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先来说说什么是MQ，MQ与多线程之间的区别

MQ是消息中间件 可以实现异步 多线程也可以实现异步

使用传统http协议方式调用接口存在的缺点

如果服务器端没有及时的响应给客户端的时候，容易造成客户端阻塞等待。

服务器响应超时 客户端发送重试机制 需要考虑避免业务逻辑重复执行

无法支持高并发请求

如果服务器端不在的情况下，容易丢失请求，比如发送个请求消息，服务器突然宕机了。

如果服务器端处理每个请求非常耗时时间的情况下，容易导致客户端的请求阻塞等待。

多线程处理异步的缺点

在同一个时刻只有一个cpu只能够运行一个线程

非常消耗cpu的资源，有可能影响到业务线程正常接收客户端的请求。

所以小的项目可以使用多线程实现异步 大项目建议一定使用mq

MQ为何能够实现抗高并发，异步解耦

mq分成几个角色 mq服务器端 生产者 消费者

生产者投递消息 ma服务器端存放消息

如何提高消费者速率

消费者实现批量获取消息

消费者实现集群

主动推送：

主动推送（mq服务器主动推送消费者）消费者与mq服务器端已经建立连接之后，生产者投递消息给mq服务器端，mq服务器端主动将消息推送给消费者。

消息拉取（消费者）

生产者投递消息给mq服务器端，但是消费者不在，消费者在启动的时候与mq服务器端建立连接，判断消费者订阅队列有哪些消息还没有被消费。

mq如何保证消息不丢失

mq服务器端：消息持久化到硬盘

生产者：确保我们的消息投递到mq服务器中

消费者 必须确认消息消费成功

mq如何保证消息顺序一致性

所有消息需要投递到同一个mq服务器，同一个分区模型中存放，最终被同一个消费者消费，核心原理

设定相同的消息key,根据相同的消息key计算hash存放在同一个分区中

如果保证了消息顺序一致性就有可能降低我们消费者消费的速率。

核心办法;消息一定要投递到同一个mq,同一个分区模型，最终被同一个消费者消费。

mq如何保证幂等性的问题

何为幂等性问题，mq服务器向消费者投递了两次相同的消息。就会导致数据库出现了两条相同的数据。

怎么解决了，从全局id的角度去出发，比如msg会自带全局id,跟据全局id去查询，也可以根据业务id去定，先去根据id在数据库中查下，然后有就不插入。

mq与redis如何保证数据一致性问题

在分布式领域中同步数据，很难保证强一致性策略，都是采用最终一致性思想，

短暂的数据延迟是允许的，但是最终数据必须要保证一致性。

方案一 直接删除Redis缓存 延迟双删策略 适用于小项目

方案二 基于MQ异步同步更新

方案三 基于canal框架订阅binlog同步