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MQ源码入门：新手必读指南

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概述

本文详细介绍了MQ源码入门的相关内容，涵盖了消息队列的基本概念、主流MQ产品的介绍和环境搭建，以及源码下载与编译的步骤。文章还深入解析了MQ的核心模块和开发技巧，并提供了实战案例分析和进阶学习建议。MQ源码入门的内容丰富全面，适合想要深入了解MQ源码的读者。

MQ简介与基础概念

什么是MQ

消息队列（Message Queue，简称MQ）是一种应用开发架构模式，它通过在发送方和接收方之间提供一个中间层来传递消息。消息队列的核心功能是异步处理，能够实现发消息方与接收方解耦，从而提高系统的灵活性和可扩展性。

MQ的主要功能与应用场景

主要功能

异步处理：消息发送后，发送方不需要等待接收方接收确认，可以继续执行其他任务。
解耦：发送方和接收方可以独立开发和部署，不需要相互依赖。
削峰填谷：通过缓冲机制，可以平滑处理突发的大量请求，避免系统过载。
可靠传输：保证消息的可靠传递，确保消息不会丢失。
持久化：消息可以持久化存储，即使系统崩溃后仍能恢复。

应用场景

日志采集：将日志数据发送到消息队列，由不同的消费者处理。
异步调用：前后端分离的系统中，异步处理请求，提高响应速度。
数据同步：不同系统之间的数据同步，如数据库同步、缓存同步。
任务调度：将任务放入队列，由专门的任务调度器执行。
缓存更新：缓存数据更新时，通过消息队列通知其他系统更新缓存。

主流MQ产品介绍

Apache Kafka

简介：Kafka 是由 LinkedIn 开发的一个高性能分布式消息系统，现已成为 Apache 顶级项目。它具有高吞吐量、高可扩展性及持久化数据存储等特性。
应用场景：大数据实时处理、日志收集、事件流处理等。
特点：高吞吐量、支持分布式部署、持久化存储、支持多种消息消费模式。

RabbitMQ

简介：RabbitMQ 是基于 AMQP（高级消息队列协议）标准的消息代理。它是可用性最好的消息代理之一，支持多种编程语言。
应用场景：实时数据处理、日志记录、分布式系统间通信等。
特点：AMQP 标准协议、支持多种消息传递模式、高可用性、支持多种编程语言。

ActiveMQ

简介：ActiveMQ 是 Apache 软件基金会下的一个MQ产品，基于 Java 撰写，支持多种传输协议，包括 AMQP、STOMP、OpenWire 等。
应用场景：企业级消息传递、分布式系统通信、实时数据处理等。
特点：支持多种传输协议、高可用性、支持消息持久化、支持多种编程语言。

MQ源码环境搭建

开发环境准备

操作系统：建议使用 Linux 操作系统，如 Ubuntu 或 CentOS。Windows 和 macOS 也可以，但 Linux 环境更稳定。
编译工具：Java 或 C++ 编译工具，具体取决于你选择的 MQ 产品。例如，Kafka 使用 Java 编写，需要安装 JDK。RabbitMQ 使用 Erlang 编写，需要安装 Erlang 编译器。
版本控制工具：Git，用于下载 MQ 源码。
IDE：推荐使用 IntelliJ IDEA 或 Eclipse，用于编写和调试代码。
其他工具：如 Maven、Gradle（对于 Kafka 和 ActiveMQ）、Erlang shell（对于 RabbitMQ）。

示例代码：安装 JDK

# 下载 JDK
wget --no-check-certificate --no-cookies --header "Cookie: oraclelicense=accept-securebackup-cookie" http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u201-b09/42ba4fe6fcbb4d38b09868cf92182ea2/jdk-8u201-linux-x64.tar.gz

# 解压 JDK
tar -zxvf jdk-8u201-linux-x64.tar.gz
mv jdk1.8.0_201 /usr/local/jdk1.8.0_201

# 设置环境变量
echo 'export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_201' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

