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@@ -38,9 +38,15 @@ RabbitMQ 有三种模式：单机模式、普通集群模式、镜像集群模
 
 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）
+#### 镜像集群模式（⚠️ 已废弃，自 RabbitMQ 4.0 起被移除）
 
-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。
+⚠️ **重要提示**：镜像集群模式已在 **RabbitMQ 4.0** 中完全移除，不再可用。此模式存在严重的性能和扩展性问题——消息需同步到所有节点，带宽消耗大；queue 负载无法线性扩展。
+
+**推荐方案**：使用下一节介绍的 **Quorum Queues（仲裁队列）**，基于 Raft 共识算法，提供更好的数据一致性、自动故障转移和线性扩展能力。
+
+> 有关迁移指南，请参阅 [RabbitMQ 官方文档](https://www.rabbitmq.com/quorum-queues.html)。
+
+这种模式，才是所谓的 RabbitMQ 的高可用模式（现已废弃）。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。
 
 ![mq-8](./images/mq-8.png)
 
@@ -48,6 +54,36 @@ RabbitMQ 有三种模式：单机模式、普通集群模式、镜像集群模
 
 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？
 
+
+#### Quorum Queues（仲裁队列，推荐）
+
+从 RabbitMQ 3.8 版本开始，引入了 Quorum Queues（仲裁队列）作为新的高可用解决方案，旨在替代传统的镜像集群模式。
+
+**核心原理**：基于 Raft 共识算法，Quorum Queues 在多个节点之间通过 quorum 复制实现数据一致性。
+
+**主要优势**：
+- **数据一致性**：基于 Raft 算法，保证消息在 quorum 多数节点确认后才算写入成功
+- **自动故障转移**：leader 节点宕机后，自动重新选举，无需手动干预
+- **线性扩展**：可以独立扩展副本数量，不受单节点容量限制
+- **持久化优化**：支持段式存储，滚动刷新时性能更优
+
+**配置示例**：
+```bash
+rabbitmqctl set_policy ha-quorum "^quorum\." '{"ha-mode":" quorum"}'
+```
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+**适用场景**：
+- 对数据可靠性要求高的生产环境
+- 需要更好扩展性的分布式部署
+- 替代传统镜像集群模式的升级路径
+
+**注意事项**：
+- Quorum Queues 仅支持持久化消息（persistent），不适用于临时队列
+- 资源消耗高于普通队列，需合理规划节点数量
+- 最低需要 3 节点才能形成有效的 quorum
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+**迁移建议**：对于现有使用镜像集群的队列，建议逐步迁移到 Quorum Queues。迁移过程中需注意消息持久化配置和消费者兼容性。
+
 ### Kafka 的高可用性
 
 Kafka 一个最基本的架构认识：由多个 broker 组成，每个 broker 是一个节点；你创建一个 topic，这个 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。