结构，消息发送的时候，会携带一组hash数据结构的信息，当Hash的内容匹配上的时候，消息就会被写入队列。绑定交换机和队列的时候，Hash结构中要求携带一个键“x-match”，这个键的Value可以是any或者all，这代表消息携带的Hash是需要全部匹配(all)，还是仅匹配一个键(any)就可以了。相比直连交换机，首部交换机的优势是匹配的规则不被限定为字符串(string)。

### 9.RabbitMQ有哪些消息获取方式？

	poll(拉取，主动)
	subscribe(订阅/推送，被动)

发送：

```java
channel.basicPublish
```

poll:

```java
channel.basicGet
```
订阅：

```java
channel.basicConsume
```

[以下为转载且部分问题较难，不保证完全正确](https://blog.csdn.net/qq_30764991/article/details/80573352)

### 10.RabbitMQ 中的 broker 是指什么？cluster 又是指什么？ 

broker是指一个或多个 erlang node 的逻辑分组，且 node 上运行着 RabbitMQ 应用程序。cluster 是在 broker 的基础之上，增加了 node 之间共享元数据的约束。

Broker: 接收和分发消息的应用，RabbitMQ Server就是Message Broker。

### 11.什么是元数据？元数据分为哪些类型？包括哪些内容？与 cluster 相关的元数据有哪些？元数据是如何保存的？元数据在 cluster 中是如何分布的？

在非 cluster 模式下，元数据主要分为 Queue 元数据（queue 名字和属性等）、Exchange 元数据（exchange 名字、类型和属性等）、Binding 元数据（存放路由关系的查找表）、Vhost 元数据（vhost 范围内针对前三者的名字空间约束和安全属性设置）。在 cluster 模式下，还包括 cluster 中 node 位置信息和 node 关系信息。元数据按照 erlang node 的类型确定是仅保存于 RAM 中，还是同时保存在 RAM 和 disk 上。元数据在 cluster 中是全 node 分布的。下图所示为 queue 的元数据在单 node 和 cluster 两种模式下的分布图。

![](../public/image/0.jpg)

### 12.RAM node 和 disk node 的区别？ 

RAM node仅将fabric（即 queue、exchange 和 binding等 RabbitMQ基础构件）相关元数据保存到内存中，但 disk node 会在内存和磁盘中均进行存储。RAM node 上唯一会存储到磁盘上的元数据是cluster中使用的disk node的地址。要求在 RabbitMQ cluster 中至少存在一个disk node。 

### 13.RabbitMQ 上的一个 queue 中存放的 message 是否有数量限制？ 

可以认为是无限制，因为限制取决于机器的内存，但是消息过多会导致处理效率的下降。

### 14.RabbitMQ 概念里的 channel、exchange 和 queue 这些东东是逻辑概念，还是对应着进程实体？这些东东分别起什么作用？

queue 具有自己的 erlang 进程；exchange 内部实现为保存 binding 关系的查找表；channel 是实际进行路由工作的实体，即负责按照 routing_key 将 message 投递给 queue 。由 AMQP 协议描述可知，channel 是真实 TCP 连接之上的虚拟连接，所有 AMQP 命令都是通过 channel 发送的，且每一个 channel 有唯一的 ID。一个 channel 只能被单独一个操作系统线程使用，故投递到特定 channel 上的 message 是有顺序的。但一个操作系统线程上允许使用多个 channel 。channel 号为 0 的 channel 用于处理所有对于当前 connection 全局有效的帧，而 1-65535 号 channel 用于处理和特定 channel 相关的帧。其中每一个 channel 运行在一个独立的线程上，多线程共享同一个 socket。 

### 15.vhost 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）。 

### 16.在单 node 系统和多 node 构成的 cluster 系统中声明 queue、exchange ，以及进行 binding 会有什么不同？ 

当你在单 node 上声明 queue 时，只要该 node 上相关元数据进行了变更，你就会得到 Queue.Declare-ok 回应；而在 cluster 上声明 queue ，则要求 cluster 上的全部 node 都要进行元数据成功更新，才会得到 Queue.Declare-ok 回应。另外，若 node 类型为 RAM node 则变更的数据仅保存在内存中，若类型为 disk node 则还要变更保存在磁盘上的数据。 

### 17.客户端连接到 cluster 中的任意 node 上是否都能正常工作？ 

是的。客户端感觉不到有何不同。 

### 18.若 cluster 中拥有某个 queue 的 owner node 失效了，且该 queue 被声明具有 durable 属性，是否能够成功从其他 node 上重新声明该 queue ？ 

不能，在这种情况下，将得到 404 NOT_FOUND 错误。只能等 queue 所属的 node 恢复后才能使用该 queue 。但若该 queue 本身不具有 durable(持久化) 属性，则可在其他 node 上重新声明。 

