部署是单机还是集群呢？你们高可用是怎么保证的呢？
如果有人问到你 MQ 的知识，高可用是必问的。上一讲提到，MQ 会导致系统可用性降低。所以只要你用了 MQ，接下来问的一些要点肯定就是围绕着 MQ 的那些缺点怎么来解决了。
要是你傻乎乎的就干用了一个 MQ，各种问题从来没考虑过，那你就杯具了，面试官对你的感觉就是，只会简单使用一些技术，没任何思考，马上对你的印象就不太好了。这样的同学招进来要是做个 20k 薪资以内的普通小弟还凑合，要是做薪资 20k+ 的高工，那就惨了，让你设计个系统，里面肯定一堆坑，出了事故公司受损失，团队一起背锅。
这个问题这么问是很好的，因为不能问你 Kafka 的高可用性怎么保证？ActiveMQ 的高可用性怎么保证？一个面试官要是这么问就显得很没水平，人家可能用的就是 RabbitMQ，没用过 Kafka，你上来问人家 Kafka 干什么？这不是摆明了刁难人么。
所以有水平的面试官，问的是 MQ 的高可用性怎么保证？这样就是你用过哪个 MQ，你就说说你对那个 MQ 的高可用性的理解。
RabbitMQ 的高可用性
RabbitMQ 是比较有代表性的，因为是基于主从（非分布式）做高可用性的，我们就以 RabbitMQ 为例子讲解第一种 MQ 的高可用性怎么实现。
RabbitMQ 有三种模式：单机模式、普通集群模式、镜像集群模式。
单机模式
单机模式，就是 Demo 级别的，一般就是你本地启动了玩玩儿的，没人生产用单机模式。
普通集群模式（无高可用性）
普通集群模式，意思就是在多台机器上启动多个 RabbitMQ 实例，每台机器启动一个。你创建的 queue，只会放在一个 RabbitMQ 实例上，但是每个实例都同步 queue 的元数据（元数据可以认为是 queue 的一些配置信息，通过元数据，可以找到 queue 所在实例）。你消费的时候，实际上如果连接到了另外一个实例，那么那个实例会从 queue 所在实例上拉取数据过来。
这种方式确实很麻烦，也不怎么好，没做到所谓的分布式，就是个普通集群。因为这导致你要么消费者每次随机连接一个实例然后拉取数据，要么固定连接那个 queue 所在实例消费数据，前者有数据拉取的开销，后者导致单实例性能瓶颈。
而且如果那个放 queue 的实例宕机了，会导致接下来其他实例就无法从那个实例拉取，如果你开启了消息持久化，让 RabbitMQ 落地存储消息的话，消息不一定会丢，得等这个实例恢复了，然后才可以继续从这个 queue 拉取数据。
所以这个事儿就比较尴尬了，这就没有什么所谓的高可用性，这方案主要是提高吞吐量的，就是说让集群中多个节点来服务某个 queue 的读写操作。
镜像集群模式（高可用性）
这种模式，才是所谓的 RabbitMQ 的高可用模式。跟普通集群模式不一样的是，在镜像集群模式下，你创建的 queue，无论是元数据还是 queue 里的消息都会存在于多个实例上，就是说，每个 RabbitMQ 节点都有这个 queue 的一个完整镜像，包含 queue 的全部数据的意思。然后每次你写消息到 queue 的时候，都会自动把消息同步到多个实例的 queue 上。
那么如何开启这个镜像集群模式呢？其实很简单，RabbitMQ 有很好的管理控制台，就是在后台新增一个策略，这个策略是镜像集群模式的策略，指定的时候是可以要求数据同步到所有节点的，也可以要求同步到指定数量的节点，再次创建 queue 的时候，应用这个策略，就会自动将数据同步到其他的节点上去了。
这样的话，好处在于，你任何一个机器宕机了，没事儿，其它机器（节点）还包含了这个 queue 的完整数据，别的 consumer 都可以到其它节点上去消费数据。坏处在于，第一，这个性能开销也太大了吧，消息需要同步到所有机器上，导致网络带宽压力和消耗很重！第二，这么玩儿，不是分布式的，就没有扩展性可言了，如果某个 queue 负载很重，你加机器，新增的机器也包含了这个 queue 的所有数据，并没有办法线性扩展你的 queue。你想，如果这个 queue 的数据量很大，大到这个机器上的容量无法容纳了，此时该怎么办呢？
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