Windows 环境安装 JDK

# 下载 JDK
https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk8-downloads.html

# 安装 JDK
执行下载的 JDK 安装包，按照安装向导进行安装。

# 设置环境变量
在系统环境变量中设置 JAVA_HOME 和 PATH，指向 JDK 安装路径。

macOS 环境安装 JDK

# 下载 JDK
https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk8-downloads.html

# 使用 Homebrew 安装 JDK
brew install adoptopenjdk

# 设置环境变量
echo 'export JAVA_HOME=/usr/local/opt/openjdk' >> ~/.bash_profile
source ~/.bash_profile

MQ源码下载与编译

源码下载

Kafka：使用 Git 克隆 Kafka 源码仓库。

git clone https://github.com/apache/kafka.git
cd kafka

RabbitMQ：下载 RabbitMQ 源码包。

wget https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-server/releases/download/rabbitmq_v3_8_15/rabbitmq-server-3.8.15.tar.gz
tar -zxvf rabbitmq-server-3.8.15.tar.gz
cd rabbitmq_server-3.8.15

ActiveMQ：使用 Git 克隆 ActiveMQ 源码仓库。

git clone https://github.com/apache/activemq.git
cd activemq

编译

Kafka：使用 Maven 编译。
```
cd kafka
mvn clean install
```
RabbitMQ：编译 RabbitMQ 需要 Erlang 编译环境。
```
cd rabbitmq_server-3.8.15
make
```
ActiveMQ：使用 Maven 编译。
```
cd activemq
mvn clean install
```

常用开发工具介绍

IntelliJ IDEA：强大的 Java 和 Kotlin IDE，支持多种语言和框架。
Eclipse：开源的 Java IDE，支持多种语言和插件。
Visual Studio Code：轻量级代码编辑器，支持多种语言和插件。
Postman：API 测试和文档工具，可以用来测试 MQ 服务。
Docker：容器化工具，可以用来快速搭建和测试 MQ 环境。

示例代码：使用 IntelliJ IDEA 打开 Kafka 项目

# 打开 IntelliJ IDEA
idea.sh /path/to/kafka

MQ核心模块解析

消息发送与接收流程

Kafka

生产者发送消息：
1. 生产者将消息发送到 Kafka 的 Broker。
2. Broker 将消息写入磁盘。
3. 生产者返回消息发送成功或失败。
消费者接收消息：
1. 消费者从 Broker 拉取消息。
2. 消费者处理消息。
3. 消费者返回消息处理结果。

RabbitMQ

生产者发送消息：
1. 生产者将消息通过 AMQP 协议发送到 RabbitMQ 服务器。
2. RabbitMQ 服务器将消息发送到正确的队列。
3. 生产者返回消息发送结果。
消费者接收消息：
1. 消费者从队列中拉取消息。
2. 消费者处理消息。
3. 消费者返回消息处理结果。

ActiveMQ

生产者发送消息：
1. 生产者将消息发送到 ActiveMQ 服务器。
2. ActiveMQ 服务器将消息发送到正确的队列。
3. 生产者返回消息发送结果。
消费者接收消息：
1. 消费者从队列中拉取消息。
2. 消费者处理消息。
3. 消费者返回消息处理结果。

示例代码：Java 生产者发送消息到 Kafka

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;

public class KafkaProducerExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        producer.send(new ProducerRecord<String, String>("my-topic", "key", "value"));
        producer.close();
    }
}

示例代码：Java 消费者从 Kafka 消息队列中读取消息

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

public class KafkaConsumerExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("group.id", "test");
        props.put("enable.auto.commit", "true");
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
            }
        }
    }
}

消息存储与传输机制

Kafka

存储机制：Kafka 使用分区来存储消息，每个分区都是一个顺序日志文件，消息按顺序写入并持久化存储。
传输机制：Kafka 使用消息队列来传输消息，每个分区都会分配给一个消费者组中的消费者，消费者从分区中读取消息并处理。

示例代码：Java 生产者发送消息到 Kafka

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;

public class KafkaProducerExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        producer.send(new ProducerRecord<String, String>("my-topic", "key", "value"));
        producer.close();
    }
}