### 19.cluster 中 node 的失效会对 consumer 产生什么影响？若是在 cluster 中创建了 mirrored queue ，这时 node 失效会对 consumer 产生什么影响？ 

若是 consumer 所连接的那个 node 失效（无论该 node 是否为 consumer 所订阅 queue 的 owner node），则 consumer 会在发现 TCP 连接断开时，按标准行为执行重连逻辑，并根据“Assume Nothing”原则重建相应的 fabric 即可。若是失效的 node 为 consumer 订阅 queue 的owner node，则 consumer 只能通过 Consumer Cancellation Notification 机制来检测与该 queue 订阅关系的终止，否则会出现傻等却没有任何消息来到的问题。 

### 20.能够在地理上分开的不同数据中心使用 RabbitMQ cluster 么？ 

不能。第一，你无法控制所创建的 queue 实际分布在 cluster 里的哪个 node 上（一般使用 HAProxy + cluster 模型时都是这样），这可能会导致各种跨地域访问时的常见问题；第二，Erlang 的 OTP 通信框架对延迟的容忍度有限，这可能会触发各种超时，导致业务疲于处理；第三，在广域网上的连接失效问题将导致经典的“脑裂”问题，而 RabbitMQ 目前无法处理（该问题主要是说 Mnesia）。

### 21.为什么 heavy RPC 的使用场景下不建议采用 disk node ？ 

heavy RPC 是指在业务逻辑中高频调用 RabbitMQ 提供的 RPC 机制，导致不断创建、销毁 reply queue ，进而造成 disk node 的性能问题（因为会针对元数据不断写盘）。所以在使用 RPC 机制时需要考虑自身的业务场景。 

### 22.向不存在的 exchange 发 publish 消息会发生什么？向不存在的 queue 执行 consume 动作会发生什么？

都会收到 Channel.Close 信令告之不存在（内含原因 404 NOT_FOUND）。

### 23.routing_key 和 binding_key 的最大长度是多少？ 

255 字节。

### 24.RabbitMQ 允许发送的 message 最大可达多大？

根据 AMQP 协议规定，消息体的大小由 64-bit 的值来指定，所以你就可以知道到底能发多大的数据了。

### 25.什么情况下 producer 不主动创建 queue 是安全的？ 
	
	1.message 是允许丢失的；
	2.实现了针对未处理消息的 republish 功能（例如采用 Publisher Confirm 机制）。 

### 26.“dead letter”queue 的用途？ 

当消息被 RabbitMQ server 投递到 consumer 后，但 consumer 却通过 Basic.Reject 进行了拒绝时（同时设置 requeue=false），那么该消息会被放入“dead letter”queue 中。该 queue 可用于排查 message 被 reject 或 undeliver 的原因。 

### 27.为什么说保证 message 被可靠持久化的条件是 queue 和 exchange 具有 durable 属性，同时 message 具有 persistent 属性才行？ 

binding 关系可以表示为 exchange – binding – queue 。从文档中我们知道，若要求投递的 message 能够不丢失，要求 message 本身设置 persistent 属性，要求 exchange 和 queue 都设置 durable 属性。其实这问题可以这么想，若 exchange 或 queue 未设置 durable 属性，则在其 crash 之后就会无法恢复，那么即使 message 设置了 persistent 属性，仍然存在 message 虽然能恢复但却无处容身的问题；同理，若 message 本身未设置 persistent 属性，则 message 的持久化更无从谈起。 

### 28.什么情况下会出现 blackholed 问题？ 

blackholed 问题是指，向 exchange 投递了 message ，而由于各种原因导致该 message 丢失，但发送者却不知道。可导致 blackholed 的情况：

	1.向未绑定 queue 的 exchange 发送 message；
	2.exchange 以 binding_key key_A绑定了 queue queue_A，但向该 exchange 发送 message 使用的 routing_key 却是 key_B。 
	
### 29.如何防止出现 blackholed 问题？ 

没有特别好的办法，只能在具体实践中通过各种方式保证相关 fabric 的存在。另外，如果在执行 Basic.Publish 时设置 mandatory=true ，则在遇到可能出现 blackholed 情况时，服务器会通过返回 Basic.Return 告之当前 message 无法被正确投递（内含原因 312 NO_ROUTE）。 

### 30.Consumer Cancellation Notification 机制用于什么场景？

用于保证当镜像 queue 中 master 挂掉时，连接到 slave 上的 consumer 可以收到自身 consume 被取消的通知，进而可以重新执行 consume 动作从新选出的 master 出获得消息。若不采用该机制，连接到 slave 上的 consumer 将不会感知 master 挂掉这个事情，导致后续无法再收到新 master 广播出来的 message 。另外，因为在镜像 queue 模式下，存在将 message 进行 requeue 的可能，所以实现 consumer 的逻辑时需要能够正确处理出现重复 message 的情况。 

