如何保证消息队列的高可用？
根据不同的 MQ 或者你用过的 MQ 进行回答：
- RabbitMQ：镜像集群模式
RabbitMQ 是基于主从做高可用性的，Rabbitmq有三种模式：单机模式、普通集群模式、镜像集群模式。单机模式一般在生产环境中很少用，普通集群模式只是提高了系统的吞吐量，让集群中多个节点来服务某个 Queue 的读写操作。那么真正实现 RabbitMQ 高可用的是镜像集群模式。
镜像集群模式跟普通集群模式不一样的是，创建的 Queue，无论元数据还是Queue 里的消息都会存在于多个实例上，然后每次你写消息到 Queue 的时候，都会自动和多个实例的 Queue 进行消息同步。这样设计，好处在于：任何一个机器宕机不影响其他机器的使用。坏处在于：1. 性能开销太大：消息同步所有机器，导致网络带宽压力和消耗很重；2. 扩展性差：如果某个 Queue 负载很重，即便加机器，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。
- Kafka：partition 和 replica 机制
Kafka 基本架构是多个 broker 组成，每个 broker 是一个节点。创建一个 topic 可以划分为多个 partition，每个 partition 可以存在于不同的 broker 上，每个 partition 就放一部分数据，这就是天然的分布式消息队列。就是说一个 topic 的数据，是分散放在多个机器上的，每个机器就放一部分数据。
Kafka 0.8 以前，是没有 HA 机制的，任何一个 broker 宕机了，它的 partition 就没法写也没法读了，没有什么高可用性可言。
Kafka 0.8 以后，提供了 HA 机制，就是 replica 副本机制。每个 partition 的数据都会同步到其他机器上，形成自己的多个 replica 副本。然后所有 replica 会选举一个 leader 出来，生产和消费都跟这个 leader 打交道，然后其他 replica 就是 follower。写的时候，leader 会负责把数据同步到所有 follower 上去，读的时候就直接读 leader 上数据即可。Kafka 会均匀的将一个 partition 的所有 replica 分布在不同的机器上，这样才可以提高容错性。