RabbitMQ

存储机制：RabbitMQ 使用队列来存储消息，消息在队列中等待消费者处理。
传输机制：RabbitMQ 使用 AMQP 协议传输消息，消息在生产者和消费者之间通过交换器（Exchange）和队列（Queue）进行传输。

示例代码：Java 生产者将消息发送到 RabbitMQ 指定队列

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class RabbitMQProducer {
    private static final String QUEUE_NAME = "my-queue";

    public static void sendMessage(String message) throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("localhost");
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes("UTF-8"));
        System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");
    }

    public static void main(String[] argv) throws IOException, TimeoutException {
        RabbitMQProducer.sendMessage("Hello, world!");
    }
}

ActiveMQ

存储机制：ActiveMQ 使用持久化机制存储消息，消息可以存储在磁盘或内存中。
传输机制：ActiveMQ 使用消息队列传输消息，消息在生产者和消费者之间通过队列进行传输。

示例代码：Java 生产者发送消息到 ActiveMQ

import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory;

import javax.jms.Connection;
import javax.jms.ConnectionFactory;
import javax.jms.DeliveryMode;
import javax.jms.MessageProducer;
import javax.jms.Queue;
import javax.jms.Session;
import javax.jms.TextMessage;

public class ActiveMQProducer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616");
        Connection connection = connectionFactory.createConnection();
        Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE);
        Queue queue = session.createQueue("my-queue");

        MessageProducer producer = session.createProducer(queue);
        producer.setDeliveryMode(DeliveryMode.PERSISTENT);

        TextMessage message = session.createTextMessage("Hello, world!");
        producer.send(message);

        session.close();
        connection.close();
    }
}

消息队列与路由机制

Kafka

分区与副本机制：Kafka 使用分区来存储消息，每个分区都是一个顺序日志文件，消息按顺序写入并持久化存储。每个分区都有多个副本，以提供高可用性。
路由机制：Kafka 的路由机制基于主题（Topic），生产者将消息发送到指定的主题，消费者从指定的主题中拉取消息。

RabbitMQ

交换器与队列机制：RabbitMQ 使用交换器（Exchange）和队列（Queue）来路由消息。生产者将消息发送到交换器，交换器根据路由键（Routing Key）将消息路由到相应的队列。
路由机制：RabbitMQ 支持多种路由模式，如直接模式（Direct）、主题模式（Topic）、扇入模式（Fanout）等。

示例代码：Java 生产者将消息发送到 RabbitMQ 指定队列

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class RabbitMQProducer {
    private static final String QUEUE_NAME = "my-queue";

    public static void sendMessage(String message) throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("localhost");
        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);
        channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes("UTF-8"));
        System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");
    }

    public static void main(String[] argv) throws IOException, TimeoutException {
        RabbitMQProducer.sendMessage("Hello, world!");
    }
}

ActiveMQ

消息路由机制：ActiveMQ 使用消息路由机制将消息发送到正确的队列。消息路由可以基于主题（Topic）、队列（Queue）或其他自定义路由规则。
路由机制：ActiveMQ 支持多种消息路由模式，如简单路由、持久化路由、临时路由等。

示例代码：Java 生产者发送消息到 ActiveMQ

import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory;

import javax.jms.Connection;
import javax.jms.ConnectionFactory;
import javax.jms.DeliveryMode;
import javax.jms.MessageProducer;
import javax.jms.Queue;
import javax.jms.Session;
import javax.jms.TextMessage;

public class ActiveMQProducer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616");
        Connection connection = connectionFactory.createConnection();
        Session session = connection.createSession(false, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE);
        Queue queue = session.createQueue("my-queue");

        MessageProducer producer = session.createProducer(queue);
        producer.setDeliveryMode(DeliveryMode.PERSISTENT);