### 31.Basic.Reject 的用法是什么？

该信令可用于 consumer 对收到的 message 进行 reject 。若在该信令中设置 requeue=true，则当 RabbitMQ server 收到该拒绝信令后，会将该 message 重新发送到下一个处于 consume 状态的 consumer 处（理论上仍可能将该消息发送给当前 consumer）。若设置 requeue=false ，则 RabbitMQ server 在收到拒绝信令后，将直接将该 message 从 queue 中移除。 
另外一种移除 queue 中 message 的小技巧是，consumer 回复 Basic.Ack 但不对获取到的 message 做任何处理。 
而 Basic.Nack 是对 Basic.Reject 的扩展，以支持一次拒绝多条 message 的能力。 

### 32.为什么不应该对所有的 message 都使用持久化机制？ 

首先，必然导致性能的下降，因为写磁盘比写 RAM 慢的多，message 的吞吐量可能有 10 倍的差距。其次，message 的持久化机制用在 RabbitMQ 的内置 cluster 方案时会出现“坑爹”问题。矛盾点在于，若 message 设置了 persistent 属性，但 queue 未设置 durable 属性，那么当该 queue 的 owner node 出现异常后，在未重建该 queue 前，发往该 queue 的 message 将被 blackholed ；若 message 设置了 persistent 属性，同时 queue 也设置了 durable 属性，那么当 queue 的 owner node 异常且无法重启的情况下，则该 queue 无法在其他 node 上重建，只能等待其 owner node 重启后，才能恢复该 queue 的使用，而在这段时间内发送给该 queue 的 message 将被 blackholed 。所以，是否要对 message 进行持久化，需要综合考虑性能需要，以及可能遇到的问题。若想达到 100，000 条/秒以上的消息吞吐量（单 RabbitMQ 服务器），则要么使用其他的方式来确保 message 的可靠 delivery ，要么使用非常快速的存储系统以支持全持久化（例如使用 SSD）。另外一种处理原则是：仅对关键消息作持久化处理（根据业务重要程度），且应该保证关键消息的量不会导致性能瓶颈。 

### 33.RabbitMQ 中的 cluster、mirrored queue，以及 warrens 机制分别用于解决什么问题？存在哪些问题？ 

cluster 是为了解决当 cluster 中的任意 node 失效后，producer 和 consumer 均可以通过其他 node 继续工作，即提高了可用性；另外可以通过增加 node 数量增加 cluster 的消息吞吐量的目的。cluster 本身不负责 message 的可靠性问题（该问题由 producer 通过各种机制自行解决）；cluster 无法解决跨数据中心的问题（即脑裂问题）。另外，在cluster 前使用 HAProxy 可以解决 node 的选择问题，即业务无需知道 cluster 中多个 node 的 ip 地址。可以利用 HAProxy 进行失效 node 的探测，可以作负载均衡。下图为 HAProxy + cluster 的模型。 

![](../public/image/1.jpg)

Mirrored queue 是为了解决使用 cluster 时所创建的 queue 的完整信息仅存在于单一 node 上的问题，从另一个角度增加可用性。若想正确使用该功能，需要保证：1.consumer 需要支持 Consumer Cancellation Notification 机制；2.consumer 必须能够正确处理重复 message 。 

Warrens 是为了解决 cluster 中 message 可能被 blackholed 的问题，即不能接受 producer 不停 republish message 但 RabbitMQ server 无回应的情况。Warrens 有两种构成方式，一种模型是两台独立的 RabbitMQ server + HAProxy ，其中两个 server 的状态分别为 active 和 hot-standby 。该模型的特点为：两台 server 之间无任何数据共享和协议交互，两台 server 可以基于不同的 RabbitMQ 版本。如下图所示

![](../public/image/2.jpg)

另一种模型为两台共享存储的 RabbitMQ server + keepalived ，其中两个 server 的状态分别为 active 和 cold-standby 。该模型的特点为：两台 server 基于共享存储可以做到完全恢复，要求必须基于完全相同的 RabbitMQ 版本。如下图所示 

![](../public/image/3.jpg)

Warrens 模型存在的问题：对于第一种模型，虽然理论上讲不会丢失消息，但若在该模型上使用持久化机制，就会出现这样一种情况，即若作为 active 的 server 异常后，持久化在该 server 上的消息将暂时无法被 consume ，因为此时该 queue 将无法在作为 hot-standby 的 server 上被重建，所以，只能等到异常的 active server 恢复后，才能从其上的 queue 中获取相应的 message 进行处理。而对于业务来说，需要具有：a.感知 AMQP 连接断开后重建各种 fabric 的能力；b.感知 active server 恢复的能力；c.切换回 active server 的时机控制，以及切回后，针对 message 先后顺序产生的变化进行处理的能力。对于第二种模型，因为是基于共享存储的模式，所以导致 active server 异常的条件，可能同样会导致 cold-standby server 异常；另外，在该模型下，要求 active 和 cold-standby 的 server 必须具有相同的 node 名和 UID ，否则将产生访问权限问题；最后，由于该模型是冷备方案，故无法保证 cold-standby server 能在你要求的时限内成功启动。



 

