✅ 11.1 为什么要用消息队列？在哪些场景下最适合？

✅ 作用：

• 削峰填谷：缓解高并发压力，异步处理任务（如秒杀下单 → MQ → 异步扣库存）

• 解耦服务：上下游解耦（如下单服务和短信服务）

• 异步处理：降低请求延迟（如下单后异步发短信、记录日志）

• 广播通知：多服务订阅同一事件（如订单支付成功 → 通知物流、用户、财务）

✅ 典型使用场景：

• 秒杀限流、异步发送邮件/短信

• 日志收集、用户行为打点

• 微服务事件驱动架构

• 延迟任务、定时推送

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✅ 11.2 RabbitMQ / Kafka / Redis Stream 的区别与适用场景？

特性	RabbitMQ	Kafka	Redis Stream
类型	AMQP 协议消息队列	分布式日志系统（高吞吐）	内存消息队列（轻量级）
吞吐量	中	高（百万级 TPS）	中
消息顺序	支持	分区内保证顺序	支持
持久化	支持磁盘持久化	高效持久化	内存为主+RDB持久化
消费模式	推模式（push）	拉模式（pull）	拉（XREAD）+消费者组
优势	易用、功能全、支持ACK/TTL等	高性能、大数据分析、日志采集	Node.js 原生整合好、灵活
场景	通用业务异步、RPC、订单消息等	日志分析、监控链路、大规模消费	中小型异步任务队列

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✅ 11.3 MQ 如何保证消息不丢？如何实现消息的重试机制？

✅ 防止消息丢失的策略：

1. 生产端确认机制：

   • RabbitMQ 开启 publisher confirm

   • Kafka 开启 acks=all

   • Redis 使用 XADD 并手动确认消费

2. 持久化机制：

   • RabbitMQ：设置 durable queue + persistent message

   • Kafka：磁盘持久化 + 日志压缩

   • Redis Stream：持久化配置 + 手动 ack

3. 消费端手动 ack：

   • 消费成功才 ack，失败不确认可重试

✅ 消息重试机制：

• RabbitMQ：死信队列（DLX）+ 延迟交换器 + retry 次数记录

• Kafka：设置 retry/backoff，或使用重试 topic

• Redis：失败记录进失败队列或重入主队列，配合重试次数标记

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✅ 11.4 如何处理消息重复消费问题？幂等性的实现方法？

✅ 产生原因：

• 消息重试或网络问题，导致同一消息被多次消费

✅ 幂等处理策略：

1. 唯一标识：每条消息带唯一 msgId，消费记录保存到 Redis / DB

2. 操作前去重判断：如 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE

3. 数据库事务或锁机制：防止并发写入重复

4. 消费端去重队列：维护消费记录（如 Redis Set）

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✅ 11.5 如何做异步任务处理？Node.js 中有哪些队列库？

✅ 实现方式：

• 使用消息队列发送异步任务，由专门的 worker 进程消费

✅ 常用队列库：

库名	特点
BullMQ	基于 Redis，支持任务调度/重试/延迟/优先级
Bee-Queue	简洁快速，适合中小项目
Agenda	MongoDB 支持，适用于定时任务
Kue	老牌 Redis 队列，但维护较少
Bree	基于原生 worker_threads 和 cron

推荐 BullMQ（配合 Redis Stream 实现可靠任务队列）

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✅ 11.6 MQ 如何处理消息堆积问题？如何限速？

✅ 消息堆积原因：

• 消费端消费慢 / 宕机

• 消息生产过快

• 任务执行时间长

✅ 解决方式：

1. 增加消费者并发（水平扩展 Worker）

2. 限速控制生产端（令牌桶算法、漏桶算法）

3. 异步分批处理任务（批量消费）

4. 设置 TTL 和死信队列：避免无效消息堆积

5. 流量预估 + 指标报警（Prometheus + Grafana）

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✅ 11.7 什么是发布/订阅模型？和点对点模型的区别？

模型	描述	例子
发布/订阅（Pub/Sub）	一个生产者 → 多个订阅者都能收到消息	Redis Pub/Sub，Kafka Topic
点对点（P2P）	每条消息只有一个消费者能收到	RabbitMQ work queue 模式

Pub/Sub 更适合广播场景（如发系统通知），点对点适合任务队列场景（如视频转码）

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✅ 11.8 如何实现延迟消息、定时消息发送？

✅ 常见实现方式：

工具	实现方式
RabbitMQ	使用延迟插件 rabbitmq_delayed_message_exchange 或 TTL + 死信队列
Kafka	无原生支持，可通过延迟 topic + 轮询实现
Redis	ZSET + 时间戳排序（如 BullMQ 的延迟任务）
BullMQ	job.delay() 支持毫秒级延迟

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✅ 11.9 如何监控消息队列的健康状态和消费情况？

✅ RabbitMQ：

• 管理面板（Web UI）

• 队列堆积长度、连接数、消费速率

• 配合 Prometheus + Grafana 面板

✅ Kafka：

• Kafka Manager、Kafka UI

• 消费组 lag（滞后）监控

• 消息发送/消费 TPS

✅ Redis：

• RedisInsight、命令行查看 stream length

• BullMQ 提供 UI 面板（bull-board、arena）

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✅ 11.10 NestJS 如何使用 RabbitMQ / Kafka？使用过 @EventPattern() 吗？

NestJS 提供微服务模块，支持多种 MQ 协议。

✅ 使用方式（以 RabbitMQ 为例）：

// main.ts
const app = await NestFactory.createMicroservice(AppModule, {transport: Transport.RMQ,options: {urls: ['amqp://localhost:5672'],queue: 'tasks_queue',queueOptions: { durable: true },},
});
await app.listen();

✅ 消费消息（使用 @EventPattern）：

import { Controller } from '@nestjs/common';
import { EventPattern, Payload, Ctx, RmqContext } from '@nestjs/microservices';@Controller()
export class TaskConsumer {@EventPattern('user.created')handleUserCreated(@Payload() data: any, @Ctx() context: RmqContext) {const channel = context.getChannelRef();const originalMsg = context.getMessage();console.log('Received user event:', data);// ack 消息channel.ack(originalMsg);}
}

@EventPattern() 用于监听 MQ 的某个 routing key 或 topic 事件，适用于异步事件处理。

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✅ 总结表格

编号	关键知识点	核心点
11.1	为什么使用 MQ	解耦、异步、削峰填谷
11.2	MQ 类型对比	RabbitMQ / Kafka / Redis Stream 区别
11.3	消息不丢 + 重试	ACK + 持久化 + 死信队列
11.4	消息幂等性	msgId 去重、Redis 标记
11.5	异步任务库	BullMQ / Bee-Queue / Agenda
11.6	消息堆积限速	扩容 + 限流算法 + TTL
11.7	Pub/Sub vs P2P	广播 vs 分发
11.8	延迟消息	TTL + 死信 + ZSET + delay job
11.9	队列监控工具	Prometheus / RabbitMQ UI / Kafka Manager
11.10	NestJS 消费 MQ	@EventPattern + Transport 设置