        TextMessage message = session.createTextMessage("Hello, world!");
        producer.send(message);

        session.close();
        connection.close();
    }
}

MQ源码阅读技巧

如何快速定位关键代码

使用 IDE 的搜索功能：许多 IDE 支持搜索功能，可以快速定位关键代码。
查看文档和注释：文档和注释通常会指出关键代码的位置。
依赖关系图：使用依赖关系图工具，可以快速了解各模块之间的依赖关系。
日志输出：通过日志输出，可以快速定位问题代码。
代码审查：通过代码审查，可以快速找到关键代码。

示例代码：使用 IntelliJ IDEA 查找 `Consumer` 关键代码

# 打开 IntelliJ IDEA
idea.sh /path/to/kafka

# 使用 Ctrl+Shift+F 查找 Consumer 关键字

常用调试工具与方法

断点调试：通过设置断点，可以逐行调试代码，查看变量值。
日志输出：通过输出日志，可以查看变量值和程序执行流程。
单元测试：编写单元测试，可以快速验证代码逻辑。
性能分析：使用性能分析工具，可以查看代码执行效率。
依赖关系图：使用依赖关系图工具，可以快速了解各模块之间的依赖关系。

示例代码：使用 IntelliJ IDEA 断点调试 Kafka 代码

# 打开 IntelliJ IDEA
idea.sh /path/to/kafka

# 在 Kafka 源码中找到一个合适的断点位置，如 KafkaConsumer 类的 poll 方法
# 设置断点后，运行 KafkaConsumer
# 可以逐行调试，查看变量值

代码结构与注释阅读技巧

理解项目结构：了解项目的文件结构和模块划分，可以快速找到需要的代码。
阅读注释：注释通常会解释代码的逻辑和意图，可以快速理解代码。
阅读文档：阅读项目的文档，可以快速了解代码的功能和使用方法。
了解设计模式：了解常用的设计模式，可以快速理解代码的结构和实现方式。
使用代码导航：许多 IDE 支持代码导航功能，可以快速跳转到相关代码。

示例代码：阅读 Kafka 源码中的注释

/*
 * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
 * contributor license agreements.  See the NOTICE file distributed with
 * this work for additional information regarding copyright ownership.
 * The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0
 * (the "License"); you may not use this file except in compliance with
 * the License.  You may obtain a copy of the License at
 *
 *    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
 * See the License for the specific language governing permissions and
 * limitations under the License.
 */

实战案例分析

典型问题与解决方案

Kafka 数据丢失问题

问题描述：生产者发送的消息没有被消费者接收到。
解决方案：检查生产者和消费者的配置是否正确，确保生产者和消费者之间的网络连接正常。

示例代码：检查生产者的配置，确保 bootstrap.servers 和 key.serializer、value.serializer 配置正确。

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

RabbitMQ 消息积压问题

问题描述：生产者发送的消息在队列中积压，导致消费者处理速度跟不上。
解决方案：增加消费者数量，或者优化消费者处理逻辑，提高处理速度。

示例代码：增加消费者的数量，确保消息可以被快速处理。

channel.basicQos(0);
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, "consumer1", "consumer2");

ActiveMQ 消息重复问题

问题描述：消费者接收到的消息存在重复。
解决方案：检查生产者和消费者的配置是否正确，确保生产者和消费者之间的网络连接正常。

示例代码：检查生产者的配置，确保 brokerURL 和 destination 配置正确。

Properties props = new Properties();
props.setProperty("brokerURL", "tcp://localhost:61616");
props.setProperty("destination", "queue://my-queue");

源码调试与优化实践

Kafka 源码调试

调试步骤：
1. 在 IntelliJ IDEA 中打开 Kafka 源码。
2. 设置断点，调试关键代码。
3. 查看变量值，分析代码逻辑。
4. 优化代码，提高性能。

RabbitMQ 源码优化

优化步骤：
1. 查看 RabbitMQ 源码，了解其内部实现。
2. 通过日志输出，分析代码逻辑。
3. 优化消息路由逻辑，提高消息处理速度。
4. 优化消息存储机制，提高消息存储效率。

ActiveMQ 源码调试

调试步骤：
1. 在 IntelliJ IDEA 中打开 ActiveMQ 源码。
2. 设置断点，调试关键代码。
3. 查看变量值，分析代码逻辑。
4. 优化代码，提高性能。

开发中常见问题解答

如何解决 Kafka 生产者发送消息失败的问题？

解决方法：检查生产者和消费者的配置是否正确，确保生产者和消费者之间的网络连接正常。

示例代码：检查生产者的配置，确保 bootstrap.servers 和 key.serializer、value.serializer 配置正确。

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

如何解决 RabbitMQ 消息积压的问题？

解决方法：增加消费者数量，或者优化消费者处理逻辑，提高处理速度。

示例代码：增加消费者的数量，确保消息可以被快速处理。

channel.basicQos(0);
channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, "consumer1", "consumer2");

如何解决 ActiveMQ 消息重复的问题？

解决方法：检查生产者和消费者的配置是否正确，确保生产者和消费者之间的网络连接正常。

示例代码：检查生产者的配置，确保 brokerURL 和 destination 配置正确。

Properties props = new Properties();
props.setProperty("brokerURL", "tcp://localhost:61616");
props.setProperty("destination", "queue://my-queue");

深入理解与进阶学习建议

MQ 源码进阶学习资源推荐

官方文档：Kafka、RabbitMQ 和 ActiveMQ 的官方文档提供了详细的源码和设计文档。
开源社区：如 Kafka 社区、RabbitMQ 社区、ActiveMQ 社区等，可以获取最新技术资料和案例分享。
在线课程：推荐在慕课网（https://www.imooc.com/）学习相关课程，如《Kafka 消息中间件实战》、《RabbitMQ 消息队列实战》、《ActiveMQ 消息队列实战》等。
技术博客：如 CNCF、Apache 官方博客等，可以获取最新的技术文章和案例分享。
书籍和论文：虽然不推荐书籍，但可以参考官方技术文档和论文，如 Kafka 官方技术文档。

示例代码：使用 Maven 编译 Kafka

cd kafka
mvn clean install

持续学习与提升的建议

跟踪技术社区：加入技术社区，如 Kafka 社区、RabbitMQ 社区、ActiveMQ 社区等，跟踪最新技术动态。
参与开源项目：参与开源项目，如 Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ 等，提高实际开发经验。
编写技术博客：编写技术博客，分享自己的学习心得和实战经验。
参加技术培训：参加技术培训，如慕课网（https://www.imooc.com/）提供的技术培训，提升技术水平。
持续实践和应用：通过实际项目应用，不断提升自己的技术能力和经验。

社区与论坛交流渠道

Kafka 社区：Kafka 官方邮件列表、GitHub 仓库、Stack Overflow。
RabbitMQ 社区：RabbitMQ 官方邮件列表、GitHub 仓库、Stack Overflow。
ActiveMQ 社区：ActiveMQ 官方邮件列表、GitHub 仓库、Stack Overflow。

示例代码：加入 Kafka 社区邮件列表

# 加入 Kafka 社区邮件列表
git clone https://github.com/apache/kafka.git
cd kafka
./dev/create-mirror-mailing-list.sh

示例代码：提交 Kafka 源码 Issue

# 提交 Kafka 源码 Issue
cd kafka
git clone https://github.com/apache/kafka.git
cd kafka
git checkout master
git status
git add .
git commit -m "Add new feature"
git push origin master

通过以上内容，你可以全面了解 MQ 的概念、源码环境搭建、核心模块解析、源码阅读技巧、实战案例分析，以及如何继续深入学习和提升自己的能力。希望对你有所帮助。

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示例代码：Java 生产者发送消息到 ActiveMQ

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示例代码：Java 生产者发送消息到 ActiveMQ

示例代码：使用 IntelliJ IDEA 查找 Consumer 关键代码

示例代码：使用 IntelliJ IDEA 断点调试 Kafka 代码

示例代码：阅读 Kafka 源码中的注释

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ActiveMQ 消息重复问题

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RabbitMQ 源码优化

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如何解决 RabbitMQ 消息积压的问题？

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